十字路口的首次行业盛会

FIELD NOTE · ENTERPRISE ARCHITECTURE

十字路口的首次行业盛会

一次行业级会议，不只是热闹了一天。它更像是在告诉我们：企业架构已经有大气象了，也同时站到了 AI与软件工程重构共同形成的十字路口。

这篇文章不在于急着给企业架构判生死，而是把“行业起势”和“技术换挡”放在一起看：有些困难会被 AI 缓解，有些价值会被重新放大，也有些旧秩序确实会被改写。

5月28日，很不容易，信通院积累了五六年时间终于攒成了一个局，国内企业架构领域首次行业级盛会：2026企业架构产业发展会议

01 / SCENE

一个终于攒成的行业之局

先把这场会放回企业架构在国内发展的时间线里看。

企业架构不是新事物，当然也没那么老，论“年纪”，比我还小，算是80后，还得是后半段。先天营养不太够，两篇论文开的头儿。就整个企业架构的发展历程看，国内接触企业架构的时间不算晚，也不算短，但真成气候也就十五六年的功夫，因为大型的实施活动都是这十五六年完成的，之前的要么偏规划、要么太局部，都不足以承担起“支柱”作用。

我和机工社出版《企业级业务架构设计：方法论与实践》那本书是在2019年，信通院攒局也差不多在那时候起步，就像企架先天营养不够一样，作为当时其中最需要补缺的业务架构，我那本小册子也算是一个略有不足但仍是唯一有“老东家”大规模实施做支撑的专业书籍了，后续我还写了《聚合架构》、《架构未来》两本企业架构书籍，但总体而言，行业上的书籍，尤其是能有大规模落地实施做支撑的书籍还是寥寥无几的，华为的书籍是有这种支撑的。

熬到今天，终于有更多的企业走入这个“局”了，信通院发展了六批企架成员单位，很不容易。其中，南方电网最近也编撰了自己的企业架构实施经验，也是个很好的行业范例了。

从写书、演讲、培训、咨询到今天见证自己从事的工作渐渐有了行业级的气象，也是一件幸事。见到很多实施单位也是自己的读者甚至客户，还是非常开心的。

02 / CROSSROAD

为什么说这是一个“十字路口”

AI 与本体论让企业架构的老问题，被放到一个新的技术语境里重新追问。

除了感慨，开会自然是要谈谈行业未来的，会间会后，大家聊的最多的莫过于AI、本体论带来的话题。以前都是聊实施中的“坑”、解决问题的经验，而今，首次行业级盛会就直接站在了企业架构发展的“十字路口”，嘉宾们肯定是没有不谈AI和架构何去何从的，当然，何去何从的不止架构，还包括整个软件行业吧。

无论什么软件、什么能力，都摆脱不了“垃圾进、垃圾出”这个基本原理。治理不是旧话重提，而是企业上 AI 之前必须清的账。

作为架构领域的从业者，肯定会觉得自己的工作很重要，当然，这也是事实，无论什么软件、什么能力，都摆脱不了“垃圾进、垃圾出”这个基本原理，所以，对企业应用AI而言，数据质量（一致性）、软件质量（标准化、架构清晰化）都是很重要的基础（软件不就是AI的眼、手吗？），所以，不那么远的未来是“治理”的时代，是清理旧账的时代，不然怎么轻装上阵呢？企业架构本身在“治理”方面就有无与伦比的优势，甚至曾被人当成就擅长治理。那现在确实需要治理了啊。

企业架构发展的“十字路口”是不是意味着这个行业刚起势就要翻篇了？当然不是那么简单地下结论的。这要先从企业架构面临的困境说起，不是先讲他的价值，价值这东西只有遇到困难的人才会真理解什么叫价值，不是泛泛地觉得可能有用，夏虫不语冰，没感受不谈价值。

03 / FOUR TROUBLES

企业架构原本就有四个难题

不先看困难，就很难真正理解企业架构的价值。

困境一：现状梳理的困难

企业架构的第一大困境是什么？现状梳理的困难，具体地说，就是既费时费力，体感上又没用。虽然说不知道起点就不知道怎么到终点，但是道理对是没有用的，如果现状造成的痛点分散在各个层级、各个散点，是没多少人真的认可需要先费上好大力气理个整体的企业现状再谈企业未来的，我直接说未来不行吗？虽然说起来你就知道，不理清现状也说不清未来，但这份功夫，没多少人愿意付出，因为，这些梳理现状的工作跟很多要负责说清现状的人并不“相关”，不是“分内事”。而且，现状只是现状，没有什么改变，如果没有目标导入，梳理现状就显得很没有意义。

困境二：门槛并不低

企业架构的第二大困境是什么？门槛还真不低。我自己做了十几年了，由于每天都是摆弄这些东西，所以在我看来，这些东西不过是基础中的基础，但是对于没接触过的人来讲，他极大概率在相当一段时间内都可能不知道他看到、听到的到底是啥，至于这个“相当一段时间”到底有多长，取决于这个人在企业架构方面的工作强度有多大，强度大，就短些；强度低，就长些；强度太低，可能一辈子都在门外转。这个门槛主要是学习所需的广度造成的，所谓广度，是很多企业架构初学者入门时要同时接触三个，至少也是两个架构。希望理解透彻的，要同时了解业务、数据、应用三个架构；比较偏业务、技术介入浅的，也得了解业务、数据两个架构；至于只学一个，我觉得可能跟企业架构就不沾边了，只是学习某个专项领域而已，很难超脱这个领域去上升到企业架构，因为自己的视野本身就不完整、不具有突破性。但是同时学习两三个架构，也挺有压力的。

困境三：实施中的混乱

企业架构的第三大困境是什么？实施中的混乱。我一直讲企业架构中有两大类方法，一类是设计方法，一类是组织方法，前者是画出图上的架构，后者是落地现实中的架构，前者是逻辑，后者是管理。实施中的混乱往往来自于后者，而后者的成因则是很复杂的，但其中最常见的原因常常来自操盘者自身经验的不足，这也是这类项目通常要采购咨询的原因，但是咨询师本身也有经验不足的情况啊，也会有甲乙双方的配合、相互理解问题。配合得好，能自己创造方法；配合得差，能直接撞上南墙。但是关于经验又能说什么呢？其实没啥可说的，明白的自然都明白其中缘由。

困境四：正确复盘的缺失

企业架构的第四大困境是什么？正确复盘的极度缺失。人类最不擅长的事情也许就是回顾过往，从历史中经常能学到的就是学不到教训。无论是成功的经验还是失败的经验，都是前进的基石，关键在于复盘的心态、能力。组织一堆人一起做事，最难的莫过于形成、强化正确的共识，这既包括实施中的共识，也包括实施后的共识，一定程度上讲，实施后的共识更重要，因为向后传递的往往是实施后的共识，无论这种共识是怎么达成的，是坚定信念的还是妖魔化的，都有可能。人往往对痛苦的经历印象深刻，所以，如果没有正确的复盘，那么不好的经历传递的概率会更高。

就算没有AI，这四大困境也足够企业架构喝一壶的，但是AI会带来什么呢？无非是两种方向的争论，一是这大套劳什子的东西没用了，不必搞了，都是对着LLM说话就行了；二是这套东西的春天又来了。

既然是“十字路口”，那就哪边都能走啊。

04 / AI SHIFT

AI 到来以后，哪边都能走

小规模 IT 管理、大规模系统治理、企业语义与架构共识，会走向不同的分岔。

对规模小的IT管理，在过去都能是凭脑袋管的，现在有了个更好的脑袋了，那也没啥不能管的。强的LLM都可以生吃百万行代码的系统了，我自己平时玩的经验，至少几十万行代码的系统，你管还不如他管，也不需要费很多口舌，“会话即实现”，无论你怎么觉得他现在写的代码还有不好的味道，但是你看看去年今天，再想想明年今日。。。。。。还是别去想了吧。

企业架构本来最显山露水的地方，也不是服务这些场景，怎么也要大几十套系统起步，你脑子里都画不出来系统关系了，才轮到它上场。这类场景下，人和LLM面临的困难都一样，复杂关系的可梳理、可视化，关系变更影响评估的有效性，也就是架构及其变化的可描述性、可分析性，知道自己该干啥，该在哪里干，怎么干更经济。系统多了的时候，这些小问题的回答本身就是大问题，何况，就没有几个企业真知道自己该需要多少套系统。

现在更常说的是给LLM提供企业最丰富、完整的语义，也就是本体论崛起后的说法，道理其实一样，就是你不想只听一个都不知道自己企业有几个部门的“空降”选手对系统建设大放厥词，你怕在他也不懂、你也不懂的情况下，大家一起翻车。企业架构和本体论本质上都是在约束人或者LLM思考问题的语境范围，也是他们最大的价值，在相同的语境下推动共识形成。

05 / FOUR CHANGES

四大困境会怎样被改写

AI 不会简单消灭企业架构，它先改变的是工作量、门槛、组织复杂度和复盘方式。

变化一：现状梳理可能更容易

现状梳理可能更容易了。现在何止是现状梳理，不顾及知识产权的，都基本上开始直接用LLM“重构”业务系统了。这方面肯定会涉及到原有业务系统语义不全的问题，比如，系统很偏记录型，除了增删改查都找不到什么像样东西，更别说业务规则了；原有代码就很差，分支缺少解释，不过问题不大，只要之前的老系统用着也没好到哪里去就行，只要你自己心里觉得自己上手也好不到哪里去就行。逆向梳理的好处是可以提升现状梳理速度和梳理工作对现有系统的功能覆盖度，减少完整性风险。但关键是尽量不要直接翻系统，还是先逆向并持续堆叠出企业架构模型会更好，会更有利于长期演进。

变化二：初期门槛会降低

初期门槛会降低。既然能方向梳理现状，那就意味着很多架构图的第一版不需要人画了，反正人在那时候也还没充分学会，倒是先从系统里反向搞出一版，无论好坏，都可以先对着自己家东西学习了。

变化三：实施混乱度会降低

实施混乱度会降低。这个混乱度降低还没真实的大范围出现，但是我凭经验看，这种LLM能力是可以结合一、二两点包装进工具的，并在工具上形成基本工作流，这一方面稳定了工作过程，另一方面会大大减少需要参加的人员和人员的参与时间，人少了，管理难度下降了，混乱反倒可能会减少。说来也有趣，降低混乱最好的办法其实就是减少参与人数，但是以往考虑到信息完整性的问题，人又少不了，这就“将军”了，人少不合适、人多搞不动。LLM融入企业架构工具后，这个问题很可能变化极大，当然，融入工具本身就是支持一和二两大困境的解决。LLM现在也走进了Harness阶段，工作流、框架在持续演进，也是好事儿。

变化四：复盘会更有效

复盘的有效性会提升。论复盘，LLM真的是好过人太多了，至少复盘没情绪，至少复盘不嫌累，至少复盘之后有很大机会能记住。

06 / ARCHITECT

架构师会不会也被改写

真正的问题不是“会不会被替代”，而是还有没有能力判断什么叫合适的架构。

AI有助于企业架构发展，会不会连架构师也干掉呢？估计也就是时间问题吧。我们一定要以自己不被干掉为前提来思考吗？大可不必，因为一堆比你聪明很多的人在花几百亿、上千亿、上万亿美元整天琢磨怎么干掉你，所以，没必要跟他们斗智，该来的，见证就好，来不了的也不要着急，毕竟，干的年头儿多了，还是有“鉴赏”力的。人做不出完美架构，AI也做不出，只有合适的架构，没有完美的架构，所有架构都是由视角决定的，多注意训练自己的视角，如果你已经看不出AI的不理想之处了，那转身就可以了。

企业架构是一项非常依赖大型实践活动来培养人的专业，也就是说，足够深和宽的经验，在架构师的成长过程中，占据着相当重要的位置。但是对于AI，这不过是一堆数字化后可计算的逻辑，而大多数的软件，其合理架构是在合理的大方向下逐步试错来修正的，AI也一样，无论是支持写出正确代码的小Loop，还是演进出合理架构的大Loop，AI也是需要过程来产生合理架构的，只不过他的迭代速度太快了，不是人力开发系统所能企及的，也不是人类架构师在成长速度上可以比拟的，何况，AI还有基础模型升级，人类架构师基本上是无法真正升级其基础模型的。由于“翻书”更快了，所以，以后也不要讲企业架构是静态的了，那是由于之前“翻书”太慢导致的，不是因为企业架构就是静态的。

当然，写这些不是一种“悲观”展望，人的发展不是要跟时代对抗，只是顺着时代的发展找自己的事做。目前大家最感兴趣的莫过于以企业架构师自己当靶子来推动AI应用在企业架构领域的发展，是企业架构还是本体论并不是最重要的，而是一种积极探索的态度。不过，有一点还是值得说一句的，AI在企业架构领域的发展或者在类似理念范围内的发展，对整个软件行业都是极具颠覆性的，他会改变AI目前更适合个人编程效能提升，还没有真正找到充分提升B端（尤其是大B）软件工程效能路子的现状，这里还有行业先河等着趟出来。

我自己做企业架构师最大的感受就是，我们不是一个要被自己定的规矩框死的职业，架构师本身不是一个状态机，所以，让AI当架构师甚至最终搞成一个自动研发体系，也不是按照状态机的逻辑设计，虽然都在讲Harness框架，但是AI跟人一样，我们经常不是真的知道下一句话该说什么才说的，这也是创造力的所在，都是概率机，无论有多像，也不要把概率机误当状态机去用。也许，这也是个“十字路口”吧。

FINAL NOTE

企业架构不是一个要被规矩框死的职业。它真正要守住的，是在复杂系统里不断训练视角、形成共识、校正行动的能力。AI 来了以后，这件事不会消失，只会变得更快、更狠，也更难假装。