告别摆设式 AI，用 AI for Process激活企业增长
走进很多传统企业的“数字化指挥中心”，最常见的一幕是一面巨大的LED屏幕，上面跳动着五颜六色的折线图、柱状图和实时数据地图。一位穿着得体的讲解员会告诉你：这是我们的“数字孪生”，那是我们的“智能控制塔”。但如果你追问一句：“那今天下午的补货决策，是按照屏幕上的哪个数据来定的？”答案往往是一个尴尬的微笑，以及一句——“我们还是得听老销售的。”
这种现象，被神州控股智慧供应链集团首席技术官张虎坡在2026年6月9日的数云原力论坛上形象地称为“大屏综合症”。他在演讲中直言：
“很多公司在AI上砸了很多钱，但大多数钱变成了两样东西：一是挂墙上的数字大屏，数据非常漂亮，各种仪表盘在动，但真正没有人拿它去做决策；二是Chat bot，能回答，但从来没有嵌入到你真正的业务流程当中。”
企业跟风上线 AI 系统，最终只沦为摆设，无法真正融入经营、创造价值。
如何打破这一困局？
在 2026 数云原力大会上，神州控股依托AI for Process全新理念与落地体系给出了答案。
这套模式跳出单点 AI 工具化应用的传统思维，直面企业 AI 落地的各类痛点，以业务流程为核心重构经营逻辑，重新定义人与 AI 的协作模式，凭借清晰的落地路径、成熟的技术底座与开放的生态共创体系，为各行各业破解 AI 落地难、组织改造慢的行业顽疾提供了可复制、可落地的实践范本。
同时，神州控股在现场发布了「xᴬᴵ·供应链」生态共创计划，依托成熟的供应链 AI 控制塔方案、“AI First FDE” 方法论与“燕云三件套”技术能力，推动 “AI for Process” 理念在供应链领域形成落地闭环。
AI for Process 重构企业经营底层逻辑
神州控股数据智能集团技术研发中心总经理张伟对极客公园表示：“通用的模型现在真的很强，刷抖音看到的视频不比人做得差，录的语音AI也能整理。但进到企业的时候，它不了解你企业的真实情况。库存数据散落在多个内部系统里，排产的规则在老师傅脑子里，审批流程在某个流程系统里——这些只有企业自己才知道。”
所以，AI for Process的第一步，不是急着上大模型，而是先让AI“看懂”企业。
针对上述供应链场景痛点，神州控股提出供应链 AI 控制塔解决方案，重构供应链运营与管理范式。该方案采用三层架构全面贯通业务全链路：
1.底层统一接入 ERP、WMS、OMS、TMS 等各类业务系统数据，彻底打破数据孤岛；
2.中层围绕需求预测、采购计划、仓网调配、渠道补货、履约预警、经营归因六大核心环节搭建岗位 AI 工作台，全面落地岗位级智能决策能力；
3.顶层作为协同决策中枢，实现全链路态势可视、跨环节协同调度与问题归因反馈。
为保障供应链 AI 控制塔高效落地运行，张伟所在的团队推出了一套叫“燕云”的自研技术底座（燕云 DaaS、燕云 Infinity、燕云 Cortex），可以完成数据接入、治理、语义解析全流程工作，将企业零散的数据、隐性的业务规则、资深员工的行业经验、专属流程逻辑全部转化为可复用、可迭代的 AI 资产，打造企业专属的 “AI 孪生体”。
简单讲，核心就是做两件事：
一是数据与语义的统一——把那些给人看的系统数据，翻译成AI能懂的语言；二是认知与规则的统一——把老师傅脑子里的规则、流程里的逻辑，抽取出来变成AI可以调用的“技能”。
一个典型的例子来自钢铁行业。张伟描述了一个场景：钢铁是连续型生产，高炉一旦加热到1000度就不能停，不同批次、不同型号的钢种要交叉生产。交叉的部分如果处理不好，就会造成巨大浪费。
“怎么最优排布？A和B最相近，中间混合的部分还能用，那部分就能节省成本。这需要靠过往数据，判断混合部分到底是判A、判B还是直接判废。我们通过流程优化，每年能给企业省下几百万的成本浪费。”
因此，AI for Process的关键不是让人“看见”数据，而是替人“判断”并“执行”最优解。正如张虎坡在演讲中所说：“AI控制塔不是让你看清全链路，而是让你在每个节点真正能做相应的决策。当你有数千甚至数万个SKU时，你的精力是不够的，但AI可以帮你做更多的决策。”
这也是AI for Process的一个核心价值 —— 让 AI 从 “工具” 升级为 “流程引擎”，深入业务肌理，而非游离在经营体系之外。
重新定义“AI幻觉”，人与AI共生决策
在关于AI的普遍焦虑中，“幻觉”是一个高频词。人们担心大模型会一本正经地胡说八道，把虚假信息当成事实输出，从而在企业关键决策中造成灾难性后果。这种担忧不无道理，但也可能遮蔽了一个更本质的问题：人的决策，难道就没有“幻觉”吗？
神州控股智慧供应链集团副总裁闫丰分享了一个案例：“我们跟很多客户沟通过，AI做出的方案，哪怕有一二十年行业经验的人，也会认为有些点超出了以往的认知范围，但他认为是对的。这个过程我很难回答决策采用率是多少，但只要能达到‘AI答出的东西在你的专业领域也有超出预期’的效果，就够了。最终还是要你来确认。”
神州控股团队结合大量产业落地实践认为，在企业经营场景中，市场行情、订单需求、供应链波动本身就充满不确定性，纯粹的确定性判断反而不符合商业规律。
那些超出认知但正确的瞬间，恰恰可以被理解为一种有价值的“幻觉”。
这意味着，AI的角色更应当被定义为“参谋”而非“司令”。它可以在海量数据中找出人类经验盲区里的可能性，哪怕这种可能性听起来有些“离谱”；但最终拍板的，依然是那个对盈亏负责的人。这种“人与AI共生决策”的模式，既保留了人类的责任主体地位，又最大限度地释放了AI的概率性推演能力。
因此，神州控股的做法是通过AI for Process确立了人机共生、各司其职的全新协作关系：AI 负责数据梳理、多场景推演、风险预判、方案生成等海量、重复性、高运算量的工作，把万千业务可能性清晰呈现给管理者；企业员工凭借多年行业经验、对内部规则的把控，完成最终决策与落地执行。
这种“AI建议+人确认”的模式，实际上将AI幻觉从一个需要被消除的缺陷，转变成了一个可以被利用的创新来源。
AI 是决策辅助者，而非替代者，人工守住规则红线，AI 释放数据价值，二者互补共生，既规避了 AI 幻觉带来的风险，又弥补了人工算力不足、视角局限的短板。
用小切口撬动复利增长，AI落地不再漫长
AI技术迭代以月为单位，但企业组织变革往往以年为单位。这个时间差，是无数AI项目从“雄心勃勃”走向“悄无声息”的隐形杀手。一家企业从立项、招标、选型、实施到验收，动辄半年到一年。等到系统上线，业务场景可能已经变了，当初假设的ROI也可能早已不复存在。
神州控股的AI for Process试图用一套名为“AI First FDE”的方法论来打破这个魔咒。FDE全称是“Forward Deployed Engineer（以AI为先的前沿部署工程师）”，核心逻辑是：不要先建平台，而是先跑通一个最小的价值闭环。
张伟在演讲中详细拆解了这个过程：“我们会带着AI直接杀到真实的业务现场，找到具体有价值的决策节点。花大概一周左右的时间，产出最小的MVP（最小可行产品），用你的真实数据、真实场景，给你一个真实可见的结果。基于这个结果，你在一周内就能决定要不要继续往下做，而不是先砸几百万上一个平台，等半年再看。”
他表示，标准化的工程化成本降低大概是5到8倍。传统需要花一个团队三到六个月做出的MVP系统，现在可能就是三到四个人一周就可以解决。
一个具体的案例来自某供应链客户。张伟在演讲中回忆了他们如何用这个飞轮打破僵局：“第一次和客户交流时，大家都是商业客套，没什么信任基础。我们先展示了两个案例——一个是钢铁行业的排产沙盘，一个是仓储作业的精细化分析。每个案例的交付时间都不超过两周。客户看到后说：‘那你们试试我这边一个具体仓库的拣货数据。’第二周，我们给他呈现了一个基于库存优化的可演示真实系统。他看到系统后，给了我们他ERP里的核心数据——对于一个只交流了两次的客户来说，这是高度的信任。”
最戏剧性的一幕发生在第二次交付的演示会上。张伟说：“我们计划演示一个小时，但演示到第10分钟就被客户叫停了。他说：‘你这个成果已经远超我预期了，我需要邀请我的董事长来听汇报，把所有业务部门都召集起来。你不用再浪费时间给我们介绍两遍了。’”
这个案例揭示了AI for Process与传统AI落地方案的本质区别：它不是卖一套软件，而是帮企业长出一套能力。这套能力不会随着项目结束而消失，反而会随着每一次决策、每一次执行而变得越来越厚。
据介绍，随着每一次决策的确认，每一次流程的执行，它的数据会越累越厚，壁垒会越来越厚。用的越多，这套Agent就越懂你。
正如此次推出的「xᴬᴵ·供应链」生态共创计划，它的标准化合作路径是：合作初期开展1-3 天供应链高价值点AI诊断，精准定位高价值优化节点；随后依托企业真实数据，在两周内完成场景 MVP 验证；最终由客户根据实际落地效果，自主决定后续合作深度。
“你需要准备的东西很简单：一个真实的问题，一批真实的数据，一个业务负责人，一次联合验证的窗口。剩下的交给燕云，交给我们的FDE团队，我们就可以创造出你希望要的价值。”
这或许就是AI for Process最朴素的世界观：不忽悠你上大平台，不逼你搞数据中台，而是从你最疼的那个小问题开始，一周之内让你看到真金白银。然后，让这个小小的成功，像飞轮一样，一圈一圈地转动起来，最终重构整家企业的经营底层逻辑。
