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2025年5月29日，古都西安迎來(lái)"數(shù)云原力2025·數(shù)智金融論壇"的盛大啟幕。在這場(chǎng)匯聚全球金融科技前沿思想的盛會(huì)上，神州數(shù)碼副總裁、CTO李剛發(fā)表主題演講，正式宣布神州數(shù)碼自研的神州問(wèn)學(xué)由AI原生賦能平臺(tái)升級(jí)為企業(yè)級(jí)Agent中臺(tái)，為AI規(guī)?；涞靥峁┤珬＝鉀Q方案。

AI Agent經(jīng)濟(jì)崛起：
企業(yè)進(jìn)入"碳基+硅基"協(xié)同新紀(jì)元

李剛以紅杉資本關(guān)于“智能體經(jīng)濟(jì)”的預(yù)測(cè)為引，指出在黃仁勛所預(yù)言的“千人千Agent”協(xié)作模式正逐步成為現(xiàn)實(shí)的當(dāng)下，AI已經(jīng)不再是實(shí)驗(yàn)室中的概念產(chǎn)物，而正在深刻改變企業(yè)的運(yùn)營(yíng)邏輯與組織方式。他強(qiáng)調(diào)：“我們正處于一個(gè)‘碳基大腦’與‘硅基智能’協(xié)同進(jìn)化的時(shí)代，企業(yè)必須重構(gòu)自身的數(shù)字競(jìng)爭(zhēng)力。”

當(dāng)前，AI的應(yīng)用已跨越“模型能力驗(yàn)證”的上半場(chǎng)，正式進(jìn)入追求實(shí)際效能、構(gòu)建業(yè)務(wù)閉環(huán)的下半場(chǎng)攻堅(jiān)階段。面對(duì)企業(yè)在AI轉(zhuǎn)型過(guò)程中的普遍困惑，李剛提出了破局PoC困境的四大法則：

• 端到端系統(tǒng)思維：將AI視為整體業(yè)務(wù)流程的一部分，而非孤立的技術(shù)模塊；

• 生產(chǎn)級(jí)設(shè)計(jì)導(dǎo)向：從一開(kāi)始就按照可上線、可持續(xù)的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行設(shè)計(jì)；

• 敏捷迭代方法論：快速試錯(cuò)、持續(xù)優(yōu)化，在實(shí)踐中不斷打磨產(chǎn)品；

• 高目標(biāo)牽引策略：設(shè)定高標(biāo)準(zhǔn)，以量化指標(biāo)驅(qū)動(dòng)規(guī)?；涞亍?/p>

李剛特別指出：“量化高目標(biāo)不是阻礙，低標(biāo)準(zhǔn)才是規(guī)模化落地的真正桎梏。”這一觀點(diǎn)直擊行業(yè)痛點(diǎn)，為企業(yè)在AI落地過(guò)程中提供了清晰的方向指引。

直面產(chǎn)業(yè)級(jí)挑戰(zhàn)：
精度、規(guī)模、成本的三角博弈

面對(duì)金融政策變量復(fù)雜、制造業(yè)工業(yè)邏輯強(qiáng)依賴、醫(yī)藥臨床經(jīng)驗(yàn)壁壘等行業(yè)特性，通用大模型常陷入“水土不服”困境?；跀?shù)十個(gè)行業(yè)上百個(gè)場(chǎng)景的實(shí)踐，神州數(shù)碼總結(jié)出企業(yè)級(jí)AI落地的核心命題：

• 精度革命：通過(guò)SFT監(jiān)督微調(diào)、RL強(qiáng)化學(xué)習(xí)與RAG檢索增強(qiáng)的“技術(shù)組合拳”，將通用大模型轉(zhuǎn)化為具備企業(yè)記憶與場(chǎng)景認(rèn)知的“領(lǐng)域?qū)＜?rdquo;，某銀行智能審核場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)97%準(zhǔn)確率；

• 規(guī)模突圍：獨(dú)創(chuàng)ModelOps、DocOps、DatasetOps、ProcessOps四大模塊，解決數(shù)據(jù)、用戶、場(chǎng)景、算力的四維擴(kuò)展難題，支撐某保險(xiǎn)公司3周內(nèi)完成三大業(yè)務(wù)場(chǎng)景Agent集群部署；

• 成本重構(gòu)：依托HICA推理加速套件與HISO異構(gòu)算力調(diào)度套件，實(shí)現(xiàn)服務(wù)性能10倍提升與算力利用率40%優(yōu)化，破解私有云環(huán)境下算力成本與工程投入的ROI困局。

工程化突圍：
構(gòu)建Agent Factory的"神州范式"

面對(duì)產(chǎn)業(yè)痛點(diǎn)，李剛揭曉神州問(wèn)學(xué)的體系化答案——通過(guò)ModelOps、DocOps、DatasetOps、ProcessOps四大核心模塊，打造企業(yè)級(jí)Agent智能體生產(chǎn)線。該平臺(tái)獨(dú)創(chuàng)"通專融合"技術(shù)路徑：以Deepseek等通用大模型為基座，通過(guò)SFT監(jiān)督微調(diào)、RL強(qiáng)化學(xué)習(xí)、RAG檢索增強(qiáng)的"組合拳"，注入企業(yè)專屬記憶與場(chǎng)景認(rèn)知；依托文檔智能與流程智能雙引擎，實(shí)現(xiàn)知識(shí)中樞的動(dòng)態(tài)進(jìn)化與業(yè)務(wù)流程的原子化封裝。更通過(guò)HICA推理加速套件與HISO異構(gòu)算力調(diào)度套件，達(dá)成10倍級(jí)服務(wù)性能提升與40%算力利用率躍升。

神州問(wèn)學(xué)產(chǎn)品升級(jí)：
開(kāi)啟Agent規(guī)?；a(chǎn)時(shí)代

隨后，李剛宣布神州問(wèn)學(xué)升級(jí)為企業(yè)級(jí)Agent中臺(tái)。神州問(wèn)學(xué)企業(yè)Agent中臺(tái)提供從PoC概念驗(yàn)證到Production上線的全流程AI工程能力，助力企業(yè)構(gòu)建專屬的Agent Factory，推動(dòng)智能化升級(jí)：

• 精度提升：較傳統(tǒng)方案提升約20%-40%；

• 規(guī)模擴(kuò)展：具備云原生級(jí)的彈性擴(kuò)展能力；

• 成本優(yōu)化：算力成本降低約40%。

正如李剛所言：“就像福特T型車顛覆制造、集裝箱重塑物流，縱觀人類產(chǎn)業(yè)革命的歷史，真正的贏家往往不是技術(shù)的首創(chuàng)者，而是最先規(guī)?；瘧?yīng)用并持續(xù)迭代的創(chuàng)新實(shí)踐者。神州問(wèn)學(xué)要做的，就是為企業(yè)打造Agent Factory，讓智能體像工業(yè)品一樣被高效生產(chǎn)和管理。”

在古絲綢之路的起點(diǎn)，一場(chǎng)關(guān)于智能體生產(chǎn)力的新變革正蓄勢(shì)待發(fā)。隨著“智能體經(jīng)濟(jì)”的加速滲透，企業(yè)對(duì)AI的期待已從“能用”轉(zhuǎn)向“好用”、“易用”、“可用”。神州問(wèn)學(xué)以系統(tǒng)性工程能力為核心，助力企業(yè)構(gòu)建“硅基生產(chǎn)力”，在數(shù)智化轉(zhuǎn)型的浪潮中搶占戰(zhàn)略高地。

未來(lái)，神州數(shù)碼將持續(xù)深化AI工程化能力，推動(dòng)AI從“技術(shù)實(shí)驗(yàn)”走向“商業(yè)價(jià)值”，從“單點(diǎn)突破”邁向“生態(tài)演進(jìn)”，為中國(guó)乃至全球企業(yè)提供更加成熟、穩(wěn)定、高效的AI Agent中臺(tái)解決方案。