AI赋能企业变革：神州数码在AICon大会分享实战路径与“AI for Process”

　　在2025年12月22日于北京举办的AICon全球人工智能开发与应用大会上，神州数码（000034）分享了AI技术落地与企业智能化转型的前沿思考与实践。本届大会深入探讨AI如何超越工具属性，从根本上重塑组织形态与运作方式。在此背景下，神州数码的分享从一线工程实践与顶层战略设计双视角，系统阐述了AI重塑研发流程、团队模式乃至企业整体数字化架构的完整路径。

　　AI Coding的实践困境与突破：

　　从工具应用到流程重塑

　　神州数码通明湖云和信创研究院余金辉首先分享了团队在AI Coding领域的内部探索。自2024年6月神州数码引入AI办公工具以来，团队见证了AI编程工具的快速演进。然而，一个令人深思的现象随之浮现：尽管工具能力不断增强，但整体研发效率与项目交付周期并未发生预期中的显著提升。

　　通过内部调研，团队发现痛点主要集中在几个方面：

　　场景理解局限：开发者认为AI工具仍较多停留在Demo阶段，对复杂业务项目的上下文与需求理解有限，生成代码质量难以直接用于大型生产项目。

　　期望落差：前端开发者强烈渴望实现“Design to Code”（从设计稿直接生成代码），但在复杂页面场景下仍需大量人工干预。

　　应用孤岛：AI工具的使用往往局限于代码补全、解读等单点场景，未与端到端的研发流程深度融合。

　　神州数码意识到，真正的效能提升不在于单点工具的强化，而在于将AI能力融入从需求、开发到测试的全流程：

　　流程赋能：在需求阶段，利用AI生成可交互的产品原型Demo，由业务分析师直接实现，大幅降低沟通成本与模糊性。在设计阶段，强化技术方案、接口文档等产出的规范性，为后续AI生成提供高质量输入。

　　场景化最佳实践：针对代码解读、页面生成、测试用例编写等具体场景，内部沉淀出经过验证的工具选型、提示词模板与操作规范，为团队提供“最佳路径”而非放任自由探索。

　　效能验证：在一个30余人的项目团队中，通过分场景、规范化应用AI工具，在算法实现、业务逻辑开发、数据脚本编写等任务上实现了效率2-3倍的提升。

　　更为前瞻的是，神州数码探索了一种适应AI时代的新型“超级团队”范式：由懂技术的项目经理（PM）、能利用AI快速实现需求原型的业务分析师（BA）以及主导交付的“代码驾驭者”（Code Rapper）构成核心三角。这种小而精的团队，依托AI工具与后端资源池的支持，能够以更高人效完成项目交付。

　　战略升维：“AI for Process”方法论

　　重塑企业数字化内核

　　神州数码首席信息官李晨龙则从战略与管理视角，系统阐述了神州数码董事长郭为提出的“AI for Process”理念。他指出，当前AI应用存在“离个人很近，离企业很远”的问题，其根源在于通用大模型并未训练过企业内部的私有数据与流程。

　　李晨龙认为，企业智能化真正的护城河不在于模型本身，而在于其独有的业务流程和数据。因此，“AI for Process”的核心是将AI与企业核心流程深度耦合，而非进行单点式的技术尝试。

　　他详细介绍了该方法的实施路径：

　　自上而下的流程梳理：借鉴行业框架，将企业运营分解为L1至L5层级的端到端流程，绘制出包含角色、活动的详细泳道图。

　　定义“AI基因模型”：在每个L5层级的活动上，清晰定义其输入、输出、负责角色、成功标准、所需数据与工具。这为AI场景的识别与价值衡量提供了精确蓝图。

　　智能体驱动的架构变革：企业技术架构应从传统的“以应用系统为中心”转向“以流程智能体为中心”。新的架构通过MCP等协议将原有ERP、CRM等系统的能力解耦、重组，并基于统一的智能体平台进行流程编排。这使得智能体能够跨系统执行连贯的流程任务，实现“察打一体”。

　　平台支撑加速落地：神州数码推出神州问学企业级Agent中台，旨在解决异构算力管理、多模型调度、企业知识治理与智能体快速开发部署等一系列复杂问题。通过该方法论与平台，智能体从设计到上线的周期可从90天大幅缩短至15天。

　　李晨龙强调，数字化团队应采取“以退为进”的策略：将最精锐力量集中于高价值的端到端流程智能化；对于大量长尾、轻量级流程，则可借助如飞书等业务自服务平台，让业务人员自主实现。

　　值得一提的是，神州问学的AI赋能实力再获业界肯定。神州问学与成都太古里共创的“AI智慧营销实践案例”，在本次大会发布的2025中国技术力量年度评选中，从200+申报方案中脱颖而出，成功跻身“人工智能+”行业最佳落地方案TOP20。

　　启示：

　　迈向与AI共生的企业未来

　　“AI for Process”不仅是一套方法论，更代表了一种认知转变：企业数字化的重心正从“管理数据与应用”转向“运营知识与智能”。未来的竞争，将取决于企业能否将自身独特的业务流程、行业知识数据与AI技术深度融合，构建出敏捷、智能的运营体系。

　　神州数码的实践表明，AI驱动的转型并非一蹴而就，它需要自上而下的战略定力、自下而上的场景打磨，以及一个能够连接算力、模型、数据、知识与业务流程的坚实平台。这条路径为正在探索AI规模化落地的企业提供了极具价值的参考范本。