以AI for Process為核，神州數碼構建企業級智能體落地全鏈路閉環

來源：獵云網

近日，名為“原力企業蝦”的城市系列巡游從上海開到了北京，未來還將走向廣州、深圳、武漢。

在北京活動現場，坐滿了大廠信息化負責人、制造企業廠長、金融機構風控總監，他們帶著同一個困惑而來：大模型熱度褪去，AI工具多到眼花繚亂，為什么企業上了這么多系統，卻始終看不到真實的業務價值？

這不是某一家企業的疑問，而是整個中國企業AI落地行業的集體困境。

一邊是OpenClaw等開源框架在個人端的爆火。另一邊是企業級市場的躊躇與焦慮，海量AI工具供給與真實業務需求之間，總是隔著一道難以逾越的鴻溝。

但幸運的是，神州數碼走出了一條完全不同的路。

從“AI for Process”核心理念的提出，到覆蓋算力、平臺、安全的“養蝦三件套”全棧方案落地，這家深耕中國企業數字化服務二十余年的廠商，正在用一套完整實踐回答行業的終極問題：企業AI的終局，從來不是給用戶一個更強大的工具，而是給用戶一支召之即來、來之能戰的專業團隊。

企業AI不該是“頂層設計”，而該是“場景生長”

如今在企業級市場掀起熱潮的“養蝦”方法論，本質上源于神州數碼一線服務團隊在服務企業客戶過程中，無數次對“AI為什么落不了地”的持續追問。

神州數碼AIBG數智BU AI解決方案專家楊柳春在演講中，以智能招采場景為例，揭示了傳統業務流程中的痛點：一份招標文件從需求梳理到合規審核，需要耗費大量人力和時間，市面上的通用工具無法理解行業特定的審查要點。

“我們缺的不是更通用的軟件，而是一個真正懂業務、會審查、能落地的AI助手。”客戶的一句話，點醒了神州數碼的團隊。

正是在這個真實的業務場景中，神州數碼開始重新思考企業AI的本質。楊柳春在演講中強調：“企業的核心是流程，所有的業務價值都誕生于環環相扣的業務流程中。”

如果AI能像一個真正的業務專家一樣，理解行業規范、掌握審查要點、自動生成合規文檔，而不是讓業務人員去適應AI工具的功能，那所有的落地難題都能迎刃而解。

神州數碼基于自主研發的神州問學企業級Agent中臺，為客戶量身定制了智能招采解決方案。楊柳春在介紹方案時指出：“以智能招采為例，文件輸出效率提升6倍，人工審查時間減少86%。”

從智能招采到數據治理，從智能營銷到智能客服，神州數碼在數百個真實場景中沉淀出了一套完整的“AI for Process”落地方法論。

正如楊柳春在演講中所總結的：“讓AI真正成為企業可管可控的新生產力，關鍵不是技術有多炫酷，而是它能不能真正解決業務痛點、融入業務流程。”

神州數碼AIBG數智BU AI解決方案專家 楊柳春

從智能招采到數據治理，從智能營銷到智能客服，神州數碼在數百個真實場景中沉淀出了一套完整的“AI for Process”落地方法論。楊柳春在演講中說：“讓AI真正成為企業可管可控的新生產力，關鍵不是技術有多炫酷，而是它能不能真正解決業務痛點、融入業務流程。”

從“單點工具 ”走向“AI for Process”全流程革命

如果說開源智能體框架的普及讓企業級AI實現了從“0到1”的突破，那么神州數碼帶來的“AI for Process”落地方法論，就是從“1到100”的范式革命——徹底解決了企業級AI“是否好用、是否能創造價值”的核心問題。

這場革命的核心，是徹底打破了傳統“人指揮AI工具”的從屬模式。

正如神州數碼AIBG數智BU AI解決方案專家楊柳春在演講中所說：“原來我們的對話系統是我問它答，沒有自主、主動，就會丟很多能力。”而基于OpenClaw構建的企業級智能體，實現了“從會聊天到會干活”的重大范式轉變。

楊柳春進一步指出，這種轉變的核心在于“多個智能體在一起協同”。

在企業級場景中，不同的智能體各司其職、互相校驗、動態調整。例如在智能招采場景，多個智能體協作完成從需求梳理、文件撰寫到合規校驗的全流程。

在銷售場景中，企業智能化轉型實戰派顧問李明宇也分享了真實案例：銷售接到渠道10分鐘電話，涉及三個客戶的五個商機。“小龍蝦”快速整理，自動錄入CRM，更新日程，甚至主動提示“同一個客戶出現兩個渠道競爭”。李明宇強調：“這不是在講故事，這是真實發生的事情。”

還有在合規內審場景中，李明宇指出，傳統軟件項目習慣用“準確率”來驗收，但這種指標用在AI上反而會誤導人。

他舉了一個真實案例：一個智能體審查材料，總共提出5條修改意見。其中3條無關痛癢，改不改都行。但另外2條非常關鍵，甚至人類專家都沒發現。正是這2條幫企業規避了重大合規風險，創造了很高的業務價值。

如果按傳統算法，5條里只有2條“有用”，準確率只有40%，這在傳統驗收中根本不合格。但站在業務角度看，這40%的價值遠比那60%的“無用意見”重要得多。

李明宇由此得出結論：衡量AI的標準，不應該是冷冰冰的“準確率”，而應該是它創造了多少真實的業務價值。與其糾結AI提的意見有多少條是對的，不如看它有沒有幫企業發現問題、避免損失、提升效率。

這套模式帶來的最本質的改變，是用戶角色的徹底轉變。

過去，使用AI工具的用戶既要當“決策者”，又要當“管理者”，還要當“質檢員”，最終反而在本職工作外，又多了一個“監工”的工作。

現在，用戶只需要提出業務目標，剩下的規劃、執行、質檢、迭代全流程都由AI智能體自主完成。用戶回歸到“決策者”和“創意者”的核心角色——這正是AI技術給企業帶來的最核心價值：從來不是替代人，而是解放人。

神州數碼：構建全棧能力的護城河

神州數碼之所以能在企業級智能體市場快速突圍，核心在于圍繞“養蝦”業務構建了一套從算力、平臺到安全的全棧能力，逐一攻克了“能用、好用、敢用、全組織能用”四道門檻。

第一道門檻：能用，用專屬算力底座解決成本難題。

一個企業級智能體日均Token消耗量可達億級，是傳統對話AI的上萬倍。

神州數碼旗下神州鯤泰打造了OpenClaw專屬算力底座，實現Token消耗量下降50%、內存占用降低30%、安全沙箱百毫秒啟動。

同時推出旗艦版、標準版、輕量版三款機型，讓企業級“養蝦”從“少數頭部企業的嘗鮮”變成“所有企業都能用得起”的普惠技術。

神州鯤泰資深AI專家高洪福

第二道門檻：好用，場景化能力破解“與業務脫節”難題。

神州數碼旗下神州問學SmartClaw預置了文檔處理、PPT制作、數據分析等高頻辦公技能，覆蓋智能招采、數據治理、合規內審等核心業務場景，同時與飛書、釘釘、企業微信無縫直連。員工在日常溝通界面里就能直接調用AI專家團，從根源上解決了“AI與業務脫節”的問題。

第三道門檻：敢用，全鏈路安全體系打消數據安全顧慮。

針對央企、金融、政務等強監管行業，神州數碼打造了四層安全架構。認知層防提示注入，技能層搭建可信Skill Hub，身份認證層零信任+密鑰管理，運行層容器隔離+只讀掛載實現“最小爆炸范圍”。支持本地化私有部署，配合全鏈路操作審計，完美適配合規要求。

第四道門檻：全組織能用，用生態與服務破解“最后一公里”。

神州數碼搭建了開放的智能體技能生態，聯合行業伙伴持續沉淀醫藥、汽車、制造、金融等行業的專屬場景化方案；同時推出AI快閃營，通過場景演練、模擬上機、架構推演，幫助企業兩周內完成從需求梳理到試點項目落地的全流程。

從算力底座解決“用得起”，到平臺應用解決“用得好”，再到安全體系解決“敢用”，最后到生態服務解決“全組織能用”——神州數碼用這套全棧能力，構建了企業級智能體落地的完整閉環。

而這套閉環，也讓神州數碼的經營再上一個臺階，2025年，神州數碼全年營收1437.5億元，逆勢增長12.2%。其中AI相關業務收入330.3億元，同比大幅增長47.7%。這份逆勢增長的業績，正是“AI for Process”戰略全面落地的驗證。

從企業數字化轉型合作伙伴，再到AI時代的企業級智能體領跑者，神州數碼從未偏離過一個核心主線：扎根中國企業的真實業務場景，用技術解決真實痛點，為客戶創造真實業務價值。

當無數廠商涌入賽道卷參數、卷價格、卷概念時，神州數碼選擇了一條難而正確的路：不卷模型參數，不做概念炒作，而是聚焦“AI for Process”，把AI與業務流程深度融合，讓AI從“玩具”變成“生產力工具”。

AI技術正是支撐這場轉型的核心基礎設施。而AI要真正發揮價值，就不能停留在“替代人工降本”的表層，而要深入業務流程，釋放人的創造力。

結語：

AI的終局，從來不是讓AI替代人，而是給每個職場人、每家企業配備一支專業的AI團隊，讓AI去承接所有重復性、事務性、標準化的工作，讓人的精力重新聚焦于思考、決策、創造。

從工業革命解放體力，到信息革命解放信息獲取能力，再到AI革命解放重復性腦力勞動——技術的底層邏輯從未改變。

神州數碼正在做的，就是用一套完整的全棧解決方案，讓這場AI革命真正走進每一家中國企業，讓每一個職場人都能從繁瑣的事務性工作中解放出來，讓每一家企業都能借助AI的力量釋放創新的潛能。

這場關于企業AI的終局之戰才剛剛拉開帷幕，而那些真正扎根用戶場景、堅持長期主義、為客戶創造真實價值的廠商，終將成為這場戰役的最終贏家。