在2025世界人工智能大會(huì)的聚光燈下，神州數(shù)碼通明湖云和信創(chuàng)研究院AI解決方案專家楊柳春拋出了一個(gè)直擊行業(yè)靈魂的拷問：“當(dāng)Agent技術(shù)成為全球焦點(diǎn)，為何PoC（概念驗(yàn)證）如潮水般涌現(xiàn)，真正能駛?cè)肫髽I(yè)生產(chǎn)主航道的卻鳳毛麟角？”這一問，揭開了大模型落地的痛點(diǎn)——大模型離人很近，離企業(yè)卻很遠(yuǎn)。
楊柳春的演講《AI驅(qū)動(dòng)流程變革：問學(xué)雙擎重構(gòu)企業(yè)級(jí)Agent落地新范式》及其發(fā)布的企業(yè)價(jià)值釋放的兩大利器——神州問學(xué)企業(yè)級(jí)Agent中臺(tái)與智能流程工作臺(tái)，正是試圖為這一難題提供系統(tǒng)性解方。其核心理念“AI for Process”直指本質(zhì)：企業(yè)真正的命脈并非孤立的任務(wù)效率，而是深植于業(yè)務(wù)流程中的系統(tǒng)邏輯與組織韌性。
企業(yè)運(yùn)作最根本的是Process流程——從產(chǎn)品研發(fā)的IPD、銷售轉(zhuǎn)化的LTC到客戶服務(wù)的ITR，流程是規(guī)?；\(yùn)作的基石。然而傳統(tǒng)流程的數(shù)字化卻陷入尷尬：
- 效率的悖論： OA、ERP等系統(tǒng)雖實(shí)現(xiàn)流程在線化與標(biāo)準(zhǔn)化，卻因規(guī)則固化犧牲了靈活性，“走流程”成為低效的代名詞。
- 數(shù)據(jù)的孤島： 系統(tǒng)間切換復(fù)雜，業(yè)務(wù)人員疲于操作，數(shù)據(jù)價(jià)值沉睡于割裂的流程環(huán)節(jié)，難以轉(zhuǎn)化為決策智慧。
- 智能的鴻溝： 人臉識(shí)別失敗、大數(shù)據(jù)風(fēng)控誤判…傳統(tǒng)自動(dòng)化在復(fù)雜場景中捉襟見肘，無法應(yīng)對(duì)商業(yè)環(huán)境的不確定性。
正如楊柳春所言：“企業(yè)僅有幾個(gè)人時(shí)，根本不需要流程。但當(dāng)規(guī)模擴(kuò)張，流程便從‘賦能者’異化為‘束縛者’?！?過去的數(shù)字化提升了效率，卻加劇了僵化。
神州數(shù)碼提出的“AI for Process”理念，意圖在規(guī)范與靈活之間架起新橋梁。其核心在于利用Agent技術(shù)賦予流程兩大關(guān)鍵能力：
- 感知與判斷： Agent能理解上下文，識(shí)別異常，動(dòng)態(tài)調(diào)整路徑，讓流程具備應(yīng)對(duì)變化的“溫度”。
- 協(xié)作與進(jìn)化： Agent與Agent、Agent與人實(shí)時(shí)交互，形成智能協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，推動(dòng)流程持續(xù)優(yōu)化升級(jí)。
“創(chuàng)新是生產(chǎn)要素的重新編排，”楊柳春引用熊彼得的名言指出，“Agent驅(qū)動(dòng)流程再造，正是AI時(shí)代的生產(chǎn)力革命。” 它并非簡單替代人力，而是重構(gòu)企業(yè)運(yùn)作的底層邏輯，鍛造不確定環(huán)境中的組織韌性。
利器：智能流程工作臺(tái)x企業(yè)級(jí)Agent中臺(tái)，雙擎驅(qū)動(dòng)流程變革
如何將理念轉(zhuǎn)化為實(shí)戰(zhàn)？神州數(shù)碼推出雙擎架構(gòu)，為企業(yè)塑造具備行動(dòng)智能：學(xué)得快、干的好、能合作的的Agent“數(shù)字伙伴”，在不斷激發(fā)的場景創(chuàng)新中，推動(dòng)企業(yè)流程革新。
(1) 問學(xué)·智能流程工作臺(tái)：業(yè)務(wù)側(cè)的“智能指揮官”
- 流程可視化“作戰(zhàn)地圖”： 5級(jí)流程解構(gòu)與拖拽式配置，流程管理者無需編碼即可靈活定義與調(diào)整業(yè)務(wù)流，全局狀態(tài)一目了然。
- Agent敏捷編排中樞： 按需調(diào)用AI能力嵌入流程關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。如銷售預(yù)測Agent推薦高勝率商機(jī)，風(fēng)控Agent秒級(jí)評(píng)估合同風(fēng)險(xiǎn)。
- 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值閉環(huán)： 貫通LTC等流程數(shù)據(jù)鏈，記錄行為軌跡，通過AI分析輸出業(yè)績洞察與優(yōu)化指引，讓數(shù)據(jù)真正驅(qū)動(dòng)決策。
(2) 問學(xué)·企業(yè)級(jí)Agent中臺(tái)：能力側(cè)的“超級(jí)訓(xùn)練營”
- 領(lǐng)域?qū)＜茵B(yǎng)成體系： 融合SFT、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、RAG及DocOps文檔流水線技術(shù)，將通用大模型轉(zhuǎn)化為深諳企業(yè)知識(shí)與流程的“老師傅”，確保知識(shí)可靠、決策可解釋。
- 復(fù)雜流程駕馭中樞： 對(duì)接企業(yè)知識(shí)庫與流程引擎，拆解任務(wù)為Agent可執(zhí)行單元，實(shí)現(xiàn)知識(shí)-流程的智能貫通。
- 工業(yè)級(jí)運(yùn)行保障：異構(gòu)融合智算加速平臺(tái)HICA，屏蔽集群內(nèi)底層算力生態(tài)差異，突破關(guān)鍵計(jì)算效率瓶頸，其推理加速套件提升性能10倍。異構(gòu)智算調(diào)度運(yùn)營平臺(tái)HISO則支持國內(nèi)外GPU的資源混合組網(wǎng)、混搭調(diào)度、算力精細(xì)隔離等關(guān)鍵能力。其異構(gòu)算力調(diào)度套件提升利用率超40%，支持高并發(fā)穩(wěn)定運(yùn)行。
- 進(jìn)化型“數(shù)字伙伴”： 突破性的長短期記憶機(jī)制，讓Agent具備個(gè)性化交互與持續(xù)學(xué)習(xí)能力，從“執(zhí)行工具”進(jìn)化為擁有經(jīng)驗(yàn)與主動(dòng)性的伙伴。
升維：從工具到伙伴，重構(gòu)人機(jī)協(xié)作范式
楊柳春強(qiáng)調(diào)：“問學(xué)雙擎的目標(biāo)不僅是構(gòu)造AI行為，更是重塑人機(jī)關(guān)系?！?當(dāng)流程被AI重新定義：
- 人機(jī)共舞： 智能工作臺(tái)讓人聚焦決策與創(chuàng)新，繁瑣執(zhí)行交給Agent；流程Agent的可視化、可干預(yù)設(shè)計(jì)，則確保人類始終掌控方向并賦能AI成長。
- 組織進(jìn)化： “AI for Process”推動(dòng)企業(yè)從“流程固化”走向“流程智能”，核心業(yè)務(wù)在雙擎驅(qū)動(dòng)下完成再造，形成“服務(wù)-數(shù)據(jù)-算力”資源池的高效聯(lián)動(dòng)。
- 戰(zhàn)略基石： Agent Native應(yīng)用成為企業(yè)數(shù)字生態(tài)的“新伙伴”，是支撐未來競爭力的智能基礎(chǔ)設(shè)施，而非錦上添花的工具。
神州數(shù)碼提出“AI for Process”落地框架。該框架以AI原生的企業(yè)數(shù)智化技術(shù)架構(gòu)為核心，聚焦流程智能化，依托“神州問學(xué)企業(yè)級(jí)Agent中臺(tái)”與“問學(xué)智能流程工作臺(tái)”雙擎驅(qū)動(dòng)，并在服務(wù)資源池、數(shù)據(jù)資源池和AI云原生算力基礎(chǔ)設(shè)施的協(xié)同支撐下，推動(dòng)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的閉環(huán)落地。
在AI落地的長跑中，神州數(shù)碼推出的兩大利器將為企業(yè)指明了一條穿透技術(shù)泡沫、抵達(dá)價(jià)值核心的路徑——讓AI不再漂浮于概念之海，而是沉入企業(yè)流程的土壤，在重構(gòu)與共生中，生長出屬于智能時(shí)代的全新生產(chǎn)力范式。這不僅是對(duì)Agentic AI技術(shù)趨勢(shì)的深刻洞察，更是對(duì)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型路徑的系統(tǒng)性思考。
未來，神州數(shù)碼將繼續(xù)以“AI for Process”為方向，助力企業(yè)構(gòu)建智能化、自動(dòng)化、可持續(xù)進(jìn)化的業(yè)務(wù)流程體系，真正實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)從“概念”到“價(jià)值”的躍遷。
