当AI技术发展以平均每1.5天发布一个大模型的速度狂奔时，企业端却普遍陷入了“技术繁荣、落地骨感”的迷思。2026年开年以来，行业已密集推出30个大模型，MOE架构、超长上下文几乎成为标配，但多数企业的数字化实践仍停留在“一问一答”的聊天式工具或客服、写作等单点场景，AI并未真正融入核心业务流程，反而可能制造了新的数据孤岛。
在这一背景下，神州数码“数云原力2026”系列活动之“原力企业虾城市巡游第二季”首站于5月26日在上海启动。活动提出拒绝技术炫技和“AI for Process”方法论，直面企业落地AI Agent的三大核心痛点——算力利用率低、场景单点化、无法规模化复制，试图为行业提供一条从“智变”走向“质变”的务实路径。
神州数码专家认为，企业AI的终极命题从来不是模型参数的大小或交互的炫酷程度，而是AI能否深度融入业务流程、创造可量化价值并实现低成本规模化复制。基于此，“AI for Process”理念主张对企业数字化逻辑进行底层重构：以业务流程为核心，将AI深度嵌入研发、生产、管理、服务等价值流，通过流程再造驱动生产力实现系统性跃迁。这一理念并非简单的技术应用，而是对传统数字化逻辑的颠覆——让AI从外挂式的辅助工具，进化为流程本身的“搭子”。
理念落地需要全栈技术能力的支撑。针对算力层面普遍存在的“高投入、低利用”困境——企业智算中心的GPU利用率往往低于20%，神州数码的解法是“软硬兼施”。
硬件层面，神州数码旗下神州鲲泰基于“鲲鹏+昇腾”技术路线，打造了覆盖云、边、端的多元算力矩阵，从面向超大规模计算中心的整机柜，到企业级训推一体服务器，再到工程师桌面级AI工作站，为不同规模的企业量身定制算力底座。
同时，神州鲲泰联合词元无限、趋境科技等生态伙伴推出OpenClaw部署方案、AI原生开发平台及算力调度方案。神州鲲泰产品专家陈家韵透露，该方案针对万亿级、千亿级和百亿级不同参数模型，提供从旗舰版到青春版的全档位配置，可支持5个到200个智能体的灵活部署，降低企业Agent开发与运营的门槛。
在算力调度层面，神州数码AIBG的HISO异构智能算力调度平台解决了资源浪费和管控缺失的痛点。该平台通过GPU池化与智能调度，实现了整卡、分片、分时等多策略资源切分——白天跑推理业务，夜间自动切换做模型训练，可将GPU整体利用率提升5倍以上。同时支持跨数据中心的一池多芯纳管、优先级队列和多租户计量计费，让每一分算力投入都物尽其用。至此，从底层多元算力到上层智能调度平台，再到可复用的部署方案，神州数码构建了一条完整的全栈落地路径，直击企业从算力采购到应用上线的全链路痛点。
应用层面，AI Agent的进化方向是从“工具集合”走向“决策系统”。神州数码基于神州问学企业级Agent平台，已经在医药研发领域实现了突破性实战。新药研发遵循著名的“双十定律”：平均耗时10年、耗资10亿美元，成功率仅约10%。研发人员每天被海量文献淹没，一位研究员每晚只能精读2-3篇论文，且很难跨文档发现隐性关联价值。神州数码开发的AI智能体通过情报、报告、翻译、专利四大智能体协同编排，实现了7×24小时不间断抓取全球文献、专利、券商报告和学术会议资料。
据神州数码AIBG数智BU-AI大模型解决方案架构师梁山介绍，原来一位研究员每晚看3篇论文，现在智能体可辅助解析200篇，效率提升近100倍；在海量文件关键价值点提取上，AI准确率可达90%以上，而人类在跨文档隐性关联识别上的准确率有限。此外，智能体还能自动对齐医学术语，从全域视角生成深度洞察报告，甚至利用深度推理能力预判靶点的成药风险与未来市场空间。目前，该方案已在多个医药企业实际运行，让固化、重复的工作交由智能体，科学家则专注于创造性决策。
原力企业虾城市巡游第二季接下来还将走进南京、天津等全国多个城市，持续输出全栈方案与标杆实践，让人工智能从“表面试用”走向“深度实用”，推动产业智能化从形式上的“智变”真正升级为效率与价值提升的“质变”。
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