在WAIC 2026普元信息（688118）（股票代码：688118）主办的“高质量数据集与AI编程实践创新论坛”上，“数字员工”成为一个被反复提及的方向：当AI原生数据工程与AI原生开发平台深度耦合，企业得到的或许不是一个写代码的插件，而是一个能融入组织、与人协同完成工作的AI原生能力形态，即具备自主执行能力的“数字员工”。
“数字员工”的根，扎在三块地基里
“数字员工”的根，扎在普元董事长刘亚东归纳的三块地基里——高质量数据、AI编程、融合连接。他在《软件中国》中反复阐述：中国软件产业的优势在工程化与场景落地。这份判断在AI新时代，可以凝练成通往AI原生时代的路径设想，助力企业拥有深度融入组织、具备自主执行能力的“数字员工”。
数据侧：提供AI原生能力随时可取用的养分
普元数据智能研究院院长李书超展示“AI原生数据工程”：结合大模型能力对多模态数据进行生成、清洗、增强、标注，完善人机协同的数据管控体系，面向模型训练或数据应用实现高质量数据集的弹性供给，推进数据智能成为业务的天然组成部分，让数据工程与大模型共生融合。数据不再是被搬运的原材料，而成为AI原生能力随时可取用的养分。
编程侧：从“写代码”到“软件生产体系”
普元研发总经理顾伟解析AI原生开发平台：从需求、设计、编码到测试全链路实现AI编程渗透，融合智能集成帮助企业化解AI失控问题、重塑企业IT生产力，推进能力沉淀、统一治理、融合建设、流程融入四项建设，支持企业从“AI写代码”到“AI驱动的软件生产体系”的转变。
为什么“自主执行”必须配护栏
这一步为何被谨慎看待？第三十届欧洲人工智能（885728）大会主席乌利塞斯·科尔特斯教授点出风险：AI从“辅助生成”走向“自主执行”将放大安全漏洞与责任归属风险，企业必须在数据质量和工程化校验上建立防线。普元的思路，是用“数据工程+软件工程”的深度融合，给AI原生能力的升级装上可治理、可审计的护栏——这正是从“工具”迈向“组织级能力”的前提。
企业正从业务出发开始探索
在真实场景侧，企业正从业务出发开始系列探索。以航天八院在论坛上分享的自身实践为例：在难以接受大模型幻觉的航天场景中，通过高质量数据与专业小模型结合，“数据+机器学习”融合的智能化装备装配应用综合质量问题检出率可达99%，“数据+AI”深度融合的质量检测时长缩短50%以上，“数据+知识”驱动的卫星总体智能设计新范式支持制造周期（883436）缩短近30%。企业自身的场景实践，也印证了“高质量数据+专业模型”在严苛环境中的价值方向。
从“AI写代码”到“数字员工”，差别不在于模型多聪明，而在于能力能否沉淀为组织可复用的资产、能否在可治理的底座上稳健生长。当数据工程与AI编程在底座上合拢，企业迎来的不是又一个工具，而是一套可演进的AI原生能力。
