神州数码李映：AI for Process 从方法论革新到先进制造新引擎

近日，“国之重器·智聚未来”2026中欧校友工业互联网年度创新论坛成功举办。聚焦论坛上午场“AI重塑基座，智变引领升级”的主题，神州数码首席执行官李映发表了题为《AI for Process：从方法论到先进制造的新引擎》的演讲。

以下为演讲内容摘选：

当前人工智能产业迎来爆发式迭代周期，从ChatGPT引领大模型风潮，到DeepSeek开源模型、各类AI智能体、云端智能应用相继落地，AI技术工具层出不穷。各行各业纷纷拥抱AI转型，产业智能化已然成为不可逆的发展趋势。

但透过行业火热表象，一个普遍痛点愈发凸显：全民谈AI、企业试AI，真正落地产生价值的AI寥寥无几。绝大多数企业的AI应用始终停留在演示、试用、POC测试层面，无法深度嵌入业务流程，难以转化为真实生产力。究其根源，并非技术不够先进，而是企业缺少一套适配自身业务、贴合实体经营、可长期迭代的落地方法论。

在这一行业背景下，由神州数码董事长郭为率先提出的原创理论——AI for Process，为企业AI深度转型开辟了清晰可行的全新路径。这套体系化方法论并非凭空产生，而是基于对企业创新本质的洞见，所提出的企业AI时代战略布局和企业发展的底层逻辑，彻底打破了传统企业的固有经营认知，神州数码也围绕这一核心理论持续深耕、全面开展落地实践。

一、AI时代三大思维变革：

企业智能化转型的底层逻辑

第一，从确定性思维转向概率性思维。传统企业管理依托工业时代逻辑，讲究因果对应、结果确定、流程固化，追求事事有标准答案。而AI大模型的运行逻辑是概率化、智能化、泛化的，没有绝对唯一的固定结果。企业做AI转型，首先要突破固有确定性思维，适应AI时代的概率智能逻辑，才能真正接纳、用好人工智能。

第二，从绝对标准化思维转向接纳AI自演进思维。行业普遍将AI“幻觉”视为缺陷，力求百分之百消除偏差。但从智能进化的本质来看，适度的幻觉即是创造力，是模型迭代、能力升级、业务创新的核心源泉。彻底消除幻觉，本质是回归传统自动化，只有接纳可控范围内的不确定性，AI系统才能持续自我进化、自我优化。

第三，从对标模仿式成长转向人机协同共生成长。传统企业发展依赖对标行业标杆、复刻成熟流程、复制成功经验。而AI时代的成长逻辑已经彻底改变，未来企业不再单纯向外模仿，而是向内迭代、自我突破，实现人、业务、AI智能体协同共生、共同成长。

正是基于以上三大思维的深刻转变，神州数码沉淀提炼出贴合实体企业、可落地、可复用、可迭代的核心方法论——AI for Process，让AI深度嵌入业务流程、重塑运营生产力。

二、AI落地不可逾越的前置基础：

信息化、数字化是智能化的根基

值得所有企业警醒的是，AI智能化绝非空中楼阁。正如许小年教授产业理论所强调的：企业智能化没有捷径，前置的信息化、数字化建设，是AI落地无法绕开的必经之路。

企业想要落地AI for Process方法论，必须先补齐自身数字化短板。没有规范的业务流程、没有沉淀的企业数据、没有标准化的运营体系，AI赋能便无从谈起。智能化是建立在数字化、信息化成熟基础上的高阶升级，唯有基础夯实，才能实现两大核心统一。

（一）数据与语义的统一：构建企业AI认知底座

数据是AI的根基，语义是AI读懂业务的关键。很多企业数据杂乱、口径不一、孤岛严重，即便拥有海量数据，AI也无法识别、无法应用。

数据与语义的统一，通过规模化、标准化、特征化、关联化四步体系建设，全面打通企业数据孤岛，统一全域数据口径，将零散数据、文档资料、专家隐性经验进行结构化萃取，最终通过知识图谱搭建，让孤立数据形成完整的业务语义网络，让AI真正读懂企业、读懂流程、读懂业务。

（二）认知与规则的统一：搭建企业AI合规运行体系

读懂业务只是基础，守住规则、适配业务、自主迭代才是AI落地的核心。

通过解耦、编排、重构、泛化四个阶段，将企业复杂臃肿的传统业务拆解为原子化任务单元，依托企业成熟经验重新智能编排流程，重构适配AI运行的全新业务体系，最终打破跨领域壁垒，实现多智能体协同、跨业务融合创新，让AI既能自主思考，又严守企业规则、行业规范。

三、落地实践验证：

高端制造适航审查场景的成功应用

方法论的价值，最终体现在真实产业场景的落地成效中。

神州数码将郭为董事长提出的AI for Process方法论深度应用于高端航空零部件制造适航审定场景。该领域法规体系繁杂、审查标准严苛、验证流程繁琐，大量核心审查经验长期依赖资深专家主观判断，知识难以沉淀、标准难以统一、效率难以提升。

依托企业行业规则体系，项目团队构建百级规则词库、搭建多节点智能工作流，打造适配适航审查全流程的专属智能体集群，实现审查流程AI全流程驱动。

落地之后，不仅大幅降低人工工作量、全面提升审查效率，更实现了审查标准统一化、专业知识资产化、经验能力可复用化。同时这套成熟范式具备极强延展性，可进一步拓展至材料审核、规格核验、合规审计等更多高端制造场景，充分验证了AI for Process方法论的产业实用价值。

四、企业AI落地核心结论：

方向第一，完美第二

从行业普遍落地难，到高端制造场景成功跑通，神州数码的实践印证了企业AI转型的核心准则：AI落地，方向第一，完美第二。

企业智能化转型不是追求一步到位、完美无缺，而是一场企业与AI持续迭代、共同成长的长期工程。无需等待绝对成熟、无需追求极致完美，核心是找准正确方向，在真实业务场景中让AI先跑起来、让流程先转起来，让降本、增效、提质的价值真正看得见、摸得着。

未来产业AI的核心竞争力，源于技术方与产业方的深度共创、协同赋能。企业唯有夯实数字化底座、拥抱思维变革、依托这套由神州数码首创的流程化AI方法论，在场景中落地、在实践中迭代，方能真正让人工智能从前沿概念，转变为驱动企业高质量发展、赋能产业升级的全新核心引擎。