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AI 开始像流量一样明码标价。

在昆明一家电信营业厅里，9.9 元一个月，能买到 1000 万 Token。

同一时间，云南的绿色铝产业正在快速扩张。2026 年上半年，全省规模以上工业增加值增长 0.7%，绿色铝产业增加值增长 10.2%，对全省规上工业增速的贡献率达到 70.8%。

一个卖算力，一个卖铝，两门生意看似相距甚远，却有着相似的底层逻辑，把资源转化为可以交易的商品。

如果我们回看云南几十年的产业变化，基本沿着这条路径展开。从烟草到水电，从绿色铝到算力，云南不断寻找新的资源出口，也不断把资源优势变成产业规模。

很长一段时间，云南的工业版图由烟草主导。

烟草产业带来了稳定的税收、就业和产业链，也塑造了云南工业经济的基本面。

上世纪 90 年代巅峰期，烟草税利占全省财政收入的比重一度超过 75%。随着能源产业发展，工业增长开始出现新的支柱。

2019 年，以电力为基础的能源产业增加值第一次超过烟草，成了全省第一大支柱。

水电是这场变化的关键。

云南水能资源丰富，清洁电力占比高，工业用电成本具有明显优势。2021 年，全省电力总装机突破 1 亿千瓦，绿色能源开始成为吸引制造业的重要条件。云南提出，到 2027 年全省电力总装机达到 1.8 亿千瓦左右。

水电本身并不会自动变成更高的产业收入。电力成本低，首先改变的是制造业的成本结构，随后才有机会吸引产业链转移。

2018 年前后，随着电解铝产业布局调整，一场 " 北铝南移 " 开始加速。云南的优势很明确：水电丰富、电价有竞争力，适合承接高耗能的电解铝产业。

2017 年，云南电解铝运行产能约 168 万吨；到 2025 年，这一数字已经增长到约 650 万吨。2025 年，云南绿色铝产业链产值首次突破 2000 亿元。

产业也在向下游延伸。汽车轻量化材料、新能源电池铝箔等产品，让云南的绿色铝不再只是初级原材料。部分企业开始进入宝马、特斯拉等汽车产业链的供应体系。

水电没有直接变成收入，而是先变成低成本电力，再变成铝锭、加工产品和产业链产值。

算力产业沿着相似的逻辑展开。

昆明万溪冲智算产业园已建成多个数据中心，算力基础设施持续扩张。中老、中缅国际通信光缆和昆明国际通信业务出入口局，则为跨境数据传输提供了网络条件。电力、机房和通信网络共同构成了算力产业的基础。

当这些条件组合起来，电力可以驱动服务器，服务器可以提供计算服务，计算服务又可以按照 Token 计价。

从卖烟到卖电，再到卖 Token，商品形态发生了变化，底层思路却有延续性。寻找云南拥有比较优势的资源，再通过产业投资和基础设施建设，把优势转化为市场可以购买的产品。

这套方法为云南创造了一个个产业增量。

问题在于，资源优势可以吸引企业，产业规模也可以通过投资迅速扩大，但一家公司能否在当地形成长期经营、持续创新的能力，还需要另一套方法。

云南绿色铝产业的崛起，离不开大型企业和重大项目。

电解铝需要巨额投资，也需要稳定的电力供应、成熟的生产管理和完整的供应链。对于云南来说，引进有实力的企业，比从零开始培育整条产业链更容易形成规模效应。

文山等地的铝产业集群不断扩张，中铝、云铝等企业持续布局，带动冶炼、加工和配套产业发展。

算力产业也有类似特征。

电信运营商建设数据中心，云服务企业提供算力，通信基础设施为数据流动提供支持。华为与云天化围绕气化业务开展合作，通过自动化和智能化手段优化生产；云南交投则探索将大模型用于交通业务，提升特定任务的处理能力。云南白药、铝产业企业也在推进云平台和行业模型应用。

这些项目的共同点，是由外部技术能力与本地产业场景结合，解决具体问题。云南民族大学经济与管理学院院长熊云飚把这种模式定义为，是以资源换产业，以资源换市场，以资源换技术。

这是一条有现实基础的路径。资源可以成为谈判筹码，市场可以吸引企业，产业场景也能为新技术提供落地空间。对于产业基础相对薄弱的地区，引进成熟企业和技术，能够缩短培育周期。

但项目落地，只是产业发展的一个节点。

一套生产系统建成了，谁来维护？外部技术团队离开后，本地员工能否继续优化？一项技术在一个场景里跑通，能否迁移到其他业务？这些问题很难通过项目投资额和产值直接回答。

技术可以采购，设备可以安装，系统也可以交付。企业内部的业务经验、流程理解和持续改进能力，却不会自动随项目一起落地。

AI 正在把这个问题推到更多企业面前。

生产线上，智能化往往有明确的对象，控制温度、监测设备、优化能耗，结果可以通过产量、良率和故障率衡量。到了采购、财务、合同和日常管理环节，很多工作没有这么清晰的边界。数据散落在不同系统里，流程依赖人工衔接，判断标准藏在员工的经验中。

这类工作同样消耗企业大量时间，却很少出现在重大项目的投资清单上。

云南省能源集团所属云南恒通煤业有限公司招采中心主任陈鹏，就在这样的工作里发现了 AI 的另一种可能。

2017 年，陈鹏看到一名员工拿着计算器核对库存数据。

数据已经录入电脑，员工仍然需要逐项计算、反复比对，才能确认结果是否准确。陈鹏意识到，问题不在于有没有电子表格，而在于员工还没有找到更有效的工作方法。

多年后，类似的情况仍然存在。

恒通煤业使用 ERP 系统管理业务。出于安全要求，系统接口不能随意开放，员工需要导出数据，再进行人工核对和整理。一项日常工作可能占用一名员工四个小时。遇到检查或集中处理任务，工作经常拖到深夜。

数据已经数字化，工作却没有完全摆脱人工。

2026 年 7 月，陈鹏与金山办公团队讨论 AI 应用。8 月，WPS Comate 开始在恒通煤业落地。也是在这个月，金山办公启动了 "WPS Comate 百城 AI 智能体赋能计划 "。当时金山办公副总裁吴庆云提到一个观点，过去几年行业一直在讲算力、算法和数据，今年终于可以把应用拉到前台。

这背后要破解的，就是 AI 技术从演示走向规模化落地的深层难题。

作为早期试点企业，恒通煤业组织业务人员与金山办公售前顾问共同梳理流程，尝试把原本由人完成的重复工作交给数字员工。

这项工作没有从更换 ERP 系统开始，当然过去企业的原有基础设施也没有重新建设。团队选择从现有流程中寻找可以拆解、可以验证的任务。

这也是金山办公设计这套产品时的思路。WPS Comate 作为 WPS 365 的核心 AI 组件，不替代企业原有的 ERP 或 OA 系统，在现有业务系统上叠加一层连接能力，打通数据接口、统一数据口径、提供智能体平台，让业务人员用自然语言定义任务。恒通煤业的多维表格先解决了数据标准化的问题，Comate 再在这个基础上搭建自动执行的技能。

在实际应用过程中，数字员工需要从不同来源提取数据，按照规则进行校验，再将结果写回指定位置。每天凌晨两点，它开始处理数据，早上九点，相关报告便可以交到员工手中。

原本需要两个多小时的工作，现在只需几分钟。

变化发生在既有业务流程内部，员工不再需要把时间花在重复搬运和核对数据上，可以把精力留给需要判断的环节。

陈鹏还为数字员工编写了使用手册和运营手册。他第一次发现，给一个非人类的 " 同事 " 写岗位职责，和给员工安排工作有相似之处：任务要说清楚，执行规则要明确，什么情况下需要停下来，也得提前约定。

他甚至给数字员工安排了周末休息。

不过，数字员工并没有接管整个采购流程。

恒通煤业采购业务涉及需求数据导入、定标数据导入、履约数据导入，以及外部市场信息采集等任务。第一批技能主要集中在数据处理和规则明确的环节。采购意图、目标判断、采购纠纷和异常情况，仍然需要人来处理。

这条边界很重要。重复工作可以交给 AI，涉及利益权衡、责任承担和复杂判断的事项，仍需要业务人员把关。

更有意思的考验，很快出现了。

一次运行中，数字员工遭遇单次对话的 100 万 Token 上下文上限，任务因此中断，业务近十天无法正常推进。问题不在于再增加多少算力就能解决。原先集中在一个对话中的任务过于复杂，处理过程也超出了单一工作单元适合承担的范围。

陈鹏和团队重新拆解流程，把原来的工作分成四个独立技能，再增加一个负责协调的对话，合计五个对话协同完成任务。

任务重新跑通了。

这次故障带来的启发，已经超出了工具本身的使用方法。

业务人员需要理解流程中哪些环节相对独立，哪些任务可以拆开，数据在不同环节如何传递，出现异常时由谁接手。过去，这些事情可能由产品经理、流程设计人员或技术团队负责；在 AI 落地过程中，业务人员也开始参与其中。

陈鹏的工作因此多了一层。他既要理解采购业务，也要把业务转化为 AI 能够执行的任务，还要根据实际运行情况不断调整。数字员工能否稳定工作，越来越取决于企业能否把自己的工作讲清楚。

这也解释了为什么同样一款 AI 工具，在不同企业里可能产生完全不同的结果。模型提供通用能力，企业则需要提供具体的数据、规则、流程和判断标准。

恒通煤业的实践规模不大，却触及了企业 AI 应用的一道关键门槛：从让员工使用 AI，走向让 AI 参与工作流程。

恒通煤业的案例并非孤例。

云南师范大学面对公共课每学期数千份教学设计作业的评价需求，也尝试用 WPS Comate 承担部分工作。学校通过教学设计评价智能体完成初步评价，再由教师抽样复核，每天定时运行两次，让学生当天提交、当天获得反馈。

教师的抽检结果还会持续反馈到评价模型中，帮助系统改进判断。

煤炭企业和高校的业务差异很大，工作方法却有相通之处，先找到一项边界相对清晰、重复频率较高的任务，再明确评价规则和人工复核机制，让 AI 在实际运行中逐步调整。

这类应用很难单靠购买软件完成。就像金山办公副总裁吴庆云所说，大模型本身具备通用能力，却不了解每家企业自己的数据、经验和规则。要让 AI 真正参与业务，企业需要把这些原本分散在员工日常工作中的知识，转化为系统能够使用的内容。

这意味着，AI 应用不再只是 IT 部门的技术项目。

财务人员要知道预算分析依赖哪些口径，采购人员要知道哪些数据可以自动校验，教师要知道评价标准如何执行。技术团队负责搭建工具，业务团队则需要参与定义任务、检验结果、处理异常，并在反复使用中修正流程。

这是一种更细碎的工作，却决定了 AI 能否从试点走向日常经营。

对云南来说，这道题也有更大的产业背景。

云南提出，到 2027 年，非烟非能工业增加值占规上工业增加值的比重提高约 3 个百分点。绿色铝、新能源电池等产业正在承担调整工业结构的任务。

与此同时，云南省发展改革部门也曾在相关提案答复中指出，绿色电力的能源价值尚未充分转化为更高的工业增加值。

电力成本优势可以吸引高耗能产业，数据中心可以扩大算力供给，但资源的经济价值最终还要通过企业的生产、管理和创新活动实现。

同样的电力条件，企业能否做出附加值更高的产品？有了算力基础设施，本地企业能否用 AI 改善研发、采购、财务和经营决策？这些能力会影响资源优势最终能转化为多少产业价值。

中国信通院相关评估数据也显示出 AI 应用的落地差距，约 40% 的应用软件已经集成专业智能体，但在组织内部实际部署智能体的比例约为 17%。

两项数据的统计对象和口径不同，不能直接相减，却能说明一个现实：软件具备相关能力，与企业把能力用于日常工作，仍有距离。

企业可能已经采购 AI 产品，员工也可能在个人工作中使用 AI，但这不等于 AI 已经进入稳定的业务流程。

真正的考验在于，企业能否找到适合的第一个任务，能否持续维护和改进，能否把一个人的试验变成一群人可以复用的工作方法。

云南的产业转型，正在从资源和基础设施的竞争，延伸到企业内部的能力建设。

从烟草到绿电，再到绿色铝和算力，云南不断把资源优势转化为产业规模。下一步，需要更多本地企业掌握把新技术转化为生产力的能力，让资源、技术和人才在企业内部形成更紧密的联系。

产业可以通过项目迅速扩张，组织能力则需要在一次次具体工作中积累。

一家企业最难复制的，往往是那些没人写下来、却人人都在依赖的经验。

老师傅知道哪里容易出错，采购人员知道哪些数据需要反复核验，法务知道哪类合同需要多看一眼。这些判断散落在日常工作中，未必能写进操作手册，却一直影响着企业如何运转。

AI 让这些经验有机会被整理、复用，也让企业重新面对一个问题：我们究竟是怎样完成工作的？

难的从来不只是让机器学会做事。还要让一家企业，学会理解自己。