IT时报记者 贾天荣

“现在AI时代不谈AI肯定落伍，AI必谈。”在日前举行的2026 SAP全球运营高峰论坛

上，紫金矿业信息总监兼信息部总经理董文生在接受《IT时报》等媒体采访时表示，“但谈到AI确实有焦虑感，AI发展太快，还在快速演进中。”

事实上，这并非个例。《IT时报》记者注意到，在论坛上，多位企业与厂商代表均提到类似感受：AI尚未形成稳定的方法论，但已经成为必须回应的命题。

当大语言模型以日为单位迭代、智能体应用遍地开花时，过去常被置于“传统”标签之下的行业，也正经历一场静水流深的变革。作为全球金属矿业控制资源量最多的企业，紫金矿业在过去十年通过海外并购迅速重塑全球版图，如今，这家跨国矿业公司，正试图用AI这把“新镐头”，在更深层的数字化地基上挖掘新的价值。

全球化挑战与数字化的“底座”

紫金矿业的全球化路径，过程中也面临一系列挑战。

董文生将其总结为三大挑战：国际政治与安全风险、低品位矿山开发难题，以及不同国家之间复杂的数据与合规体系。

“紫金收购的矿基本都不是‘肥肉’，很多是‘骨头’。”他说。这些往往是被原运营方认为“难以盈利”的资产，但紫金依托“地、采、选、冶、环”五环一体的工程体系，能够在较短时间内实现较好的盈利。

也正是在这样的复杂背景下，企业对“统一管理能力”的需求被不断放大。

早在2013年，紫金矿业就引入SAP系统，作为集团级的数字化底座。董文生直言：“跨这么多国家运行的系统，SAP是目前最成熟的选择。”

正是为了应对全球化带来的管理复杂性，紫金矿业早在2013年就引入了SAP系统，将其作为集团的统一“数字底座”。“全球能够跨这么多国家的系统，SAP应该是做得最好的，”董文生强调。他举例说，去年收购加纳阿基姆金矿时，原运营者美国纽蒙特公司使用的是SAP S/4HANA系统，而紫金自身还是ECC系统。交割有时间限制，必须在规定时间内独立运营。“过程中SAP派出精兵强将跟紫金合作，花了6个月左右的时间快速独立出来，且保证矿山正常经营运营，发挥了巨大的作用。”

AI时代的“焦虑”与探索

事实上，紫金矿业在AI领域的探索并非始于今日。在机器学习、强化学习时代，公司就已在生产环节进行了大量应用：通过视觉识别进行安全生产控制，利用传感器数据实现预测性维护，通过机理模型优化冶炼过程。

随着2023年大语言模型的兴起，尤其是去年DeepSeek发布后，紫金矿业迅速跟进，建设了私有算力基础设施，并部署了私有化大模型。董文生介绍，公司去年已在知识库问答、采购管理、安全生产、人力资源管理等方面开发了多个智能体，并取得了一定价值。

但他也坦承：“目前还处于探索过程中。无论是今年刚刚大火的‘小龙虾’（OpenClaw）还是大语言模型本身的能力，以及跟业务数据结合之后能够产生什么样的能力，都还在探索过程中。”

在具体应用层面，紫金矿业已经开发了一些与SAP结合的智能体。例如，在采购管理中，系统会分析采购订单价格与历史平均价格的偏差，若超过15%，便会自动提取采购地点、供应商、是否为独家采购等8个影响因素，形成异常诊断报告，为采购和审计人员提供决策支持。

类似的智能体还应用在人力资源绩效评价、安全生产会议纪要自动生成等领域。

尽管探索已在进行，董文生仍保持冷静。“现在AI到底发挥多大的作用？我认为还在探索当中，没有一个企业可以说现在用AI做得非常好。对于生产型制造企业，现在AI的影响，或者说AI真正能带来多大的好处？还都在探索。”

他甚至提到，集团当天下午就将举行一场关于“小龙虾”（OpenClaw）的培训，但目的是：“告诉大家不要随便使用，其中需要特别关注信息安全。”

从“地采选冶环”到AI的深度融合

对于紫金矿业而言，AI的探索深深植根于其全产业链的每一个环节。董文生详细展望了矿业全链条中数字化的应用：

在地勘环节，AI开始替代部分传统钻探逻辑，通过历史数据建模预测矿体分布；在采矿环节，无人驾驶与远程操控逐步推进；在选矿与冶炼环节，自动控制与模型优化持续提升效率；

在环保环节，AI则用于实时监测与合规保障。与此同时，集团层面的“人、财、物”管理，则依托SAP系统实现全球统一。

不同国家的会计标准、业务流程、数据口径差异，最终都需要在一个系统中完成整合与对齐。这也是为什么，董文生反复强调“数据底座”的重要性。

面对AI带来的新机遇，董文生认为，高质量的数据集建设是前提。而SAP作为统一的数据底座，在其中发挥着核心作用。

为此，紫金矿业规划了清晰的数字化升级路径。董文生透露，公司计划在今年完成从ECC系统向SAP Cloud ERP Private（ERP私有云）的升级。“一方面是因为技术的发展，另一方面是因为AI，要跟上时代的发展，很多都是在ERP云的基础上做的。”

与此同时，紫金矿业正在将所有收购矿山的系统统一替换为SAP，以保证全集团数据的标准化。董文生表示，公司内部规划到2028年，将完成全集团各种系统的互联互通，并打造出一批智能采矿等领域的示范项目，形成推广标准。

回到最初的问题：传统企业如何面对AI焦虑？

以紫金矿业为代表的企业们给出的答案，并不激进——甚至有些“保守”：继续夯实数据底座，谨慎推进应用场景，在生产体系中逐步嵌入AI能力。