从技术向运营生产力“质变”：神州数码以AI for Process构建AI落地产业的“飞轮”

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400"> 从技术向运营生产力“质变”：神州数码以AI for Process构建AI落地产业的“飞轮” 量子位的朋友们 2026-06-16 12:10:43 来源： 量子位 知识渊博的Claude、察言观色的ChatGPT、擅长共情的豆包……对许多人而言，AI正以超乎想象的速度，悄无声息地嵌入个人工作流与日常生活。它帮人们排行程、写初稿、整理思路、生成吃喝玩乐的攻略，就像一个随时在线的数字伙伴。 然而，当我们将目光转向企业——那些真正需要用AI创造业务价值的ToB场景时，现实却截然不同。许多管理者会问：“我们公司有AI项目吗？”IT部门的回答通常是：“有，我们正在推进多个落地项目。”可一旦进一步追问：“这些项目今天带来了哪些效果？”答案却往往变成：“还在努力，相关指标仍在收集与评估中。” 麦肯锡的报告指出，大多数企业的AI项目仍停留在PoC（概念验证）或试点阶段，只有7%的组织实现了“全组织部署整合”。为什么个人使用AI如此顺畅，而企业落地AI如此艰难？ 神州数码董事长郭为 一年前提出的战略思想“AI for Process”恰恰切中了要害： 我们混淆了“管理生产力”与“运营生产力”。 个人用AI处理工作，提升的是管理生产力，它优化的是个体工作效率，改变的是信息处理方式，而不是业务流程本身；但AI ToB的本质，是要让AI成为运营生产力，它必须进入企业的核心业务流，直接参与价值的创造、成本的消耗、效率的再分配。 这正是在2026年6月9日举办的“数云原力2026·原力论坛”中，神州数码传递给整个产业的核心洞察。 神州数码首席执行官李映 在开场演讲中指出：“‘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。” AI落地产业需要软件形态的革新 经过多年发展，许多企业已经构建了成熟的数字化系统，但当他们想进一步把AI融入核心业务流程之时，却屡屡碰壁。 以医药研发领域的CSR（Clinical Study Report，临床研究报告）场景为例——表面上看，CSR的编制是一套分工明确、流程清晰的数字化协作体系，但真正进入执行阶段后，复杂性远超想象。临床数据来自EDC系统，试验进展记录在CTMS平台，药物不良反应信息分散于PV数据库；统计专家基于导出的数据完成分析并形成统计结果，而质量合规专家、临床专家的审阅意见，又往往散落在会议纪要、邮件及附件之中。 这意味着，任何一次修改都可能引发连锁反应。例如，当安全性叙述发生变化，摘要结论、附录内容也必须保持一致；质量合规团队提出一条修改意见，数十页报告中的相关表述都需要逐一核查。 这些跨系统、跨角色、跨文档的协同工作，构成了真实世界中的临床研究流程。而大量依赖人工沟通、尚未被标准化和数字化记录的“隐形流程”，恰恰是拖慢合规进程、影响报告质量与交付效率的重要原因。 神州数码副总裁、CTO李刚 指出了其中的关键症结——传统的数字化系统主要把流程判断节点、管理规则及业务结果固化到系统里，但沉淀下来的，本质上是关键节点的结构化留痕，真正驱动流程的知识、经验与协作信号依然散落于系统之外。也就是说，数字化系统能记录发生了什么和结果，却很难解释为什么发生和沉淀判断过程，因而无法真正适应现实世界的动态、柔性、复杂需求，并驱动企业组织进化。 对此，神州数码给出的答案是：以新的软件形态承载AI系统化落地，让AI从工具层进入运行层，成为流程持续推进、判断持续沉淀的力量。“神州问学2.0：Agentic Process Workspace”，就是神州数码帮助企业在现有数字化系统之外构建的一个持续运行的流程空间。 如何理解这套新软件形态？让我们看看当应用“神州问学2.0：Agentic Process Workspace”后，前文所述的CSR场景发生了什么变化——临床研发、医学专家、质量合规人员被邀请进入同一个Workspace，人与人，人与Agent围绕同一个Process协同推进，信息实时同步，版本统一，专业文档的产出效率大幅提升。专家进入工作空间确认模板并上传文件，Agent即刻开始生产报告骨架，已有数据自动填充。Agent自动识别缺少材料，从企业知识中检索相关内容，并推荐统计专家进入工作空间补充资料。统计专家上传SAP文件，Agent自动解析并填表，无需人工复制核对。临床研发一键确认，出版报告快速生成。随后一键发邮件，质量合规专员及时收到通知，协作无缝衔接。核心评审环节无需人工反复校对，流程触发后Agent会自动结合企业规范以及ICH GCP等行业标准进行专业评审，快速生成评审报告和批注。 CSR报告从数月到数天，效率的提升不是百分之几十，而是数倍、数十倍。 换言之，这套革命性的软件将AI 融入并重构企业流程，让流程推进从以人力主导，走向Workspace中的人与Agent协同，不只是将“一个场景做得更快”，而是推动流程被重新梳理、组织、优化，让流程自己变聪明，让企业拥有持续自我进化的能力。 构建“产业AI交付飞轮” 如今，大模型能力快速提升，越来越多企业开始认可AI的业务价值，但AI落地真实场景始终存在一道“鸿沟”。 不少企业一开始就被建议建设数据中台、AI中台等底层平台，大量投入成本和周期，往往半年甚至一年后才能看到初步成果。然而在此期间，业务需求和技术方案已经发生变化，导致价值兑现周期长、试错成本高，AI项目难以持续落地。 针对这一挑战，神州控股与神州数码分别从不同维度探索AI落地路径。 神州控股提出AI First FDE创新模式，不再沿用“先建平台、后找场景”的重资产模式，而是从企业高价值决策节点切入，依托真实业务数据，1-3天完成AI诊断，两周内完成最小可用场景验证，帮助企业快速验证AI价值。其技术核心是神州控股依托国家技术发明奖一等奖成果转化延申的系列产品“燕云三件套”：“燕云 DaaS”让数据出得来，实现多源异构数据高效接入，“燕云Infinity”让数据用得上，完成数据标准化治理与业务建模，“燕云Cortex”让AI看得懂，作为AI语义引擎，为传统封闭的企业系统补上面向AI的系统语义层，将既有系统能力转化为AI可调用、可复用的业务能力体系，支撑通用大模型走进企业线下真实业务场景。 与此同时，神州控股推出的“AI First FDE”和神州数码“AI Factory 2.0”，将“AI for Process”方法论进一步转化为可落地的客户共创机制。通过“轻咨询+AI快速部署+工程师贴身服务”的创新方式，与客户共同拆解业务流程、识别高价值场景，并围绕营销、研发、运营等真实业务场景开展实践，将“模糊需求”转化为可在实际流程中落地的Agent，加速