在2025年世界人工智能大會(WAIC)上，神州數碼聯合德勤中國、中國信息通信研究院共同發布《AI for Process企業級流程數智化變革》藍皮書。神州數碼首席信息官李晨龍系統的闡釋了藍皮書的理念、路徑與實踐，為企業邁入以AI為核心驅動的流程智能化時代提供完善的方法論與工具支撐。

　　AI時代的流程重構新范式

　　李晨龍在演講中指出，傳統企業的數字化轉型以信息系統建設為核心，如CRM、ERP、HR系統曾極大提高了業務標準化與運行效率。然而隨著系統數量的增加，企業流程被割裂于不同系統之間，形成數據孤島，難以支撐當下對靈活響應與智能決策的需求，亟需AI進行智能升級。

　　他表示，當前大模型技術已在多個專業領域超越人類能力，但企業場景中的AI落地仍困難重重。通用大模型雖然強大，但缺乏企業特有的數據與專業知識積累。未來的企業AI應用須走向“通專融合”的路徑，利用開源大模型與企業內部數據共建專業化智能體，實現低成本、高適配的AI應用體系。

　　如何構建企業的通專融合的模型，關鍵在于把握業務模式、技術范式與管理方法的交匯點——流程。“當前AI仍停留在單點應用，尚未實現流程層面的重構與再造，而“AI for Process”正是以此為目標，推動企業實現全面感知、快速決策與持續優化。”

　　從理念到落地：雙路徑驅動流程智能化

　　為了幫助企業系統性推進AI for Process的落地，神州數碼基于大量實踐提出“Twin-Drive雙驅動模型”，即“自頂向下”與“自底向上”相結合的推進方法。

　　在“自頂向下”路徑中，企業從戰略出發，將業務流程拆解為L1至L5多層級體系，再在L5級業務活動中進一步識別AI應用場景。這種方式可系統性優化流程，但需高層驅動、全局規劃。它能確保 AI 應用場景的全面覆蓋，避免出現場景遺漏或執行斷點，確保各場景間形成有機串聯，構建起完整的 AI 流程生態。而“自底向上”的方法則更貼近一線實踐：從具體操作出發，梳理流程鏈條，在已有流程中尋找AI切入點，逐步沉淀價值，適用于局部創新與快速試點。

　　無論采用哪種路徑，最終都要落實到AI場景的精準描述。為此，神州數碼提出“AI Gene模型”作為統一語言，幫助企業精準描述每一個AI場景的角色、輸入輸出、操作規則與數據需求，確保AI與流程深度融合、可持續優化。

　　分享中，李晨龍借助神州數碼的自身實踐和醫療行業的客戶案例充分解釋了DT模型的應用方法及效果：通過自頂向下的方式，對LTC進行流程重塑，構建并快速部署多個AI智能體，智能體從創建到迭代周期從90天縮短至15天，實現跨模塊協同與業務響應提速;同時，在某醫藥企業中，通過自底向上的方法挖掘法規收集流程中的“隱性操作鏈條”，部署智能體后每人每月節省2.2人天，顯著提升流程效率與人力效能。

　　技術范式轉型：構建AI原生的企業架構

　　在業務模式和管理方法之外，企業流程的智能化還需要匹配技術范式作為支撐。李晨龍強調，當前企業流程承載在多個異構系統中，如同盲人摸象，難以形成整體感知。

　　為此，神州數碼提出AI原生的企業數智化參考架構，幫助企業看到“一整頭大象”， 其核心由兩大平臺構成：Agent中臺與智能流程工作臺。

　　Agent中臺匯聚企業內外的系統、數據、知識和模型資源，通過統一調度與管理，解決智能體生產的復雜性。智能流程工作臺則將L1-L5流程配置落地，實現流程執行與系統操作的一致性，并支持流程變更的靈活重構與數據積累。

　　他表示，“Agent中臺和智能流程工作臺作為AI for Process的兩大利器，在絕大多數客戶的實施過程中發揮關鍵作用，使AI能力能夠在企業流程中不斷快速迭代，持續發揮價值。”

　　面向未來：構建AI就緒企業，邁向智能共生

　　推進AI for Process不僅僅是技術層面的重構，更是一場深刻的組織與認知變革。李晨龍表示，企業要實現真正的智能化發展，還需具備“AI就緒能力”，包括知識治理體系建設、組織流程重塑、復合型人才培養與產業生態協同。

　　作為衡量未來企業應用AI程度的指標，此次藍皮書中首次提出了“AI滲透率”概念——即在企業業務流程中AI操作占總體操作比例(包括AI的操作、人的操作)。他提到，在未來，誰的滲透率更高，誰就發展就會更快。但從整體時間軸預測：三年后，AI還是輔助為主，滲透率10%-20%;五年后，人類指揮多個AI協作，滲透率30%-50%;十年后，將是人類監督AI自動運行，滲透率可能達到80%。