上证报中国证券网讯随着技术日益成熟，算法、算力、数据不断升级完善，以ChatGPT、SORA、Midjourney为代表的大语言模型热度持续攀升。但如何促使AI产品在B端顺利落地，已成为AI商业化落地亟待攻克的难题。
近日，神州数码董事长郭为在DC·AI生态创新中心开幕仪式上强调，以流程为中心切入AI应用，不仅是企业数字化转型的关键路径，更是AI加速数云融合的重要基石，“AIforProcess”有望成为推动AI商业化落地的关键力量。
上海人工智能实验室主任周伯文教授曾提出，人工智能发展存在一个“高价值区域”，其具备两大核心特点：一是AI能力需达到或超越90%以上专业人士水平；二是AI要具备广义人工智能级别的泛化能力，能以极低成本实现不同任务间的迁移。这一“高价值区域”正是AGI（通用人工智能）路线图的关键所在，也是未来引领新一轮技术革命的方向。
郭为在活动现场表示，对此观点深表认同。他认为，与其纠结AGI是否临近，不如深入探究AGI的本质及通往AGI的路径。只有实现专业性与泛化能力的平衡，AI才能真正成为变革生产力和创新的核心驱动力。这亦是AI在企业应用中的核心技术难题之一。
“通专融合”技术路径要求大模型不仅能理解和生成通用语言、知识及任务解决方案，更要深度服务于企业具体业务场景，如精准客户服务、智能流程优化和行业专属内容生成等。唯有如此，企业才能充分挖掘大模型潜力，将其打造为通用生产力工具与定制化业务解决方案的完美结合体，进而推动数字化转型与业务创新。在郭为看来，“针对‘通专融合’问题，神州数码的答案是神州问学。”
郭为认为，流程再造既是AI在企业应用中的难点，也是巨大的价值增长点。若能在流程再造中快速引入AI，将显著提升企业效率和竞争力，犹如在生产流水线中引入机器人。“AIforProcess”可被视为AI商业化落地的重要推动力，企业借助技术赋能，实现流程再造与优化，以流程为核心推动AI应用落地生根。在此过程中，企业数据资产与业务需求得以深度融合，流程不断得到优化与革新，进而使“AIforProcess”成为企业数字化转型的关键路径。（张可）
