2025年5月29日，古都西安迎來"數云原力2025·數智金融論壇"的盛大啟幕。在這場匯聚全球金融科技前沿思想的盛會上，神州數碼副總裁、CTO李剛發表主題演講，正式宣布神州數碼自研的神州問學由AI原生賦能平臺升級為企業級Agent中臺，為AI規模化落地提供全棧解決方案。
AI Agent經濟崛起：
企業進入"碳基+硅基"協同新紀元
李剛以紅杉資本關于“智能體經濟”的預測為引，指出在黃仁勛所預言的“千人千Agent”協作模式正逐步成為現實的當下，AI已經不再是實驗室中的概念產物，而正在深刻改變企業的運營邏輯與組織方式。他強調：“我們正處于一個‘碳基大腦’與‘硅基智能’協同進化的時代，企業必須重構自身的數字競爭力。”
當前，AI的應用已跨越“模型能力驗證”的上半場，正式進入追求實際效能、構建業務閉環的下半場攻堅階段。面對企業在AI轉型過程中的普遍困惑，李剛提出了破局PoC困境的四大法則：
• 端到端系統思維：將AI視為整體業務流程的一部分，而非孤立的技術模塊；
• 生產級設計導向：從一開始就按照可上線、可持續的標準進行設計；
• 敏捷迭代方法論：快速試錯、持續優化，在實踐中不斷打磨產品；
• 高目標牽引策略：設定高標準，以量化指標驅動規模化落地。
李剛特別指出：“量化高目標不是阻礙，低標準才是規模化落地的真正桎梏。”這一觀點直擊行業痛點，為企業在AI落地過程中提供了清晰的方向指引。
直面產業級挑戰：
精度、規模、成本的三角博弈
面對金融政策變量復雜、制造業工業邏輯強依賴、醫藥臨床經驗壁壘等行業特性，通用大模型常陷入“水土不服”困境。基于數十個行業上百個場景的實踐，神州數碼總結出企業級AI落地的核心命題：
• 精度革命：通過SFT監督微調、RL強化學習與RAG檢索增強的“技術組合拳”，將通用大模型轉化為具備企業記憶與場景認知的“領域專家”，某銀行智能審核場景中實現97%準確率；
• 規模突圍：獨創ModelOps、DocOps、DatasetOps、ProcessOps四大模塊，解決數據、用戶、場景、算力的四維擴展難題，支撐某保險公司3周內完成三大業務場景Agent集群部署；
• 成本重構：依托HICA推理加速套件與HISO異構算力調度套件，實現服務性能10倍提升與算力利用率40%優化，破解私有云環境下算力成本與工程投入的ROI困局。
工程化突圍：
構建Agent Factory的"神州范式"
面對產業痛點，李剛揭曉神州問學的體系化答案——通過ModelOps、DocOps、DatasetOps、ProcessOps四大核心模塊，打造企業級Agent智能體生產線。該平臺獨創"通專融合"技術路徑：以Deepseek等通用大模型為基座，通過SFT監督微調、RL強化學習、RAG檢索增強的"組合拳"，注入企業專屬記憶與場景認知；依托文檔智能與流程智能雙引擎，實現知識中樞的動態進化與業務流程的原子化封裝。更通過HICA推理加速套件與HISO異構算力調度套件，達成10倍級服務性能提升與40%算力利用率躍升。
神州問學產品升級：
開啟Agent規模化生產時代
隨后，李剛宣布神州問學升級為企業級Agent中臺。神州問學企業Agent中臺提供從PoC概念驗證到Production上線的全流程AI工程能力，助力企業構建專屬的Agent Factory，推動智能化升級：
• 精度提升：較傳統方案提升約20%-40%；
• 規模擴展：具備云原生級的彈性擴展能力；
• 成本優化：算力成本降低約40%。
正如李剛所言：“就像福特T型車顛覆制造、集裝箱重塑物流，縱觀人類產業革命的歷史，真正的贏家往往不是技術的首創者，而是最先規模化應用并持續迭代的創新實踐者。神州問學要做的，就是為企業打造Agent Factory，讓智能體像工業品一樣被高效生產和管理。”
在古絲綢之路的起點，一場關于智能體生產力的新變革正蓄勢待發。隨著“智能體經濟”的加速滲透，企業對AI的期待已從“能用”轉向“好用”、“易用”、“可用”。神州問學以系統性工程能力為核心，助力企業構建“硅基生產力”，在數智化轉型的浪潮中搶占戰略高地。
未來，神州數碼將持續深化AI工程化能力，推動AI從“技術實驗”走向“商業價值”，從“單點突破”邁向“生態演進”，為中國乃至全球企業提供更加成熟、穩定、高效的AI Agent中臺解決方案。
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