刚刚落下帷幕的2026世界人工智能大会（WAIC）上，人工智能产业的讨论焦点发生了变化。过去几年，行业关注大模型参数规模、算力集群建设以及基础模型能力，而进入2026年，随着AI从实验室走向产业一线，企业如何真正把AI融入业务流程并转化为可持续的组织能力，值得思考。

WAIC期间，神州数码围绕这一角度展开了一系列讨论，积极回应全球人工智能治理的时代之问。

7月18日上午，WAIC 2026首场AI管理创新论坛上，神州数码联袂哈佛商业评论中国及多位产学研媒意见领袖聚焦人工智能技术创新带来的巨大机遇与治理挑战，围绕“冰山下的价值掘金”展开深度研讨，以AI for Process为核，共同描摹人机共舞的未来企业管理新秩序，探索人工智能技术驱动企业生产力“智变”到“质变”的中国特色管理创新路径。

当日下午，神州数码携最新AI应用、智能算力产品及解决方案空降WAIC 2026 AI魔盒区，聚焦企业级AI“输出难闭环、算力难量化”两大核心痛点。同日，神州数码联席董事长王冰峰受邀出席未来计算与未来算力论坛的“星火思辨”环节，与众多专家学者和产业代表跨界对话时，强调只有推动学术研究、工程技术与产业需求紧密协同，加快前沿技术工程化和产业化，才能为人工智能下一阶段发展构建更加高效、可持续的算力基础。

在AI“下半场”，竞争已经从“看得见”的大模型参数、算力中心规模等拓展至流程重构、知识沉淀、人机协同、管理创新等“冰山下”的部分。

本届WAIC上，产业逐步走向务实亦是多位产业人士参会探展后的直观感受。从理念提出，到行业实践，再到产品体系落地，神州数码在WAIC期间展示了一条围绕企业级AI转型的完整路径。透过本届WAIC——这个全球AI治理与产业创新交汇的重要平台，神州数码展示不仅是几款产品、几个案例，而是一家企业在AI时代寻找第二增长曲线的探索路径。

神州数码推动企业级AI价值落地

一年一度的AI盛会上，当行业目光仍聚焦于模型能力、智能体能力和算力规模时，神州数码选择将讨论引向更深处——企业组织内部的人机协同、流程重构与管理创新问题。

当前，全球AI治理体系加速成型。站在企业的角度，随着AI逐步进入生产工作流程，越来越多企业开始意识到，真正阻碍AI价值释放的，并不只是模型能力或者算力规模，而是隐藏在组织、流程和管理体系中的复杂问题。

神州数码董事长郭为指出，企业的创新是一个系统工程，是技术范式、业务模式和管理方法相互作用并实现生产要素重新编排的结果。当AI真正走进企业，它所扮演的角色就不仅仅只是效能提升的工具，而是一个系统。正如古代工匠将景德镇制瓷过程完整拆解为七十二道可复制的标准工序，进而推动“一人治器”到“百工共作”的技术跨越，流程的细化、标准的建立、协作的优化，成为企业生产力跃迁的根本动力。

这正是神州数码提出的“AI for Process”理论的核心。

郭为表示，数据即权利，智能即资产，企业只有具备数据积累、治理和应用能力，并将智能转化为可复用、可增值的组织资产，才能在AI时代形成长期竞争壁垒。这意味着AI必须以高质量数据和高水准专家经验为基础，实现次方级的价值放大。

随着AI加速进入企业核心流程，治理的内涵也从安全、伦理和规则建设，进一步延伸到权限配置、责任划分、人机协同和组织机制等具体问题。不同产业、企业和应用场景面临的基础条件与风险边界各不相同，企业AI治理难以依靠一套固定方案完成，更需要产业界、学术界与管理实践者持续交流，在真实场景中验证方法、沉淀经验并凝聚共识。

在此背景下，神州数码与哈佛商业评论中国正式发起“通往AI世代”专栏，面向企业一线实践者、研究者和长期思考者，从工作现场与一手经验出发，持续发现和定义AI进入组织后的真实问题，分享可验证、可复用的实践路径，推动管理理论、企业实践与社会讨论相互连接。

未来几年企业级人工智能竞争的焦点，或许将更多落在组织适配能力、流程重构能力以及人机协同能力上。而这恰恰也是神州数码选择在本届WAIC重点讨论AI管理创新的重要原因——神州数码已在颇具前瞻性地讨论行业下一阶段的问题。

此次论坛直面组织变革、管理变革的困境、痛点。在具身智能、大模型参数、算力集群等形形色色概念和技术扎堆的产业中，企业级AI下一程要实现更好的发展，这样一场破解迷雾的讨论不可或缺也恰逢其时，无疑具备巨大的价值空间。

从理念到实践，体系化探索形成

事实上，神州数码基于长期产业实践已形成体系化探索——理论层面，神州数码提出“AI for Process”，强调AI与流程、管理深度融合。实践层面，公司已经围绕医疗、医药、制造、金融等多个行业展开探索。产品层面，则通过神州问学、AI Infra等体系，将企业AI落地需要的数据、流程、模型以及算力能力进行连接。

当前许多企业已拥有大模型、知识库、智能体工具，但真正能够形成规模化生产力的案例仍然有限。为此，越来越多企业关注“AI原生操作系统”、“Agent工作台”等平台能力，期待拥有一套能让AI持续融入业务流并真正创造价值的运行机制。

神州数码积极回应这一诉求，以神州问学和AI Infra，解决企业级AI从“可用”走向“好用”、从“试点”走向“规模化”过程中面临的问题。

此次WAIC期间，神州数码的AI全栈“工具箱”也重磅亮相：

一方面，“神州问学：AI原生的流程操作系统”在AI魔盒登场。

据了解，神州问学定位为企业AI原生流程操作系统，核心目标是帮助企业让AI真正“跑在流程中”。神州数码AIBG AI产研中心总经理侯浩表示，企业AI发展上半场比拼模型与算力，下一阶段核心竞争力是搭建AI原生流程操作系统，实现组织级智能。

当前，很多企业并非缺少模型或者数据，而是缺少将知识、流程和经验组织成为AI可持续调用能力的方法。神州问学通过连接企业知识、流程、角色和任务，将专家经验、业务规则和协作方式沉淀下来，形成可追踪、可复用、可迭代的智能系统。

在头部创新药企，“神州问学：AI原生的流程操作系统”帮助企业接入Office、飞书办公工具，全程版本、修改痕迹由AI记录，可追溯及重复使用；在制造业产线良率分析场景中，系统归集设备、质量、工艺资料，AI辅助PE工程师快速定位故障根因，沉淀老师傅实操经验，大幅缩短异常处理周期。

另一方面是AI Infra。

神州数码AI Infra以AI Infra OS为核心，包含HICA（异构智算加速平台）和HISO（异构智算的调度平台）两大平台，搭配自研服务器、超节点和交换机构建全栈一体化智算体系。同时，多款服务器、交换机新品亮相。目前算力进入“拼系统”时代，超节点、大集群已成主流方案，超节点服务器KunTai A989 T3+PoD 2000 A3和专为万卡级集群设计的木犀智能SP6交换机，也契合最新算力产业发展趋势。

如果说神州问学解决AI“深度融入业务”的难题，将AI嵌入真实业务流程，沉淀组织知识，完整覆盖大模型训练、推理、行业智能化全链条；那么，神州数码AI Infra OS则负责让算力资源“跑得稳、成本低、产出高”，提供稳定高性价比算力底座，支撑智能体、企业知识工作台运行；二者相辅相成，形成完整企业级AI落地工具闭环。

神州数码正在完成自我进化

在WAIC期间，王冰峰表示，当前人工智能仍处于以基础设施建设和资本开支为主导的“上半场”，GPU、光通信、存储和网络等领域快速发展。但AI的“下半场”将逐步转向收益导向，真正的机会将属于那些掌握客户需求和业务现金流，并能够将AI能力转化为实际收益的企业。

实际上，在帮助客户完成AI转型的同时，神州数码自身也正在经历一场深刻变革。

此次WAIC可以作为观察神州数码这家公司最新发展的一个窗口：其展区展示了覆盖医疗、医药、汽车、零售、制造等多个行业的AI实践案例。从AI for Process理论提出，到神州问学、AI Infra层面产品的落地，神州数码正在尝试扮演企业AI转型伙伴的角色。

过去，外界习惯于用ICT基础设施、云服务和数字化转型服务商的逻辑理解神州数码。

而在AI时代，神州数码正在构建另一种能力体系：从提出AI for Process理论，到推动FDE前端部署工程师队伍建设；从与客户共创AI Factory，到打造覆盖智能算力、知识治理与流程智能的全栈产品体系，其所参与的不仅是数字化建设，而是企业智能生产力体系的重构。

这也是一种面向AI时代的新型企业能力。目前，神州数码围绕组织变革、管理创新和流程智能展开的一系列探索或许仍然是“无人之境”，但却是AI产业未来最具价值创造空间的新大陆。