封面新闻记者 付文超
6月17日，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”在成都举办，直击企业智能化转型的深水区。众多行业专家与实战操盘手汇聚一堂，共同探讨在AI for Process时代，如何构建从算力到平台的全栈能力，破解企业Agent落地的真实痛点。
企业AI落地瓶颈：从模型能力转向知识治理
当AI进入业务流程，企业普遍面临一种反直觉的困境：给模型投喂更多历史记忆，结果往往不是更聪明，而是输出更不稳定、更不可控。
“企业AI真正缺的不是更多模型，而是一张能让Agent理解流程、遵守约束并完成闭环的业务世界地图。”资深企业级AI治理方案专家张森森提出“重新定义Ontology”的理念。AI for Process解决的是AI如何嵌入流程的问题，而Ontology解决的则是AI如何稳定理解并执行流程的问题。
他提出角色本体、领域本体与交互本体三层架构，为企业构建可理解、可执行、可治理的语义骨架。通过写入治理、路由治理和使用治理三道防线，企业可有效阻断幻觉级联、越权调用和上下文污染等Agentic时代的流程级失控风险，让AI从被动答对升级为“围住答案空间、阻断错误路径”的工程化管控。
“基座模型暗战与资本市场的狂热正推动中国AI市场走向全新阶段，Token经济时代已正式到来。”神州鲲泰产品专家张小涓表示，AI算力已经变成像水电一样的持续消耗品。针对智能体时代的高算力需求，神州鲲泰推出OpenClaw专属部署方案，实现算力成本降低50%，平均帮企业提升研发效率30%-60%，项目交付周期缩短20%以上。
AI Factory 2.0助力制造业经验“永不退休”
针对制造业长期面临的良率波动、数据孤岛严重等困局，以及老师傅退休带走核心工艺know-how导致的隐性资产流失风险，神州数码AIBG行业BU-泛行业事业部数据平台总监杨晶磊解读了AI Factory 2.0产线级共创模式。
“制造业AI正从单点视觉检测向产线级智能体演进，从专家经验走向模型知识。”他强调，企业可联合技术团队在72小时内完成AI原型开发，用真实业务数据验证方案可行性。该模式已在某光学制造企业落地，帮助产线漏检率下降60%，故障根因排查时间从两三天缩短至5分钟，年节约质量成本超200万元。这种人走智留的模式为制造业实现工艺模型化和知识可迭代提供了全新路径。
此外，神州数码 AIBG 数智 BU-AI 解决方案专家杨柳春提出，企业AI落地普遍面临模型选型难、适配周期长和性能成本失衡等五大核心挑战。为此，平台推出了问学异构智算中心解决方案HISO，以统一资源池、双引擎智能调度和全链路运维为核心架构。
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