当大模型不再稀缺，企业决策者的追问从“AI能做什么”变为“AI能带来哪些价值”。带着对这一命题的深度思考，神州问学以神州数码“AI for Process”方法论为指引，通过 AI原生的流程操作系统驱动企业实现智能化跃迁。
9月9日下午，由神州问学主办，DTinsight中国数智发展研究中心、中关村壹号联合主办，神州数码通明湖研究院提供智库支持，以“AI原生的流程操作系统”为主题，问学极客行·走进中关村壹号活动圆满落幕！
本次活动吸引了来自制造、能源、金融、科技等行业的60余位企业管理者、CIO、AI专家及生态伙伴齐聚中关村壹号，围绕”AI原生的流程操作系统”这一主题，通过实践分享、技术演示、产品能力进化与闭门研讨等形式，展开了一场关于企业智能化跃迁路径的深度碰撞。
01 场景定义价值：AI工业应用思考
AI的价值，最终要由场景来定义，技术只有落进场景，才有衡量价值的标尺。当AI走出实验室、走进车间与工地，真正决定其成败的，不再是模型参数，而是对工业场景的理解深度。
活动伊始，三一集团副总经理、数字孪生研究院院长郄永军，发表了《工程装备AI应用实践与思考》的主题演讲，他指出，三一集团的AI实践并非一蹴而就，而是遵循了一条清晰的渐进式演进路线。首先，完成全员AI知识普及，引进通用大模型，搭建智能体和知识管理平台，完成了AI文化的“种子播种”；其次，推动全员AI强管控，所有管理岗和关键岗位深入思考AI与自身业务的结合，AI角色从“实习生”被提拔为“参谋”“顾问”乃至“能干活的伙伴”，实现了从“人找系统”到“AI主动帮人干活”的范式转变。面向未来，三一集团正围绕“数智蓝图”，构建更加完善的智能体体系，通过域智能体和数字员工驱动的下一代人机协同组织模式，深化AI应用，实现对企业数据的全面认知与智能决策支持。从“点状探索”到“全域融合”，从“灯塔工厂”到“AI原生公司”，三一集团的AI实践与探索，在工程机械乃至整个装备制造行业树立了可复制、可推广的智能化转型标杆。当“人工智能+”从概念热词转化为驱动高质量发展的新质生产力，三一集团正以坚实的步伐，引领中国制造迈向全球价值链的更高端。
02 Agent的下一站：从“能对话”到“能成事”
对话，只是Agent的起点；成事，才是它的使命。当AI从”有问必答”走向”理解意图、拆解任务、驱动执行”，企业与技术的双重变革已然开启。
神州数码AIBG AI产品总监杜松进行了题为《神州问学驱动行业由点‑线‑面的智能化跃迁》的分享，从业务视角阐述了将AI从单点工具升级为“AI原生流程操作系统”的方法论。他表示，面对企业AI落地中知识分散、流程割裂、经验难沉淀及结果难追溯四大难点，“神州问学”作为AI原生流程操作系统，通过MaaS层、知识/数据治理、本体层和应用四层架构，支撑企业AI落地。
其中本体构建的知识治理层是关键，它将企业非结构化、半结构化和结构化数据串联，为大模型提供可理解的上下文；系统强调“可信”，要求答案有来源、知识有权限、内容可审核、结果全链路可追溯。通过AI Factory 2.0，神州问学快速跑通行业高价值场景，沉淀成可复用的工程化交付能力。
神州数码通明湖研究院资深研究员王垂宇，则从技术视角分析了Agent产品在任务管理、工作范围及人机协同方面的演进趋势。他表示，当前Agent产品正从管理对话转向管理任务，工作范围扩展至本地文件系统，执行过程也更加透明友好。其核心能力演进体现在三个层面：任务管理依赖上下文记忆升级与持久化存储，安全管控通过沙箱权限限制锁定操作风险，而自主触发则依赖业务状态关联，使Agent能根据实时状态变化主动启动任务。这三者层层递进，既保障智能执行，又为业务流程闭环铺平道路，未来关键更在于实现Agent执行状态与业务状态的深度连接，进一步提升其在业务流中的自主性。
03 入口革新，场景深耕：AI落地的双引擎
入口，决定AI被怎样使用；场景，决定AI能创造什么价值。当企业AI从“能用”走向“好用”，入口的革新与场景的深耕，正成为价值落地的一体两面。
亚马逊云科技资深解决方案架构师冯磊，发表了《超越对话交互：Amazon Quick驱动下一代企业AI工作入口》的演讲，他指出，Amazon Quick区别于传统AI聊天工具，其关键在于“行动能力”，不仅能回答问题，还能执行任务如生成报表或总结邮件。其Space功能允许用户上传文档并自动完成索引与向量化，方便快速检索内部规章制度或销售数据。针对企业关注的安全问题，Amazon Quick对静态数据和传输数据进行了加密，VPC私有网络链路保障数据安全，并遵循欧美主要数据合规要求，解决了企业的数据安全及合规相关顾虑。
场景定义价值已经成为工业互联网AI落地的核心前提，北京蓝骏创科信息技术有限公司研发产品部部长朱燕军，作了《场景定义价值：工业互联网AI落地实践分享》，他认为，工业场景具有实时性和多目标性等显著特点，落地智能体不能仅靠堆砌模型，而应先梳理业务目标与关键指标。AI成功的落地通常经历三个阶段：首先打通OT与IT数据，其次建立监控指标体系，最后引入AI进行辅助决策或自动执行。在筛选场景时，应优先选择数据现成、老师傅经验可数字化且ROI清晰的方向，如设备预测性维护或能耗优化。
04 壹号洞察 · 企业AI入口之辩
AI加速涌入企业的今天，员工的桌面上却摆满了各式各样的对话框——用得越多，越不知从何用起。碎片化预示着收敛，混乱中孕育着统一：下一代AI入口，究竟是超级对话框、智能工作台，还是消解于底层的AI原生系统？
基于此，三一集团副总经理、数字孪生研究院院长郄永军，神州数码通明湖研究院资深研究员王垂宇，神州数码AIBG AI产品总监杜松和话题引领人DTinsight中国数智发展研究中心执行院长王雪娜，共同围绕着“企业AI入口之辩”展开了高峰对话，引发了强烈思考。
郄永军基于企业一线对AI的实践和观察指出，企业内部存在多种入口，包括嫁接在飞书上的通用问答式入口（3A智能体）和财务、研发、制造等垂直业务域的专用入口。高频使用的入口应与员工常用工具强绑定，避免外挂式体验。
下一代AI入口长什么样，成为行业热议的话题，对此，杜松认为，从技术角度看，对话框是优秀交互但非唯一入口，智能工作台是过渡阶段，最终形态是AI原生或流程重构，实现无感、自主决策。
入口之争本质上是交互定义权之争。王垂宇认为，未来，Agent与人之间的距离将不断缩短——Agent的自主性将由业务状态变化直接驱动，人类则专注于判断与决策，从而实现无缝的人机融合。在这一趋势下，越贴近需求方的产品越能掌握话语权，深入垂直行业和业务流程的企业产品，将更具定义入口的能力。
最后，王雪娜表示，AI落地企业业务场景已成时代大势所趋，AI入口极为复杂和混乱，谁抢到了入口，谁就锁定了企业和 AI 之间的“第一触点”，虽然这条赛道上竞争格局远未明朗，但行业已经形成共识：AI原生的流程操作系统将成为AI的下一个入口。
问学极客行·走进中关村壹号是“问学极客行”城市巡回技术沙龙系列活动的首站。后续，该系列活动将在9-10月持续开展，继续探寻AI落地行业实践路径和卡点，分享企业AI如何从技术能力展示转向业务价值兑现。
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