在 AI 技术以日为单位飞速迭代的当下，产业界不再满足于"能不能用"，而更关注"怎么用好"。
近日，神州数码联合众多行业专家和企业代表，举办了一场以"企业 AI 价值先锋实践"为主题的直播活动。这场线上盛会，邀请东风岚图、江铃汽车、嘉岳数智等实体企业技术负责人与神州数码专家一道，深入探讨 AI 技术如何真正融入企业流程、重构组织效率、支撑绿色转型。
实体经济呼唤" AI for Process "
神州数码联席董事长、首席执行官王冰峰在开场发言中，用三个判断为这场直播定下基调：" AI 不是工具，它将成为企业重新构建自身的一种能力。"他强调，AI 要真正带来价值，需要"从企业的流程入手"，也即" AI for Process "的战略理念。这个概念已逐渐取代" AI 赋能"的空泛提法，成为企业 AI 落地的关键路线图。
王冰峰指出，当前企业级 AI 落地仍处于"非常早期"阶段，"虽然 IDC 报告显示有 56% 的中国企业在生产环境上线了少量集成生成式 AI 的应用和工具，但更多还停留在‘单点创新’，尚未找到规模化复制的回报场景。"
为何 AI 在消费端炙手可热，在企业端却显得"离人近、离企业远"？
他归纳出三大症结：首先是技术融合尚未完成：算法、算力、数据、连接等"数字化要素"之间仍未形成稳定联动，限制了 AI 能力的集成与发挥；其次是商业化仍属渐进过程：能耗高、可解释性弱、幻觉等 AI 自身问题尚未彻底解决，使得企业在考量投入产出比时仍显谨慎；最后是缺乏场景驱动的系统设计：再伟大的技术，如果不能和业务流程深度融合，也无法形成"飞轮效应"。企业需要的不是空中楼阁式的技术概念，而是能精准解决业务痛点、创造实际价值的落地方案。
于是，企业真正需要的，不是一个"更强的对话框"，而是"能重新定义流程的人机协作架构"。这不仅是对 AI 工具属性的超越，更是对企业运营模式和组织能力的深层变革。
汽车制造：从"点状 AI "迈向"流程重构"的深水区
汽车产业作为实体经济中的高科技密集型代表，是工业自动化与智能化的重要试验场。此次直播中，来自东风岚图和江铃汽车的实战经验，为我们提供了 AI 技术在制造端从早期探索到深入流程重构的关键洞察，揭示了行业如何从零散应用尝试，逐步迈向系统性、平台化的变革。
东风岚图数字化 - 大模型应用负责人徐湲策就岚图在 AI 落地初期遇到的问题进行了说明："一开始我们看到 ChatGPT，觉得它很酷炫，但如何将它和业务结合产生价值是一个问题。"这种问题普遍存在于许多渴望拥抱新技术的企业之中。直到长文本处理能力的提升和国内模型（如天工、纳米）开始在检索和识别层面展现出实用效果，岚图才从技术调研转向应用落地，并以营销、OA、研发等作为最先突破的场景。
当然，实战的道路并非坦途。徐湲策直面并指出了三大挑战，这些挑战几乎是所有企业在 AI 落地过程中都将面对的共性难题：人才难寻找（需要懂模型又懂业务的复合型人才）、场景难挑选（什么样的场景适合大模型去实施落地）、以及价值难衡量（易陷入"拿着锤子找钉子"的误区）。
然而，岚图在实践中摸索出了一条"反常识"的突破之路。
徐湲策举例称，在营销合规流程中，岚图部署了一套 AI 合规审核系统。不同于传统的对话式应用，该系统实现了深度的自动化与智能化：用户上传视频、图片、文案后，系统自动识别其中是否存在广告法、行业规章、集团规范等问题。更进一步，系统甚至能比对全行业资料库，排查潜在法律风险。"用户不需要提问，我们的系统会自动识别问题，这才是真正的 AI 落地。"徐湲策强调。这种"把对话藏起来"的隐性体验，真正将 AI 融入业务流程，使其成为"润物细无声"的效率引擎。
当单个 AI 应用展现出其价值后，如何将其能力延伸至更广阔的企业范围，成为新的挑战。江铃汽车高级数据产品总监梁融韬则从"平台化建设"角度切入，为汽车行业描绘了 AI 规模化落地的路径。他指出，企业 AI 平台的三大构建关键，正是为了解决 AI 碎片化应用的问题：首先是统一的算力与模型管理，确保计算资源高效调度；其次是数据治理是地基工程，为 AI 模型提供高质量"燃料"；最后是智能体（Agent）不能贪多，应强调垂直、快速迭代，以应对特定业务场景。
神州数码 AI 专家陈巍对此进行了精辟总结：" AI for Process 是融合商业模式、管理方法、技术架构的最佳切入点。未来的企业核心竞争力，一定体现为流程中嵌入了多少 AI。"这意味着，AI 不再是锦上添花，而是企业构建核心竞争力的内在要素，它通过重构流程，使企业从内部实现"进化"，变得更具弹性、响应更快、决策更优。
绿色低碳行业：大模型正进入"严肃场"
如果说汽车是流程密集型场景的 AI 样本，那么环保行业则代表着另一类更"保守"且对准确性、严谨性要求极高的领域：数据标准高、文本逻辑复杂、业务流程封闭。在这种看似难以触及的"深水区"，AI 又将如何施展其拳脚？
北京嘉岳数智创始人、总经理魏浩分享了他们在碳管理、碳评估等场景中的 AI 实践。他直言："泛娱乐化的大模型对生产效率帮助不大，提效层面 AI 面临更严肃、复杂的业务场景，比如碳排放评估。"这一观点揭示了企业级 AI 与消费级 AI 的本质差异——前者更注重精准、可靠和深度融合。
嘉岳数智正聚焦于碳评估报告的智能生成这一核心场景。魏浩表示："目前这类报告基本靠人工完成，涉及数据分散、文本复杂、格式多元、精度要求高。AI 在这块提效空间巨大。"传统的碳评估报告制作流程，不仅耗时耗力，更易因人工操作引入误差。
他进一步解释，碳排放管理并非简单的数据填表工作，而是包含大量法规解读、模型计算、上下游逻辑分析的知识型工作。传统 AI 工具往往无法支持多模态输入，也无法识别结构化与非结构化数据之间的复杂映射关系。"只有将 AI 和领域知识深度融合，才能完成真正的‘智能生成’。"魏浩强调了"垂直领域知识"对于 AI 在严肃场景中发挥作用的决定性意义。
嘉岳数智与神州数码合作的一大特色是"共建数据治理 + 智能体训练机制"。"使用 AI 以后，我们在自研的企业级 Agent 中台——神州问学平台上构建了一个自动评测集，能对每次 AI 做完的工作进行自动审核，再由专家确认审核结果是否正确。"神州数码云和信创研究院 AI 解决方案中心总经理李盛指出："我们要为行业提供能自我进化的 Agent，而不是一次性脚本。"这意味着，AI 在可持续发展领域的应用，不再是简单的自动化工具，而是具备持续学习和优化能力的"智能助手"。
目前，该合作已在能源、钢铁、制造等多个双碳重点行业推进，覆盖报告生成、碳核算、绿色绩效评估等多个流程模块。这不仅为行业带来了效率提升，更重要的是，通过 AI 的介入，能够为企业提供更精准、更及时的碳管理决策支持，从而在推动绿色低碳转型中发挥关键作用。
未来展望：从" Agent 派过去"到"原生 AI 企业"的深度融合
此次活动中，多位专家反复提及" AI 原生企业"的概念，这不仅是对未来企业形态的设想，更是对 AI 与业务深度融合的终极目标。
神州数码云和信创研究院 AI 应用架构师马晓东指出："过去是让企业员工来适应 AI 系统；现在，是让 Agent 主动嵌入业务流程。"他举例神州数码内部，会议室预定现在只需发一句话，以神州问学为技术支持的"问学超级员工"便会自动根据人数、时间、地点推荐会议室，业务用户根本不需要再点开系统页面。这种转变在于，AI 不再是独立于业务流程之外的"工具"，而是如同无形的手，自动完成任务，极大降低了用户操作成本，提升了" AI 的体感"。
这种转变背后是对"流程"本质的重塑。王冰峰说得很清楚："未来企业的竞争力，不再是软件有多强，而是流程有多‘聪明’。"这意味着，企业将通过 AI 重构其核心业务流程，使其更高效、更智能、更具弹性。
徐湲策也补充了岚图的 AI 蓝图，描绘了" Agent 走出去串联流程"的愿景："过去我们做‘中台’，希望各部门‘过来’用，现在我们希望 Agent 能‘走出去’串联流程。比如一个参观接待流程，包括安保、IoT、餐饮、会议、访客管理，原本是 5 个系统，现在一个 Agent 就能串起来。"这展示了 AI Agent 在复杂跨部门、跨系统协作中的巨大潜力，能够将原本碎片化、耗时耗力的任务，通过智能编排实现"一口气一次做完"。
而在可持续发展领域，魏浩则强调了 AI 作为专家助手的定位：" AI 必须成为碳管理专家的助手，而不是替代者。AI 不懂能源结构、政策演变、工艺限制，就无法生成可信的报告。"这进一步细化了" AI for Process "的内涵：AI 并非取代人类，而是通过其强大的数据处理和生成能力，赋能人类专家，使其能更高效、更精准地完成复杂任务。
从点到链，从链到网——实体产业的 AI 流程革命
正如神州数码所强调的，AI 的真正价值不在于"某个爆款应用"，而在于它能否成为企业底层的"生产力底座"。它不是锦上添花的"外挂"，而是深度融入企业肌理的"神经系统"。
无论是岚图"把对话藏起来"的隐性体验，让 AI 在无形中提升效率；还是嘉岳数智"让 AI 理解碳评估逻辑"的严肃场景实践，让 AI 在复杂专业领域发挥关键作用；亦或是马晓东和徐湲策所共同描绘的" Agent 派过去"的未来图景，都表明—— AI 落地已经进入第二阶段：从"能不能用"走向"值不值得用"，甚至"不能不用"。
而从此次直播来看，真正的突破口，不在技术本身，也不在单一的产品功能，而在流程——让 AI 变成流程的一部分，变成企业神经系统中的信号，主动、即时、深度参与决策与执行。这不仅是技术层面的迭代，更是一场深刻的企业管理与运营模式的革命。
实体产业的 AI 化不是一场技术秀，而是一场流程革命。而这场革命，已经悄然开始，并将以不可逆转之势，引领企业驶入更深远的智能化发展水域。
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