当前，企业级AI行业正式迎来关键战略拐点。行业已告别参数比拼与Agent数量内卷的盲目竞争阶段，发展重心也从零散的单点工具试用，转向核心业务规模化价值落地。

　　不少企业在实践中发现，AI写作、绘图、制作演示文稿等固然惊艳，但难以撬动组织整体生产力变革。传统数字化遗留的系统架构僵化、非结构化数据难以识别、业务流程相互割裂等深层问题，依旧悬而未决。

　　如何让 AI 深度融入企业运转体系，真正实现运营生产力的跨越式升级？在日前举办的“数云原力2026·原力论坛”上，神州数码、神州控股、神州信息联合给出答案：聚焦“AI for Process”，以技术“智变”推动企业运营生产力“质变”。

　　当前市场主流思路多为 “AI for People” 或 “AI for Professional”，而 “AI for Process” 另辟蹊径，直击企业发展的核心痛点，那就是大量企业坐拥上百套业务系统，僵化的流程已然成为业务发展的阻碍。

　　“企业AI落地的核心误区在于重个体提效、轻流程重塑，AI真正的产业价值，是深度嵌入企业核心业务流程，而非停留在办公辅助场景。”神州数码副总裁、CTO李刚表示。

　　凭借这一差异化理念，神州数码、神州控股、神州信息三家科技企业持续深耕。目前，神州数码AI相关业务规模已实现同比翻倍增长，在高端制造、创新医药、医疗、汽车等标杆行业落地多个优质项目，也为国内产业 AI 规模化应用探索出可复制的落地方法与实践范本。

　　协同破局锚定企业级 AI 落地新方向

　　一场关于企业生产力重构的深层变革，已然拉开序幕。

　　在“数云原力2026·原力论坛”上，“AI for Process”成为贯穿始终的关键词。这一理念由神州数码董事长郭为基于对企业创新底层逻辑的判断所提出，迅速引发众多行业领军企业的共鸣。

　　神州数码首席执行官李映表示，当前，以AI为代表的数字技术发展，正驱动各个维度的“确定性”转向“概率性”，让企业生长的商业思维从“线性迭代”迈向“自主进化”，让组织形态从“向他人学习”升级为“向自我学习”，进而推动企业流程的动态变化。

　　基于这一判断，神州数码、神州控股、神州信息三家科技企业在论坛上，集中展示了技术布局、产品矩阵与行业共创成果，直指当下企业级AI落地的底层难题。

　　在李映看来，“AI for Process”的核心，就是将智能体深度融入企业业务流程，通过数据和语义的统一，规则和认知的统一，帮助企业实现流程自优化；助力企业将专家经验沉淀为可量化、可复用的判断力资产，筑牢价值根基；并通过数据回流验证与持续迭代，实现企业判断力资产的复利增长，最终完成从技术“智变”向运营生产力“质变”的跨越，让企业组织实现AI时代的持续自我进化。

　　“几乎每次跟用户谈AI for Process，用户的反馈都很直接，觉得说到了点子上。”李刚补充道。他指出，高知识密度、业务流程复杂的企业，数字化转型痛点尤为突出，因为传统数字化系统无法真正理解业务逻辑，一句简单的业务沟通，落地到系统中便变得繁琐复杂。企业内部海量文档、邮件、会议记录等非结构化知识，也只能被存储、无法被解读，知识体系与业务流程之间形成难以逾越的壁垒。

　　而AI 与智能体的出现，彻底打破了这一僵局。将梳理后的业务知识输入大模型，AI 便能精准理解业务逻辑，学习行业最佳实践与实操经验，并反哺、驱动业务流程运转。值得强调的是，这套模式并非推翻 SAP、Oracle 等现有成熟 IT 架构，而是填补传统 IT 覆盖不到的业务空白，开拓出体量与传统数字化市场相当的全新增量空间。

　　长久以来，“AI 究竟能为企业创造什么价值” 是行业普遍困惑，而 “AI for Process” 恰好解开了这一难题。

　　这个理念之所以能捅破窗户纸，是因为它精准回应了企业“AI到底做什么”的普遍迷茫。去年，李刚团队在对接客户时发现，市场上大量产品扎堆打造 “企业百事通” 类知识问答工具，陷入同质化竞争。这类应用属于边缘场景，很难为核心业务创造实际价值。

　　反观 “AI for Process”，则将目光回归企业运营的根本，也就是业务流程本身。那些日积月累逐渐僵化、衍生出众多独立系统的业务流程，正是 AI 落地、实现价值重塑的核心赛道。

　　结合大量实战经验，李映总结出神州数码 “AI for Process” 清晰的落地方法论。第一个是选准AI的场景做深做透。其不铺大盘子不谈宏大的愿景，而是真正和客户挑出一个高价值的刚需场景，把效果做出来，让客户实实在在的看到价值。第二个是扎进客户的环境里面，深入到一线，发掘出经验和客户共同成长，把能力把组织沉淀的越来越厚。第三个是把能力沉淀成为资产，蒸馏顶尖的经验，沉淀为可量化可复用的判断力资产，然后最后放大整体价值。

　　“这是今天神州数码在每一个场景和客户共创的、整体的AI for Process的方法论。”李映称。

　　Agent协同+组织变革双轮驱动构筑技术与行业双重壁垒

　　围绕 “AI for Process” 理念，神州数码不断探索企业级 AI 规模化落地路径，持续将产业洞察与技术创新转化为实际生产力，并正式推出神州问学 2.0 Agentic Process Workspace产品。

　　该平台为 AI 智能体融入企业工作流程搭建了载体，可实现智能体、员工与企业知识体系在同一空间高效协同运转。

　　据李刚介绍，目前这套解决方案已在多个行业标杆企业落地推进，覆盖高端装备制造、光电、医疗医药、汽车等领域。

　　其中，医药行业的落地成果极具代表性。随着国内创新药产业崛起，叠加外资药企在华研发中心持续布局，临床试验成为AI应用的核心场景，“AI for Process”可高效承接医学报告撰写、专业翻译等工作。

　　谈及大模型业内普遍存在的 “幻觉” 问题，李刚表示，在医药研发场景中这一问题影响有限，因为研发成果最终需要实验验证。以往科研人员需要研读数千篇文献、测试上千种化合物，如今 AI 可快速筛选范围，将目标精简至十余篇文献、十余种化合物。即便 AI 存在 10% 左右误差，也能过滤绝大部分无效工作，大幅提升研发效率，而最终决策始终由专业人员把控。

　　这种深度垂直行业的打法，直接塑造了神州数码的竞争壁垒。李刚将其归纳为两个维度：行业性壁垒与技术性壁垒。

　　在行业性壁垒方面，核心是搭建适配不同领域的 “企业上下文框架”。只有吃透高端制造、医药研发、汽车等行业的业务逻辑，才能提炼出通用化流程框架。为此，神州数码团队吸纳大量行业资深专家，组建专项小组专攻细分场景，真正做到懂业务、说行话。

　　在技术壁垒层面，核心围绕 “安全可信” 展开。一方面是精细化权限管理，针对企业复杂的网状权限体系，严格管控智能体的知识访问边界，杜绝越权行为；另一方面是结果可追溯，智能体生成的内容，可全程溯源数据源与处理逻辑，最终实现“Agent审Agent”。

　　双轮驱动的战略模式，正快速转化为商业成果。李刚透露，相较去年，今年业务已实现翻倍增长。

　　从理念的提出，到自身组织的一场“小革命”，再到深入多个关键行业的规模化落地，神州数码“AI for Process”的路径图已清晰可见。

　　这背后，是对企业级AI本质的深刻理解——大模型进入企业的关键，不在于它有多聪明，而在于企业能否将内部数据、知识梳理规整好。正如李刚所言，只要精准提供业务上下文，AI 就能解决复杂的业务难题。

　　那么，这场变革的体量究竟有多大？

　　李刚认为，“AI for Process” 所对应的，是传统 IT 架构之外、体量相当的增量市场，企业内部大量沉睡的高价值知识，都有待被激活。

　　而面对这片广阔蓝海，神州数码保持着理性判断，没有谁能独吞市场，真正的挑战在于组织重构的速度，尤其是研发体系，留给企业完成重大调整的时间窗口可能只有半年。

　　这场由技术“智变”引发的生产力“质变”，不仅关乎企业未来的竞争力，更将深刻影响整个社会的人力结构。而神州数码，正试图在这场历史性变革中，成为那个提供方法论与范式的领航员。