國際金融報
蔡淑敏
2025-04-03 22:18
年初至今，DeepSeek在全球掀起了一股生成式AI大發展潮流，各行各業紛紛擁抱開源DeepSeek。
“DeepSeek最大的貢獻和價值在于通過開源，推動了AI的普惠。”在近日舉行的2024年度業績說明會上，神州數碼董事長郭為詳細闡述了其對DeepSeek以及AI產業未來發展的洞見。
郭為表示，今天，AI的開源和普惠，給我們帶來了非常大的機會，但我們仍然處在AI剛剛開始的階段。在企業推動數字化轉型的進程中，兼具大模型的強大通用性與泛化能力，實現“通專融合”，是AI應用落地的重要方面，而實現“通專融合”的關鍵核心，是Process（流程）。同時，推動企業持續增長的三個關鍵要素——商業模式、管理方法、技術范式，這三者的結合點，也是企業的流程（Process）。“AI賦能各行各業，其重點也在于通過AI實現流程再造和優化，幫助企業更深入地結合自身業務流程實現持續創新與突破。”
因此，郭為強調，AI for Process不僅是企業數字化轉型的關鍵路徑，也是神州數碼未來布局發展的方向。未來企業客戶的AI應用場景，一定是以異構算力為基礎，共存多種模型，充分整合企業內部數據或者知識，同時搭載海量Agent活躍應用為最終形態。而神州數碼就是要在推動通專融合的過程中，基于流程改造的探索，依托神州問學的工具和平臺，幫助企業完成面向最終形態的改造，構建數智時代的新增長曲線。
結合神州數碼自身發展來看，該公司自2021年提出“AI驅動的數云融合”戰略以來，目前已搭建起從底層算力基礎設施到面向行業場景應用的全棧式 AI 能 力，并構建起國際化AI創新生態，多方位助力企業高效落地生成式AI應用。
神州數碼年報顯示，2024 年，神州數碼“AI 驅動的數云融合戰略”取得了顯著成效，神州問學已經創新性地通過技術賦能企業流程再造和優化，推動以流程為中心的AI應用落地；成功與100+各行業龍頭企業達成合作。
神州數碼通明湖云和信創研究院AI解決方案中心負責人李盛，還從目前AI企業落地的5大普遍誤區切入，分享了神州數碼基于神州問學的探索與實踐。
他表示，企業客戶往往認為在本地部署一個大模型就可以實現AI賦能，但其中還存在著企業數據適配、業務邏輯斷層、部署環境隔閡三重鴻溝；而單純將未經結構化處理的文檔數據和企業知識“喂”給大模型，其知識提取率不及治理數據的17%；而實現大模型場景落地，還需要建立體系化創新策略和多層次協同運作體系；解決算力部署調優、數據安全等一系列運營問題；此外，企業也需要對AI應用的準確度有認知和耐心，其效能提升需要經歷一個過程，當訓練數據量突破一個特異性閾值的時候，模型準確率就會呈指數級躍升。因此，破解AI場景落地的五大誤區，企業除了在本地部署大模型之外，更需要一個清晰的AI戰略、一套完整的AI工具平臺，也需要專業的AI應用服務。
目前，神州問學已推出企業端應用的敏捷版、平臺版，PC端本地部署的愛問學Beta版，并與神州數碼旗下基于鯤鵬、昇騰架構打造的神州鯤泰服務器聯動，推出神州問學鯤泰一體機，支持包括DeepSeek在內的各種主流的大模型，實現全棧AI服務包括算力、模型和應用的統一納管，構建支撐企業AI應用落地的多維產品矩陣。
在實際客戶的應用場景落地中，神州問學已經積累了大量實踐經驗，并著力推動流程創新。例如，神州問學已幫助某航空公司深度優化智能客服系統，將客戶等待時間從分鐘級銳減到秒級，客戶問題解決率實現從57%到97%的大比例躍升；再比如神州問學幫助某大型制造企業優化維修流程，通過內置Agent功能將保修準確率從52%提升至94%，維修周期從平均35天降低至0.5天；而面對零售客戶的復雜系統帶來的高算力投入成本，神州問學基于Qwen2.5-7B模型，結合數據合成、數據微調和ASR評估模型反饋技術，將工具選擇準確率從基礎模型的28.1%提升至95.6%，顯著超越GPT-4的88.1%，同時，算力成本節約40倍，在復雜流程自動化應用場景中展現卓越能力。
2025年，面對AI推動整體數字化技術棧變革帶來的新場景、新架構、新投入、新機遇，神州數碼將瞄準AI for Process的方向，以神州問學為核心和橋梁，串聯整體AI業務鏈路，打造端到端完整產品體系，幫助企業客戶積累數據，實現AI驅動的業務流程優化，最大化數據價值，同時，為企業提供從底層算力優化到上層Agent應用部署等各類增值服務，持續推動公司的可持續發展。
