当约翰 · 济慈在 200 年前写下 " 世间没有什么是稳定的，喧嚣是你能听到的唯一音乐 " 时，他或许并未意识到，这句话竟成为 AI 时代绝佳的注脚。

技术的洪流裹挟着一切向前，而企业在这场大潮中，要么成为规则的重塑者，要么沦为被规则重塑的对象。紫光股份旗下新华三的选择很明确：它要成为那个 " 铺轨人 "。

AI热潮下的焦虑与抉择

在刚刚结束的亚布力论坛上，企业家们的讨论几乎被 AI 垄断。当西方惊叹于中国 AI 技术的 " 斯普特尼克时刻 "，中国科技企业也在兴奋与焦虑中寻找自己的位置。

AI 的通用性和颠覆性意味着，那些拒绝拥抱 AI 的企业，注定会被时代抛弃。新华三集团高级副总裁、首席信息官谌平认为：" 未来五到十年，企业最重要的核心资产，一定是基于对 AI 的投资与建设。" 他将 AI 定义为 " 未来企业的创新底座 "，这不仅是技术的选择，更是对生产力本质的重新定义。正如内燃机取代马车，电力重塑工业，互联网重构商业，AI 正在以同样的方式改变企业的组织形态与价值创造方式。

从 " 人适应系统 " 到 " 系统重塑人 "

但自我革命从来不是一件容易的事。麦肯锡的数据显示，70% 的中国企业数字化改革仍停留在试点阶段，仅有 20% 的投入能产生清晰回报。技术的落地需要刀刃向内的改革勇气，而新华三选择了以自身为试验田，将 AI 深度植入研发、供应链、管理等核心环节，完成了一场脱胎换骨般的自我进化。

位于杭州的新华三未来工厂，是 AI 赋能制造业的缩影。这座工厂通过 AI、5G、物联网等技术，实现了从生产测试到仓储物流的全流程无人化作业，整体自动化率接近 90%，已成为业界领先的智能工厂样板。这不仅是技术的胜利，更是新华三 "AI in All" 战略的实践样本。

在研发领域，新华三通过训练专属大模型，将历史代码库训练成符合新华三开发标准并且 " 最懂新华三 " 的 AI 开发助手，目前已经实现了超过 35% 的代码转化率。" 这意味着新华三大概 1/3 的代码，是由 AI 去生产的，极大提高了我们工程师的开发效率。" 谌平介绍。

当外界仍沉浸于 AI 是否会引发职业危机与失业风险时，新华三的工程师，已经从 " 码农 " 转型为 AI 技术变革下的 " 架构设计师 "，效率革命正在发生。

当企业在发展创新过程中，形成的内部经验、业务知识等智识资产散落于数百万份文档、邮件与系统内，员工每天要浪费大量的时间与精力去搜寻信息。新华三从生产力需求出发，敏锐地意识到这一痛点，基于 AI 大模型和自身庞大的业务知识库储备，打造了 AI 助手 " 知道 "。 谌平介绍，AI 助手 " 知道 " 通过语义理解和知识图谱，将分散数据整合为动态知识库，让知识获取效率提升 90% 以上。

同时，在业务全球化过程中，新华三自主研发的 AI 翻译引擎，可以支持多语种的互译，迄今已经累计翻译专业技术文档超十亿字，准确率媲美专业译者，在大规模节约翻译成本的同时，能够帮助一线业务人员有效提升互译响应速度至分钟级。

新华三的实践表明，AI 不是简单的效率工具，而是生产力的重塑。它让系统重塑人，而不是让人适应系统。这种从 " 认知革命 " 到 " 生产力革命 " 的进化，是新华三变革的内核。

从自我革命到生态赋能

熊彼特的 " 创造性破坏 " 理论告诉我们，真正的创新不仅在于技术突破，更在于对生产函数的重构。新华三的 AI 自驱实践，正是这种重构的典范。它通过 " 自我革命 "，重塑了研发、管理、供应链等核心流程的效率边界。

目前，新华三在 AI 领域正聚焦于两大战略：即通过 "AI in ALL"，增强算力与联接的协同效应；同时，加速 "AI for ALL"，以 AI 技术、产品和解决方案，赋能百行百业的智能化变革，与产业参与者一道，通过技术共享与场景共创，让人工智能应用变得更容易、更高效、更普惠。

新华三的实践告诉我们，AI 不是一场技术的狂欢，而是一场生产力的革命。它要求企业以自身为试验田，经历 " 先痛、先错、先纠正、先进化 " 的完整链路，才能真正拥抱 AI 时代。正如谌平所言：" 让业务 AI 化，而不是让 AI 业务化。"

在 AGI 的黎明前夜，新华三选择成为那个铺轨人。它不是要定义规则，而是要让规则更好的服务于业务；它不是要成为主角，而是要让百行百业共同书写 AI 时代的未来。这种哲学，或许才是新华三真正的 " 全栈 " 之道。