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，神州数码董事长郭为提出“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，却不知道能干什么。”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，但企业需要的是“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”取得了显著成效，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，推动以流程为中心的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，郭为坦言两大痛点：第一，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；第二，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，神州数码将打造“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者知识，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”的过程中，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码

　　2024年，神州数码研发投入4.09亿元，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，这正是中国AI应用的独特优势。他强调，中国AI的发展目标并非简单“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开源和普惠带来的重要机遇，全力推动AI技术应用创新，我们的愿景是致力于成为领先的数字化转型合作伙伴。”