伴随AI热潮的不断高涨，制造业正由“数字化”迈向“数智化”的新阶段。然而，数十年积累的工艺经验与产线资产，与由AI驱动的智能决策、自主调度能力之间仍存在巨大鸿沟。关于生产范式重塑、工业数据治理与产业链协同升级的讨论，正在成为行业新课题。带着对这一命题的深度思考，神州问学以神州数码“AI for Process”为理念，通过AI原生的流程操作系统，驱动企业实现智能化跃迁，迈向行业提效新阶段。

9月18日下午，由神州问学主办，DTinsight中国数智发展研究中心、中关村东升国际科学园联合主办，神州数码通明湖研究院提供智库支持，以“AI原生的流程操作系统”为主题，“问学极客行”·走进中关村东升国际科学园活动圆满落幕！

本次活动吸引了来自智能制造、大数据、科技互联网等行业的60余位企业管理者、CIO、AI专家及生态伙伴齐聚中关村东升国际科学园，围绕“AI原生的流程操作系统”这一主题，通过实践分享、技术演示、产品能力进化与闭门研讨等形式，展开了一场关于企业智能化跃迁路径与效率提升的深度碰撞。

01 AI安全驾驭制造业新生产力

大模型、智能体正在重塑产业生产方式，AI已然成为驱动产业变革的全新生产力。但能力跃升的背后，也为工业场景打开了全新攻击面。从生产工艺数据泄露、模型投毒篡改控制参数，到智能产线决策逻辑被劫持，传统边界防护体系难以应对这类新型风险。释放AI赋能制造价值的同时，筑牢制造业安全防线，成为制造企业推进数智化转型必须直面的核心命题。

活动伊始，北汽福田汽车全球信息安全负责人&中国区DPO张志强，发表了《AI安全-从新生产力到新攻击面》的主题演讲，他指出，AI融入业务流程导致安全边界重构，从传统数据中心扩展至车端、供应链及智能体交互层面。对于提示词注入、智能体越权执行、AI供应链漏洞、模型幻觉及知识库数据投毒等风险，福田建立多维防控体系：严控核心数据不出域、保障本地化模型安全、规范工具调用权限、全面盘点AI资产、依托Hook技术搭建轻量化AI安全护栏。从落地实践成效看，AI深度赋能安全与业务，财务报销实现人机协同、审批时效小时级提速，87%安全运营任务由AI自动化处理，自研工具压降测试成本，AI风控倒逼业务合规升级。AI应用短期需投入赋能增效，长期可实现降本增效，核心是推动AI全流程落地，搭建可信可控的AI原生安全体系。

02 点线成面，AI赋能产业智能化跃迁

产业智能化正从单点试点走向纵深落地。无论是行业整体由点到线再到面的智能化跃迁，出海场景下的智能营销实践，还是AI重塑汽车制造的场景革新，AI原生的流程操作系统正现出落地的多元路径。

在主题演讲中，神州数码AIBG资深AI产品经理石磊，发表了《神州问学驱动行业由点-线-面的智能化跃迁》的主题演讲，她认为，在AI热潮之下，面对知识分散、流程割裂及经验难沉淀等问题，AI需要从Chat走向Process，从而真正提升组织效率。神州问学2.0定位为AI原生流程操作系统，通过连接知识、流程、角色与任务，驱动“点线面”智能化跃迁。“点”聚焦高价值场景，实现单点提效；“线”通过Agent协同打通流程节点，减少沟通等待；“面”联动多流程重构组织架构，将被动响应变为事件驱动。为确保可信与可落地，系统依托本体引擎实现知识自动化构建、写入校验及实例消解，保障答案有来源、权限可控、内容可审核及结果可追溯。结合FDE深入业务现场，将专家经验转化为资产沉淀，形成从场景切入到闭环迭代的AI运行体系，助力企业实现从个人提效到组织重构的跨越。

随后，神州数码AIBG汽车BU咨询总监吕磊，针对出海营销和汽车制造的两大落地实践进行了分享。在发表《让AI找到你、读懂你：出海GEO实践与智能营销探索》的主旨演讲中，吕磊表示，品牌在生成式引擎优化中面临“看不见”“说不对”“进不了候选”“接不住”四大痛点。针对这些问题，吕磊提出五步解决策略：先定义官方事实，明确产品功能与工况数据；再优化Schema可见性，使官网内容更利于AI解析；随后通过权威信源交叉验证，确保证据链可信；同时建立外部监控平台，持续观察AI回答变化；最后实现循环传递，将发现的问题反馈至研发与生产环节。其核心在于实施“事实治理”，也就是对产品功能、证据链及数据进行结构化台账管理，而非单纯的内容分发。简言之，品牌应从内容分发转向事实治理，以结构化、可验证、可监控、可反馈的事实体系赢得AI推荐与转化。

对于AI驱动汽车制造的场景化跃迁，吕磊认为，制造场景普遍存在批次穿透难、跨系统取数繁琐、协同低效等痛点，AI原生流程重构可遵循“拆解-嵌入-编排”方法论：先拆分业务工作流为独立单元，定义输入输出规范；再将Agent嵌入流程节点，由Master Agent统筹调度、异常回退，形成自动化闭环。落地构建“Agent执行+人工审核”、“人定规则+Agent操作”、“人机共创”三类协作模式，保障关键决策可控。伴随流程标准化，企业价值从单点提效升级为能力沉淀：依托本体建模搭建领域知识、构建动态知识图谱，把质量领域成熟经验复制到生产、供应链等场景，沉淀可复用的企业级AI体系，驱动组织迈向卓越运营。

03 智造进行时：AI原生流程的进与守

在制造业数智化转型进程中，流程也从人的经验，走向模型与数据的自行编排。而智能化落地从来不是单向的技术突进，拥抱AI原生流程带来效率革新的同时，行业也需要守住安全、可控与业务底线。

基于此，某豪华德系车企数据平台负责人杜志钢、脑动极光首席信息安全官张坤、神州数码AIBG 汽车BU总经理孙威和话题引领人DTinsight中国数智发展研究中心执行院长王雪娜，共同围绕着“智造进行时：AI原生流程的进与守”展开了高峰对话，引发了强烈思考。

AI原生的流程操作系统已经成为整个行业共识和未来转型趋势，但原有系统盘根错节、业务链路环环相扣，任何流程重构都面临着“进”与“守”的博弈。杜志钢认为，AI落地应依据信息化基础分梯队推进，优先在数字原生的采购、财务及To C端的销售售后场景切入，而制造环节则聚焦智能排产与质检。人与AI的关系分为“人在环中”的高风险决策审核与“人在环上”的低风险流程监督，但无论何种模式，责任终点始终在人。

智能体进入核心流程，从数据到身份再到权限，企业应该需要划下清晰底线。张坤认为，AI会加剧企业间的数字化壁垒，且当前面临数据投喂不可逆、部门间形成“AI孤岛”以及文化接受度低等安全与挑战。他建议从耗时最多的重复性劳动和高交互的经验类场景（如客服、研发辅助）入手，寻找能直接转化为定性或定量收益的切入点，避免陷入高投入低感知的误区。

对于AI原生流程落地企业面临的断点，孙威强调，安全不应被视为纯成本，而应作为能力中心建设以驱动业务增长，如通过智驾安全兜底提升用户信任与数据积累。从实施路径看，企业先对现状进行“体检”，从核心高价值业务域入手，通过小步快跑的试点方式逐步扩大AI化范围，以应对历史包袱和组织变革的挑战。

最后，王雪娜表示，在汽车制造场景，AI原生流程正在重塑制造业的业务范式，为生产、管理带来效率跃升与模式创新；同时，安全合规、数据治理、业务可控，也是智能化落地不可逾越的底线。产业升级不是一味求快，而是在创新突破的“进”和风险管控的“守”之间找到平衡。

“问学极客行”·走进中关村东升国际科学园活动，是由神州问学主办，DTinsight中国数智发展研究中心、中关村东升国际科学园联合主办，神州数码通明湖研究院提供智库支持，“问学极客行”城市巡回技术沙龙系列活动的第四站。接下来，“问学极客行”还将继续探寻AI落地行业实践路径和卡点，与行业同仁共探智能制造行业智能化深水区破局之道。