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百度 一路往返，超过6000公里的路程，以及暴晒、沙尘、冰雪各种复杂天气，我驾驶的这辆广汽雷凌双擎没有出现过一次状态报警灯提示、正常之外的抖动、机舱内部异响...甚至连发动机和电机动力的切换介入都始终保持在相当流畅和平缓的范畴内，并且每次加满油，实际的续航里程都没有低于700公里。

7月27日，在2025年世界人工智能大会（WAIC）这一全球科技焦点盛会上，神州数码携手德勤中国、中国信息通信研究院，正式发布《AI for Process企业级流程数智化变革》蓝皮书（以下简称 “蓝皮书”）。

当前，Agentic AI浪潮正深刻重塑产业格局。致力于成为领先的数字化转型合作伙伴，神州数码聚焦企业数智化进程中的核心痛点与实际需求，凭借在AI领域积累的丰富实践经验，以及对AI技术与企业流程融合的深度洞察，提炼出“AI for Process”在企业落地的核心方法论，并以蓝皮书形式对外发布。目的是为行业客户提供从战略到落地的全周期指南，助力企业突破AI落地瓶颈，实现流程数智化的价值跃迁。

AI for Process不止是工具，而是一场范式革命

在企业数智化转型加速推进的当下，部分企业对AI在流程中的应用存在认知偏差：其一，将其简单等同于流程自动化；其二，陷入“为AI而AI”误区，盲目引入各类AI技术却忽视与业务流程的深度融合，最终导致AI沦为 “昂贵的摆设”。

这些认知偏差的核心问题，在于将“AI与流程的融合” 窄化为“工具应用”。事实上，AI for Process的本质远超工具层面——它是一种以AI为核心驱动力的新型流程管理范式的变革。具体而言，它借助前沿AI技术深入解析复杂业务逻辑的内在关联，实现流程自动化执行、智能化决策及自我优化与持续进化，助力企业构建更具创新性和竞争力的业务模式，最终成长为具备自我进化能力的 “数智生命体”。

AI for Process架构蓝图

AI for Process的价值实现是一个长期修炼的渐进式过程，这就要求企业在响应短期变现诉求的同时，兼顾AI的长效价值。为此，蓝皮书中提出了首个AI for Process建设模型——“双驱动（Twin-Drive）”模型，通过顶层战略设计与底层场景验证的双向协同，可实现企业长期战略价值与短期AI变现的平衡。该模型适配不同企业的AI战略诉求：对于已有明确AI战略的企业，可采用“Top-Down Decomposition”方法，自顶向下完成部署与拆解。这种方式短期内虽然难以形成规模应用，但随着AI能力提升与数据积累，其价值将最大化释放；而对于暂未建立全面AI战略或聚焦短期业务痛点的企业，则可通过“Bottom-Up Emergence”散点式的方式实现场景快速落地。蓝皮书中提到，目前95%以上企业采用该模式实现AI部署。通过这种方式，企业能在逐个场景落地中逐步积淀AI建设的相关基础能力，如AI文化、场景梳理方法、AI技术体系。

但无论采用上述何种方式，企业均需在AI能力建设的初期就搭建起内部的统一规划框架，确保各环节的一致性与协同性，否则将在后续的场景融合与流程串联中产生大量兼容性改造成本，导致重复建设与资源浪费。

两大利器支撑AI全面落地

作为企业AI落地的实战手册，蓝皮书不仅为AI for Process 建设提供了具体落地模型，更聚焦企业未来演进规划出一套“AI原生的企业数智化技术参考架构”。该架构以企业流程为核心，整合智能流程工作台、Agent中台等关键组件，打破传统‘烟囱式’系统局限，通过技术组件无缝衔接与数据自由流动，为AI在流程中的深度应用奠定基础。

其中，智能流程工作台和神州问学企业级Agent中台是“企业AI落地的两大利器”，两者相互配合，共同推动AI和流程的深度融合。

智能流程工作台作为流程的“数字载体与运营中枢”，承担着流程设计、执行、监控与优化的全周期管理职能。其功能设计源自神州数码在LTC流程的实践经验，诞生之初是为了打破信息和流程孤岛，实现企业级跨部门系统协同，避免流程设计和实际执行的差异性，同时标准化流程节点，提升流程的执行效率。

具体来看，其核心能力体现在三个方面：

流程可视化编排能力。通过拖拽、参数配置等低代码方式，业务人员无需依赖IT人员，便可快速设计与调整流程，满足业务快速变化的需求。例如，当市场部门需要新增一个促销活动流程时，市场人员可以在智能流程工作台上自行搭建流程节点、设置审批规则，工作台会自行关联相关数据与产品资料，大幅缩短流程上线周期。

系统集成与数据汇聚能力。智能流程工作台能够通过标准化接口，对接CRM、ERP、OA等各类业务系统，打破信息孤岛，实现数据的实时共享与同步。同时，它还能自动采集流程执行过程中的各类数据，如节点处理时间、资源消耗、异常情况等，为流程优化与AI分析提供数据支撑。

AI能力快速挂载。在关键流程节点预留AI接入接口，支持将Agent中台生成的智能体直接嵌入。例如在 “报价环节”，挂载 “智能报价Agent” 后，系统可自动结合成本数据、竞品价格及客户信用，生成最优报价方案。

Agent中台作为AI能力的“生产工厂与调度中心”，承担智能体的“构建-训练-部署-管理”全周期职能。以神州问学企业级Agent中台为例，它以基础设施为载体，一方面承接服务资源池和数据资源池，最大化发挥算力、网络、调度等资源的效能，另一方面作为多智能体协同工作的中枢操作系统，集成了企业级AI能力服务，包括内容生成、知识问答、AI商业智能（AI4BI）等场景化能力。用户可按需组合、多轮交互、自定义目标配置Agent，满足多业务系统协同智能的落地需求。简而言之，其核心价值在于降低AI应用的技术门槛，让企业能够快速构建贴合自身需求的AI能力。

具体而言，基于神州问学企业级Agent中台，企业可落地四类AI Agent，即Workflow Agent，让智能体逐步接管并优化工作流，实现流程自适应；Tools Agent，使智能体使用各种数智化工具，并同员工协同执行完成具体的任务；Data Agent，从异构系统中实时抽取、清洗并供给高质量数据；Knowledge Agent，显性化并动态更新企业显性与隐性知识库。这四类Agent或其组合能够支撑企业流程，用Agent实现企业流程将对企业数字化产生重大升级。

四大能力托举企业数智化转型

AI for Process的成功落地，除了技术架构支撑，更需要企业组织能力的同步适配，具体体现为四大核心能力：

第一，知识治理是“燃料供给系统”。人工智能的有效应用离不开高质量知识与数据支撑，蓝皮书提出 “标准体系+敏捷迭代” 的治理模式，强调知识梳理需紧密结合业务流程，聚焦流程中的关键知识节点比如操作手册、业务规则文档等建立知识资产库，并随着业务发展动态更新，为人工智能应用持续提供高质量 “养料”。

第二，人才重塑是“核心驱动力”。AI for Process对人才能力提出新要求，企业需重点培养三类人才：“业务加算法”复合型人才负责打通业务与技术的衔接链路，被人工智能赋能的业务人员推动人工智能能力向业务端广泛渗透，系统培养构建内生人才梯队，减少对外部人才引进的依赖。

第三，构建敏捷协同的组织模式。组建跨职能团队并赋予充分决策自主权，快速响应市场变化；设立人工智能卓越中心（CoE），统筹协调内部人工智能资源，建立透明的自动化决策治理框架与清晰的人工干预通道，以此构建人机协同机制；同时培育“包容试错”的创新文化，鼓励员工积极探索人工智能应用。

第四，企业需主动与技术供应商、科研机构、产业链伙伴建立紧密合作关系。联合技术供应商开展创新研发，定制符合行业需求的人工智能解决方案；与科研机构深化产学研合作，获取前沿技术成果并联合培养专业人才；与产业链伙伴共享数据与知识资源，协同推进流程数智化转型，提升整个产业链的效率与竞争力。

人机协作是未来最核心的工作模式

人机协作已毫无疑问成为未来企业最核心的工作模式。作为衡量未来企业应用AI程度的指标，此次蓝皮书中首次提出了“AI渗透率”概念，即在企业业务流程中AI操作占总体操作（包括AI和人的操作）的比例。因此，未来谁的渗透率更高，谁的发展就会更快。

从整体的时间轴预测：未来三年，智能体将逐步承担重复性工作，人机协作模式初步成型，人工智能在企业流程中的渗透率将达到10%-20%；未来五年，智能体深度融入核心业务流程，自主决策能力显著提升，组织架构向扁平化、网络化转型，人工智能渗透率提升至30%-50%；未来十年，智能体实现全面协同，与人类员工共同构成“超级协作单元”，推动企业运营模式发生根本性变革，人工智能渗透率突破50%-80%。

作为蓝皮书联合编撰方与实践先行者，神州数码将以蓝皮书为指引，持续升级解决方案与服务能力。未来将加大智能流程工作台、Agent中台等核心技术的研发投入，拓展AI for Process在制造、金融、零售等更多行业的应用场景，同时携手生态伙伴共同推动流程数智化理念的普及与落地。

《AI for Process企业级流程数智化变革》蓝皮书的发布，为企业流程数智化转型提供了清晰的路径与方法。在AI技术日益成熟的今天，企业唯有把握“以流程为核心，以AI为驱动”的转型逻辑，构建完整的技术体系与组织能力，才能在数智化浪潮中占据先机，实现可持续发展。神州数码也将继续发挥自身优势，陪伴企业走过转型的每一个阶段，共同开启流程数智化的新征程。

图片由神州数码授权提供

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