来源：猎云网

近日，名为 " 原力企业虾 " 的城市系列巡游从上海开到了北京，未来还将走向广州、深圳、武汉。

在北京活动现场，坐满了大厂信息化负责人、制造企业厂长、金融机构风控总监，他们带着同一个困惑而来：大模型热度褪去，AI 工具多到眼花缭乱，为什么企业上了这么多系统，却始终看不到真实的业务价值？

这不是某一家企业的疑问，而是整个中国企业 AI 落地行业的集体困境。

一边是 OpenClaw 等开源框架在个人端的爆火。另一边是企业级市场的踌躇与焦虑，海量 AI 工具供给与真实业务需求之间，总是隔着一道难以逾越的鸿沟。

但幸运的是，神州数码走出了一条完全不同的路。

从 "AI for Process" 核心理念的提出，到覆盖算力、平台、安全的 " 养虾三件套 " 全栈方案落地，这家深耕中国企业数字化服务二十余年的厂商，正在用一套完整实践回答行业的终极问题：企业 AI 的终局，从来不是给用户一个更强大的工具，而是给用户一支召之即来、来之能战的专业团队。

企业 AI 不该是 " 顶层设计 "，而该是 " 场景生长 "

如今在企业级市场掀起热潮的 " 养虾 " 方法论，本质上源于神州数码一线服务团队在服务企业客户过程中，无数次对 "AI 为什么落不了地 " 的持续追问。

神州数码 AIBG 数智 BU AI 解决方案专家杨柳春在演讲中，以智能招采场景为例，揭示了传统业务流程中的痛点：一份招标文件从需求梳理到合规审核，需要耗费大量人力和时间，市面上的通用工具无法理解行业特定的审查要点。

" 我们缺的不是更通用的软件，而是一个真正懂业务、会审查、能落地的 AI 助手。" 客户的一句话，点醒了神州数码的团队。

正是在这个真实的业务场景中，神州数码开始重新思考企业 AI 的本质。杨柳春在演讲中强调：" 企业的核心是流程，所有的业务价值都诞生于环环相扣的业务流程中。"

如果 AI 能像一个真正的业务专家一样，理解行业规范、掌握审查要点、自动生成合规文档，而不是让业务人员去适应 AI 工具的功能，那所有的落地难题都能迎刃而解。

神州数码基于自主研发的神州问学企业级 Agent 中台，为客户量身定制了智能招采解决方案。杨柳春在介绍方案时指出：" 以智能招采为例，文件输出效率提升 6 倍，人工审查时间减少 86%。"

从智能招采到数据治理，从智能营销到智能客服，神州数码在数百个真实场景中沉淀出了一套完整的 "AI for Process" 落地方法论。

正如杨柳春在演讲中所总结的：" 让 AI 真正成为企业可管可控的新生产力，关键不是技术有多炫酷，而是它能不能真正解决业务痛点、融入业务流程。"

神州数码 AIBG 数智 BU AI 解决方案专家 杨柳春

从智能招采到数据治理，从智能营销到智能客服，神州数码在数百个真实场景中沉淀出了一套完整的 "AI for Process" 落地方法论。杨柳春在演讲中说：" 让 AI 真正成为企业可管可控的新生产力，关键不是技术有多炫酷，而是它能不能真正解决业务痛点、融入业务流程。"

从 " 单点工具 " 走向 "AI for Process" 全流程革命

如果说开源智能体框架的普及让企业级 AI 实现了从 "0 到 1" 的突破，那么神州数码带来的 "AI for Process" 落地方法论，就是从 "1 到 100" 的范式革命——彻底解决了企业级 AI" 是否好用、是否能创造价值 " 的核心问题。

这场革命的核心，是彻底打破了传统 " 人指挥 AI 工具 " 的从属模式。

正如神州数码 AIBG 数智 BU AI 解决方案专家杨柳春在演讲中所说：" 原来我们的对话系统是我问它答，没有自主、主动，就会丢很多能力。" 而基于 OpenClaw 构建的企业级智能体，实现了 " 从会聊天到会干活 " 的重大范式转变。

杨柳春进一步指出，这种转变的核心在于 " 多个智能体在一起协同 "。

在企业级场景中，不同的智能体各司其职、互相校验、动态调整。例如在智能招采场景，多个智能体协作完成从需求梳理、文件撰写到合规校验的全流程。

在销售场景中，企业智能化转型实战派顾问李明宇也分享了真实案例：销售接到渠道 10 分钟电话，涉及三个客户的五个商机。" 小龙虾 " 快速整理，自动录入 CRM，更新日程，甚至主动提示 " 同一个客户出现两个渠道竞争 "。李明宇强调：" 这不是在讲故事，这是真实发生的事情。"

还有在合规内审场景中，李明宇指出，传统软件项目习惯用 " 准确率 " 来验收，但这种指标用在 AI 上反而会误导人。

他举了一个真实案例：一个智能体审查材料，总共提出 5 条修改意见。其中 3 条无关痛痒，改不改都行。但另外 2 条非常关键，甚至人类专家都没发现。正是这 2 条帮企业规避了重大合规风险，创造了很高的业务价值。

如果按传统算法，5 条里只有 2 条 " 有用 "，准确率只有 40%，这在传统验收中根本不合格。但站在业务角度看，这 40% 的价值远比那 60% 的 " 无用意见 " 重要得多。

李明宇由此得出结论：衡量 AI 的标准，不应该是冷冰冰的 " 准确率 "，而应该是它创造了多少真实的业务价值。与其纠结 AI 提的意见有多少条是对的，不如看它有没有帮企业发现问题、避免损失、提升效率。

这套模式带来的最本质的改变，是用户角色的彻底转变。

过去，使用 AI 工具的用户既要当 " 决策者 "，又要当 " 管理者 "，还要当 " 质检员 "，最终反而在本职工作外，又多了一个 " 监工 " 的工作。

现在，用户只需要提出业务目标，剩下的规划、执行、质检、迭代全流程都由 AI 智能体自主完成。用户回归到 " 决策者 " 和 " 创意者 " 的核心角色——这正是 AI 技术给企业带来的最核心价值：从来不是替代人，而是解放人。

神州数码：构建全栈能力的护城河

神州数码之所以能在企业级智能体市场快速突围，核心在于围绕 " 养虾 " 业务构建了一套从算力、平台到安全的全栈能力，逐一攻克了 " 能用、好用、敢用、全组织能用 " 四道门槛。

第一道门槛：能用，用专属算力底座解决成本难题。

一个企业级智能体日均 Token 消耗量可达亿级，是传统对话 AI 的上万倍。

神州数码旗下神州鲲泰打造了 OpenClaw 专属算力底座，实现 Token 消耗量下降 50%、内存占用降低 30%、安全沙箱百毫秒启动。

同时推出旗舰版、标准版、轻量版三款机型，让企业级 " 养虾 " 从 " 少数头部企业的尝鲜 " 变成 " 所有企业都能用得起 " 的普惠技术。

神州鲲泰资深 AI 专家高洪福

第二道门槛：好用，场景化能力破解 " 与业务脱节 " 难题。

神州数码旗下神州问学 SmartClaw 预置了文档处理、PPT 制作、数据分析等高频办公技能，覆盖智能招采、数据治理、合规内审等核心业务场景，同时与飞书、钉钉、企业微信无缝直连。员工在日常沟通界面里就能直接调用 AI 专家团，从根源上解决了 "AI 与业务脱节 " 的问题。

第三道门槛：敢用，全链路安全体系打消数据安全顾虑。

针对央企、金融、政务等强监管行业，神州数码打造了四层安全架构。认知层防提示注入，技能层搭建可信 Skill Hub，身份认证层零信任 + 密钥管理，运行层容器隔离 + 只读挂载实现 " 最小爆炸范围 "。支持本地化私有部署，配合全链路操作审计，完美适配合规要求。

第四道门槛：全组织能用，用生态与服务破解 " 最后一公里 "。

神州数码搭建了开放的智能体技能生态，联合行业伙伴持续沉淀医药、汽车、制造、金融等行业的专属场景化方案；同时推出 AI 快闪营，通过场景演练、模拟上机、架构推演，帮助企业两周内完成从需求梳理到试点项目落地的全流程。

从算力底座解决 " 用得起 "，到平台应用解决 " 用得好 "，再到安全体系解决 " 敢用 "，最后到生态服务解决 " 全组织能用 " ——神州数码用这套全栈能力，构建了企业级智能体落地的完整闭环。

而这套闭环，也让神州数码的经营再上一个台阶，2025 年，神州数码全年营收 1437.5 亿元，逆势增长 12.2%。其中 AI 相关业务收入 330.3 亿元，同比大幅增长 47.7%。这份逆势增长的业绩，正是 "AI for Process" 战略全面落地的验证。

从企业数字化转型合作伙伴，再到 AI 时代的企业级智能体领跑者，神州数码从未偏离过一个核心主线：扎根中国企业的真实业务场景，用技术解决真实痛点，为客户创造真实业务价值。

当无数厂商涌入赛道卷参数、卷价格、卷概念时，神州数码选择了一条难而正确的路：不卷模型参数，不做概念炒作，而是聚焦 "AI for Process"，把 AI 与业务流程深度融合，让 AI 从 " 玩具 " 变成 " 生产力工具 "。

AI 技术正是支撑这场转型的核心基础设施。而 AI 要真正发挥价值，就不能停留在 " 替代人工降本 " 的表层，而要深入业务流程，释放人的创造力。

结语：

AI 的终局，从来不是让 AI 替代人，而是给每个职场人、每家企业配备一支专业的 AI 团队，让 AI 去承接所有重复性、事务性、标准化的工作，让人的精力重新聚焦于思考、决策、创造。

从工业革命解放体力，到信息革命解放信息获取能力，再到 AI 革命解放重复性脑力劳动——技术的底层逻辑从未改变。

神州数码正在做的，就是用一套完整的全栈解决方案，让这场 AI 革命真正走进每一家中国企业，让每一个职场人都能从繁琐的事务性工作中解放出来，让每一家企业都能借助 AI 的力量释放创新的潜能。

这场关于企业 AI 的终局之战才刚刚拉开帷幕，而那些真正扎根用户场景、坚持长期主义、为客户创造真实价值的厂商，终将成为这场战役的最终赢家。