年初至今，DeepSeek在全球掀起了一股生成式AI大發(fā)展潮流，各行各業(yè)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?！痹诮张e行的2024年度業(yè)績說明會上，神州數(shù)碼董事長郭為詳細闡述了其對DeepSeek以及AI產(chǎn)業(yè)未來發(fā)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?nèi)匀惶幵贏I剛剛開始的階段。在企業(yè)推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進程中，兼具大模型的強大通用性與泛化能力，實現(xiàn)“通專融合”，是AI應用落地的重要方面，而實現(xiàn)“通專融合”的關鍵核心，是Process（流程）。同時，推動企業(yè)持續(xù)增長的三個關鍵要素——商業(yè)模式、管理方法、技術范式，這三者的結合點，也是企業(yè)的流程（Process）?！癆I賦能各行各業(yè)，其重點也在于通過AI實現(xiàn)流程再造和優(yōu)化，幫助企業(yè)更深入地結合自身業(yè)務流程實現(xiàn)持續(xù)創(chuàng)新與突破?！?/p>

因此，郭為強調(diào)，AI for Process不僅是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關鍵路徑，也是神州數(shù)碼未來布局發(fā)展的方向。未來企業(yè)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(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)或者知識，同時搭載海量Agent活躍應用為最終形態(tài)。而神州數(shù)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(yè)完成面向最終形態(tài)的改造，構建數(shù)智時代的新增長曲線。

結合神州數(shù)碼自身發(fā)展來看，該公司自2021年提出“AI驅(qū)動的數(shù)云融合”戰(zhàn)略以來，目前已搭建起從底層算力基礎設施到面向行業(yè)場景應用的全棧式 AI 能 力，并構建起國際化AI創(chuàng)新生態(tài)，多方位助力企業(yè)高效落地生成式AI應用。

神州數(shù)碼年報顯示，2024 年，神州數(shù)碼“AI 驅(qū)動的數(shù)云融合戰(zhàn)略”取得了顯著成效，神州問學已經(jīng)創(chuàng)新性地通過技術賦能企業(yè)流程再造和優(yōu)化，推動以流程為中心的AI應用落地；成功與100+各行業(yè)龍頭企業(yè)達成合作。

神州數(shù)碼通明湖云和信創(chuàng)研究院AI解決方案中心負責人李盛，還從目前AI企業(yè)落地的5大普遍誤區(qū)切入，分享了神州數(shù)碼基于神州問學的探索與實踐。

他表示，企業(yè)客戶往往認為在本地部署一個大模型就可以實現(xiàn)AI賦能，但其中還存在著企業(yè)數(shù)據(jù)適配、業(yè)務邏輯斷層、部署環(huán)境隔閡三重鴻溝；而單純將未經(jīng)結構化處理的文檔數(shù)據(jù)和企業(yè)知識“喂”給大模型，其知識提取率不及治理數(shù)據(jù)的17%；而實現(xiàn)大模型場景落地，還需要建立體系化創(chuàng)新策略和多層次協(xié)同運作體系；解決算力部署調(diào)優(yōu)、數(shù)據(jù)安全等一系列運營問題；此外，企業(yè)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(jīng)歷一個過程，當訓練數(shù)據(jù)量突破一個特異性閾值的時候，模型準確率就會呈指數(shù)級躍升。因此，破解AI場景落地的五大誤區(qū)，企業(yè)除了在本地部署大模型之外，更需要一個清晰的AI戰(zhàn)略、一套完整的AI工具平臺，也需要專業(yè)的AI應用服務。

目前，神州問學已推出企業(yè)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(shù)碼旗下基于鯤鵬、昇騰架構打造的神州鯤泰服務器聯(lián)動，推出神州問學鯤泰一體機，支持包括DeepSeek在內(nèi)的各種主流的大模型，實現(xiàn)全棧AI服務包括算力、模型和應用的統(tǒng)一納管，構建支撐企業(yè)AI應用落地的多維產(chǎn)品矩陣。

在實際客戶的應用場景落地中，神州問學已經(jīng)積累了大量實踐經(jīng)驗，并著力推動流程創(chuàng)新。例如，神州問學已幫助某航空公司深度優(yōu)化智能客服系統(tǒng)，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(xiàn)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(yè)優(yōu)化維修流程，通過內(nèi)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(tǒng)帶來的高算力投入成本，神州問學基于Qwen2.5-7B模型，結合數(shù)據(jù)合成、數(shù)據(jù)微調(diào)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(jié)約40倍，在復雜流程自動化應用場景中展現(xiàn)卓越能力。

2025年，面對AI推動整體數(shù)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(shù)碼將瞄準AI for Process的方向，以神州問學為核心和橋梁，串聯(lián)整體AI業(yè)務鏈路，打造端到端完整產(chǎn)品體系，幫助企業(yè)客戶積累數(shù)據(jù)，實現(xiàn)AI驅(qū)動的業(yè)務流程優(yōu)化，最大化數(shù)據(jù)價值，同時，為企業(yè)提供從底層算力優(yōu)化到上層Agent應用部署等各類增值服務，持續(xù)推動公司的可持續(xù)發(fā)展。