在AI技术狂飙突进的2025年,企业如何跨越“离人很近,离企业很远”的应用鸿沟?在 神州数码 日前举办的2024年度业绩说明会上, 神州数码 老总郭为提出“AI for Process”(流程 人工智能 化)的破局之道,详解AI如何重塑企业竞争力。
用AI重构流程
“现在企业买大模型就像1980年代买电脑——机器进了门,却不晓得能干啥。”郭为以四通打字机的兴衰史类比当前AI应用困境。他指出,通用大模型虽在问答场景表现惊艳,但企业期望的是“通专融合”的解决方案:既要DeepSeek开源模型的普惠性,又要垂直行业的专业度。
神州数码 的解题思路直指企业核心:“所有创新的本质都是流程再造”。郭为展示了一组数据:在某航空公司的智能客服改造中,神州问学平台将问题解决率从57%提升至97%;在制造业,AI将维修周期从35天压缩至0.5天。这些案例证明,AI的价值不在于替代人力,而在于重构业务流、数据流、决策流的闭环。
郭为透露,2024年 神州数码 “AI驱动的数云融合战略”获得了明显成效,神州问学已经创新性地通过技术赋能企业流程再造和优化,推动以流程为方向的AI应用落地,成功与100+各行各业龙头企业达成合作。
数据、算力、Agent协同
面对深圳商报记者关于“如何破解AI离人很近,离企业很远”的提问,郭为坦言两大槽点:第壹,数据鸿沟。企业90%的非结构化数据无法直接喂养模型,需通过“数据合成+知识萃取”预处理;第贰,智能体协同。未来企业需要数千个Agent并行,就像福特工厂的流水线工位各司其职。
对此,郭为提出, 神州数码 将缔造“哑铃状”AI业务布局,以“神州问学”平台为核心枢纽,一端连接业务咨询与数据资产化服务,通过行业洞察帮助企业流程再造;另一端提供AI运营全栈服务,涵盖算力优化、模型训练及业务部署等增值环节,形成“数据-模型-流程”的闭环。
郭为认为,AI for Process不仅是企业数字化转型的关键路径,也是 神州数码 未来布局发展的方向。未来企业客户的AI应用场景,一定是以异构算力为基础,共存多种模型,充分整合企业内部数据或知识,同时搭载海量Agent活跃应用为最终形态。而 神州数码 就是要在推动“通专融合”的进程中,基于流程改造的探索,依托神州问学的工具和平台,帮助企业完成面向最终形态的改造,构建数智时代的新增长曲线。
产业链数据是最大筹马
2024年, 神州数码 研发投入4.09亿元人民币,同比增长8.67%。2024年, 神州数码 发布了“神州问学AI原生赋能平台”,推出了神州鲲泰问学一体机,帮助企业用户针对业务场景进行AI应用的敏捷部署。
“全球没有哪个国家像中国拥有如此完整的产业链数据。”郭为认为,这正是我国AI应用的独特优势。他强调,中国AI的发展目标其实不是简单“超越谁”,而是基于自身产业特点,探索一条更高效、更普惠的技术落地路径,使中国企业能更高效地开发行业专用模型,实现流程 人工智能 化。
展望未来,郭为表示:“2025年,公司将紧抓AI开源和普惠造成的重要机遇,全力推动AI技术应用创新,我们的愿景是致力于成为可靠的数字化转型合作伙伴。”