企业落地AI智能体“难以规模化复制”，如何从“智变”走向“质变”？

来源：市场资讯

（来源：上观新闻）

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日前在上海启动。面对当前企业落地AI Agent普遍陷入“点状场景创新、难以规模化复制”的困局，神州数码以“AI for Process”方法论为引领，提出“以业务流程为核心重构AI价值”的务实路径。现场，神州数码集中展示了从底层多元算力、异构智能调度平台到企业级Agent平台的全栈解决方案，并首次披露了在医药研发领域通过智能体实现近100倍效率提升的实战案例，为企业AI从“智变”走向“质变”提供了一份可交付、可复制的范式解答。

告别技术炫技

当前，中国的AI市场正迎来前所未有的爆发期。2026年开年以来，行业就发布了30个大模型，以平均每1.5天发布一个大模型的速度狂奔。而另一方面，企业却普遍陷入“技术繁荣、落地骨感”的迷思。

本次活动以 “AI for Process”方法论为旗帜，摒弃单纯的技术参数炫耀，直击当前企业落地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。与会嘉宾共同探讨了如何让AI智能体从“点状场景创新”迈向“全流程价值重构”的可行路径。

“2026年开年以来，行业就发布了30个大模型，MOE架构、超长上下文成为标配。但热闹背后，很多企业的AI应用依然是‘一问一答’的玩具，无法融入核心业务的血脉。”神州数码旗下神州鲲泰产品专家陈家韵在演讲中一针见血指出当前行业的最大困境：多数企业仍停留在“AI+”的单点场景创新阶段，将大模型作为独立工具嵌入客服、写作等单一环节，不仅未能打破技术与业务的壁垒，反而制造了新的数据孤岛。但事实上，企业AI的终极命题，是能否深度融入流程、创造可量化价值、实现低成本规模化复制。

对此，神州数码明确提出AI for Process核心理念，对企业数字化逻辑进行底层重构，以业务流程为中心，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。这正是原力企业虾巡游的核心底色：拒绝技术炫技，聚焦价值增益。

破解规模化落地之困

理念落地，首当其冲的是算力挑战。动辄千亿参数的模型，让企业对智算中心既爱又恨：一面是高昂的GPU采购成本，另一面则是普遍低于20%的利用率。

神州数码的解法是“软硬兼施”。在硬件层面，神州鲲泰基于“鲲鹏+昇腾”技术路线，打造了覆盖云、边、端的全形态算力矩阵。陈家韵介绍，“从面向超大规模计算中心的4000亿参数整机柜，到企业研发的R624K2训推一体服务器，再到工程师桌面级的W916 AI工作站，我们实现了从集团总部到基层点位的全覆盖。支撑我们产品能力的是五大核心体系：研发、制造、质量、服务以及生态。以制造为例，安徽首条鲲鹏服务器产线占地10万平方米；从服务来说，覆盖全国300多个城市的600余名工程师可实现7×24小时响应。”

针对行业普遍存在的智算利用率低、成本高、缺乏管控等痛点，神州数码AIBG数智BU AI大模型解决方案专家杨柳春详解了HISO异构智能算力调度平台的核心价值：“通过GPU池化与智能调度，该平台可以实现整卡、分片、分时等多策略切分。简单来说，白天跑推理业务，夜间自动切换做模型训练，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和多租户计量计费，让企业每一分算力投入都物尽其用。”

为了让不同规模的企业都能快速上手，神州数码还推出了OpenClaw智能体部署方案。陈家韵介绍，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。“无论是小团队试用所需的5个智能体，还是大企业规模化部署所需的200个智能体，从单机工作站到双机超节点，我们都能提供开箱即用的配置。”至此，从底层多元算力到上层调度平台，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。

人机协同新范式

如果算力是土壤，那么智能体就是土壤上生长出的作物。如何让Agent从“工具集合”进化为“决策系统”？神州数码AIBG数智BU架构师梁山带来了医药行业的深度实战案例。

医药行业有著名的“双十定律”：一款新药研发平均需要10年、耗资10亿美元，而成功率仅约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，且很难跨文档发现关联价值。而神州数码基于神州问学企业级Agent平台开发的智能体，彻底改变了这一局面。

“现在，AI智能体可以不知疲倦地7×24小时抓取全球文献、专利、券商报告和学术会议资料。”梁山以科学情报分析为例，“原来一位研究员每晚看3篇论文，现在智能体可以帮他解析200篇，效率提升近100倍。 更关键的是，人在解析跨文档隐性关联时的准确率有限，而AI智能体在海量文件关键价值点提取上，准确率可达90%以上。 ”

此外，智能体还能解决“多元数据整合”的苦活。以往药研人员需手动从几十个数据源拉取信息，在本地拼成200多列的“大宽表”，耗时费力。现在，通过实体命名与连接技术，智能体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。

“新药研发已进入人机协同的新阶段。”梁山总结道，“固化、重复的工作交给智能体，科学家则专注于创造性决策。目前，我们已在情报、报告、翻译、专利等环节运行多个智能体，真正辅助企业加速从理念到落地的进程。”

当AI回归务实，神州数码“AI for Process”所引领的流程重构与价值落地路径，正为企业智能化转型提供一份可交付、可复制的“范式解答”。据悉，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，携手企业共赴从“智变”到“质变”的生产力跃迁新征程。

原标题：《企业落地AI智能体“难以规模化复制”，如何从“智变”走向“质变”？》

栏目主编：戎兵

本文作者：文汇报 徐晶卉