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AI从概念讨论走向业务落地。

无论是AI First FDE强调的快速价值验证，还是AI Factory 2.0推动的场景共创，其核心目标都指向同一个方向——让AI真正进入企业业务流程，解决实际问题，并持续创造价值。

由此，神州数码AI Factory 2.0、神州控股AI First FDE与燕云体系共同构建起“产业AI交付飞轮”：一端通过场景共创和价值验证推动AI快速进入真实业务现场，另一端通过数据治理和能力沉淀实现经验复用与持续进化，推动AI从单点试验走向规模化应用。

以关键场景撬动AI落地产业全局价值

推进AI在千行百业的落地，一项横跨产业认知、流程再造与组织协同的浩瀚工程，找准关键场景，则是撬动全局价值最有效的切入点。

供应链是 AI 释放价值的核心赛道，采购、生产、仓储、运输、销售全链路遍布高频决策节点，哪怕决策质量实现 1% 的提升，也能为企业创造规模化经济效益。然而，当前，实体供应链普遍面临供需错配、链路割裂、人工调度效率不足等难题，大量 AI 应用仅停留在数据可视化展示层面，未能切入采购、仓储、调拨等核心业务决策环节，行业 “重展示、轻决策” 的痛点尤为突出。

针对行业痛点，神州控股智慧供应链集团首席技术官张虎坡介绍了神州控股的KKDATA·AI控制塔解决方案。该方案采用三层架构设计：底层打通 ERP、WMS、OMS、TMS 等各类业务系统，破除数据壁垒；中层围绕需求预测、采购计划、仓网调配、渠道补货、履约预警、经营归因六大核心环节搭建岗位 AI 工作台；顶层打造一体化中枢，实现全链路可视、协同决策与问题归因反馈。整套体系彻底跳出传统数据大屏仅用于信息展示的局限，推动 AI 从单纯 “看见数据” 转向深度 “辅助决策”，真正融入供应链各环节日常运营。

金融是另一个推动AI for Process落地的关键场景，但却面临“严、密、贵”三大挑战。严，意味着金融数据受到严格监管，敏感信息必须可控、私有化，每一个处理环节、每一次判断都要可复现、可审计；密，指的是金融业务链条复杂且环环相扣，任何一个环节出现断链都可能带来重大风险；贵，则体现为经验沉淀的价值——许多核心判断和操作能力仍掌握在在岗“老师傅”手中，这些隐性知识是金融场景中极其珍贵的资产。

针对这些挑战，神州信息AI创新中心总经理晋梅博士围绕财富营销、客户经营、对公授信、软件工艺四大场景，展示了 AI 如何深入金融核心业务流程，实现端到端的闭环落地。

四大场景各有侧重：财富营销实现从“产品驱动”到“客户驱动”的范式转变，AI 赋能客户经理基于客户真实需求做个性化配置规划；对公授信通过经验蒸馏飞轮 CreditMind，将资深专家的判断经验提炼为可复用、可审计、跨板块共享的 Skill 资产；客户经营以 7 大智能体构建从洞察到归因的数据驱动闭环；软件工艺推动从 AI Coding 到智能研发的全链路升级。

结语

如果说过去两年，人们关注的重点还是“大模型能做什么”，那么未来几年，产业真正需要回答的问题将是“AI如何创造价值”。决定这一答案的关键，不在于模型参数规模有多大，也不在于企业部署了多少AI工具，而在于AI能否真正进入业务流程，成为企业运营体系的一部分。

IDC预测，到2027 年，G2000企业的智能体使用量将增长10 倍，Token调用量将增加1000 倍，智能体的筛选、编排和优化将成为IT核心职能。而随着对生产工具、业务流程、用户体验、产品服务到生态伙伴、决策模式、员工组织、商业模式的重塑，AI将在2031年前累计产生超过 22.5 万亿美元的全球经济影响，并让AI驱动的组织创新成为新的主流。

这意味着，AI的发展正在从“工具时代”迈向“流程时代”，从提升个人效率的管理生产力，走向驱动企业增长的运营生产力。从这个意义上看，AI for Process不仅是一种技术实践路径，更是一场产业变革的序章。当越来越多的关键场景被重构、越来越多的业务流程被智能化改造，AI落地产业的万亿级大幕才刚刚拉开。