制造业的数字化，长三角走了十多年：上云、连设备、建平台，产业链咬合紧密。而在AI时代，流程里哪些环节可以交给AI去跑，哪些还必须留在人手里，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21日下午，由神州问学主办，DTinsight中国数智发展研究中心、长三角（杭州）制造业数字化能力中心联合主办，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”·走进长三角制造业数字化能力中心活动圆满落幕！

本次活动吸引了智能制造、物联网、医药、科技互联网等领域的广泛关注，汇聚了包括东风汽车、杭州日月电器、浙江国川物联网、杭州智统科技、浙江天宇药业等企业在内的60余位专家及企业侧IT负责人，齐聚长三角（杭州）制造业数字化能力中心。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，展开了一场产学研深度联动，共探企业智能化跃迁路径与效率提升的深度碰撞。

01、AI赋能智造 加速技术创新落地

工业4.0浪潮之下，人工智能正重塑制造业的底层运行逻辑。从生产现场的数据感知、实时分析，到工艺优化、质量预判与柔性调度，智能技术持续打通设备、产线与工厂之间的数据壁垒，推动传统制造向自主感知、动态决策的智能制造转型。而AI原生的系统操作流程，为制造业智能化升级提供可参考的实践思路。

博世作为百年工业巨头，早在2015年便启动AI探索。博世工业咨询首席梁丰，发表了《博世智造-人工智能创新实践》的主题演讲，他指出，AI成熟度模型Level 1-3主要提效，唯有结合执行端（如机械臂、AGV）才能实现真正的人力替代与收益闭环。在场景切入上，离散制造聚焦生产计划、供应链控制等不确定性问题；流程行业侧重参数优化与能源管理。

同时，梁丰分享了落地经验，他表示，博世推行由计划员、维修工等业务人员直接开发智能体，而非依赖IT。秉持“知识库+执行端”才有ROI的核心观点，大模型套小模型需数据支撑。为解决企业迷茫与工具选型痛点，建议通过工作坊共同定义路线图与财务指标，以点带面逐步推广，确保AI融入业务流程并产生实际价值。

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落地的多元路径。

在主题演讲中，神州数码AIBG AI产品总监杜松，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，他认为，神州问学定位已从单点智能体工具演进为原生流程操作系统，旨在驱动业务结果而非仅仅提供技术能力。其核心架构包含三层：底层MaaS层实现模型统一管理与成本控制；中间知识治理层通过本体构建与可信证据链，解决非结构化数据的关联与权限管控；上层流程智能层串联Agent与人机协作节点。

同时，杜松给出了落地路径，他指出，落地遵循“点线面”策略，以半导体良率分析、医药研发报告等高价值场景为“点”，明确人机边界，进而串连成“线”，优化跨环节流程；最终形成“面”，重构组织分工与激励体系。关键价值在于建立可追溯的可信证据链，清晰界定人机协作职责，确保AI应用直接导向降本增效等业务结果，推动制造业从单点AI应用向全链路智能化跃迁。

随后，神州数码AIBG医药BU大模型解决方案架构师梁山，针对医药行业的研发领域进行了分享。在《神州问学以AI for Process，驱动药物研发新范式》的主旨演讲中，梁山表示，AI正从单点应答转向驱动药物研发全流程。在立项阶段，利用多智能体协同进行靶点情报与专利分析，识别高价值赛道；临床阶段聚焦数据管理与PV事件处理；申报阶段辅助CSR等文件撰写及格式翻译，加速上市进程。

梁山强调，通过“点线面”策略构建能力，以高价值场景为“点”，串联跨环节流程为“线”，最终实现全链路智能化“面”。明确人机协作边界，AI负责重复性数据处理与分析，人类专注于结果检查、决策判断及责任签名，确保合规可信。同时，依托MaaS层实现模型统一调度与编排，结合知识治理强化专业术语库与数据结构化，为上层应用提供坚实基座。神州问学以“AI for Process”方法论，推动药企从建平台转向重构核心业务流程，实现知识复用与研发提效。

03、企业级Agent：面向复杂任务的关键能力解析

数字化业务场景日趋多元，企业正面临大量长链路、多步骤、需要跨系统协同的复杂任务。企业级Agent凭借自主规划、工具调用、环境交互与持续迭代的核心能力，打破传统自动化的边界，从被动执行指令升级为主动拆解目标、调度资源、闭环处理业务。

在主题演讲中，神州数码通明湖研究院资深AI研究员王垂宇，做了题为《面向复杂任务与持续工作的企业级Agent：关键能力解析》的分享，他认为，智能体产品正从管理对话向管理任务演进，工作范围扩展至文件管理与代码执行沙箱，执行过程更加透明以支持自进化。在关键工程能力上，规划层面结合人类制定的工作流与Agent自主的Planning及ReAct机制；上下文工程通过写出、筛选、压缩和隔离四大操作，优化信息密度并突破窗口限制；记忆系统则负责关键信息的持久化保存、维护更新与按需召回，实现短期上下文向长期经验的沉淀。

关于自主工作流探索的相关话题，王垂宇认为，未来Agent将具备自主启动与持续工作能力，核心在于打通Agent状态与外部业务状态，建立基于事件触发、权限治理及结果回写的执行闭环，从而实现从“AI in Process”到“AI for Process”乃至自主流程的跃迁。

04、流程交给AI：制造业换一套跑法

当AI逐步接管业务流程，制造业正在换一套全新的跑法。AI融入流程，新旧体系完成衔接，流程节拍、人机边界都将迎来重新定义。

基于此，博世工业咨询首席梁丰、神州数码AIBG AI产品总监杜松、神州数码AIBG医药BU大模型解决方案架构师梁山和话题引领人DTinsight中国数智发展研究中心执行院长王雪娜，共同围绕着“流程交给AI：制造业换一套跑法”展开了高峰对话，引发强烈思考。

AI原生流程操作系统已经成为整个行业共识和未来转型趋势，但在落地不同行业中存在明显差异。梁丰认为，制造业更注重柔性生产，流程具有弹性，可渗透度大，节奏相对较快且具备创新性。AI应用需分层处理，在大模型层面由技术驱动，用于动态调配和意图识别；在小模型及车间固定流程层面由业务驱动，基于已有流程进行重构和优化。

针对不同行业决定AI产品设计和行业赋能视角，杜松强调产品设计需利用生态文本将非结构化知识（如老师傅经验、CAD图纸）转化为上下文，实现从依赖通用模型到结合具体场景的转变。对于AI的不确定性，产品需具备“可信”与“可追溯”能力，将不确定性显化，确保业务可控。

在探讨AI落地差异和智能场景产品能力改造问题时，梁山指出，医药业更关注合规监管与证据溯源，因不可回溯性要求严谨，导致其节奏相对较慢。他提出，企业需将内部知识、能耗数据、流程经验经过处理后融入大模型，使其理解企业特定目标，而非直接购买通用模型使用。

最后，王雪娜表示，传统企业业务流程的节拍，由行业标准、企业管理制度、人工操作节奏共同决定，有着固定的流程节点、审批节奏、执行周期。而当AI深度介入甚至接管全链路业务流程后，流程的推进速度、迭代节奏、启停规则都被重构。

“问学极客行”·走进长三角制造业数字化能力中心，是由神州问学主办，DTinsight中国数智发展研究中心、长三角（杭州）制造业数字化能力中心联合主办，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五站。本站立足长三角产业沃土，聚焦制造一线数字化转型实践，汇聚行业极客共探智能制造落地的真知与解法。

至此，九月份的“问学极客行”城市巡回技术沙龙系列活动全部结束，本系列活动汇聚制造、医药及AI领域的实践者与研究者和IT侧负责人，围绕产业数字化转型和AI原生的流程操作系统展开深度研讨，沉淀了宝贵的一线实践经验。“问学极客行”的探索仍在继续，期待后续与行业伙伴再度相逢，共探AI驱动行业数智化跃迁之路。