在人工智能技術日新月異的今天，神州數碼憑借深厚的行業洞察和技術積累，揭開了AI原生賦能平臺——神州問學的神秘面紗。作為企業AI著陸的加速引擎，神州問學致力于通過AI原生場景賦能，為企業開辟一條通往智能未來的坦途。

神州問學——打造“一站式”AI原生賦能平臺

面對TOB業務復雜性和多樣性，神州問學致力給出“一站式”解決問題的方式，將AI原生的場景賦能、知識治理、模型訓練與管理三大功能模塊融會貫通，為企業構建起一個高效、可迭代的AI開發環境。

AI著陸新正解一：顛覆繁瑣，Agent開發的工程化革命

工程化的Agent開發是神州問學的一大亮點。傳統AI開發中的繁瑣與低效在此被徹底顛覆。平臺提供了一套標準化流程和最佳實踐模板，使得Agent的創建不再是孤立的、一次性的任務，而是能夠遵循明確的步驟，不斷迭代優化，形成工程化的工作流。通過智能插件集成、知識掛載、多輪對話支持等功能，Agent不僅能夠精準執行任務，還能自我學習、自我調整，實現與用戶意圖的深度匹配。

以銷售場景為例，大多數企業的IT系統都十分龐雜，一個銷售經理在工作中需要面對的IT系統通常有十余個，這本身就是個非常大的影響工作效率的事情。而客戶拜訪70%取決于前期的準備是否充分，可是現實中做一次客戶拜訪的準備其實是非常耗時的，我們看下AI原生的銷售賦能如何實現的。

用戶根據需要可以呼喚出輔助工作的智能體，比如拜訪智能體我們叫智小訪、當銷售人員要去拜訪客戶之前，告訴智小訪，“請幫我準備周五拜訪客戶所需的材料”。

基于公司的SOP, 智小訪給出以下回應：

給出客戶信息、背景分析及潛在合作機會，自動查重并給出建議

得到確認后，如去公司內部的CRM系統，以及外部招標網站、新聞網站等收集和查詢信息，并給出摘要。

智小訪進行信息匯總，把剛才得到的所有跟客戶相關的大量信息進行匯總，總結歸納成PDF文件供銷售下載，并根據公司標準的銷售SOP和最佳實踐再次給出了重要的拜訪提示，例如拜訪前認真準備破冰話題、建立個人聯系等等。

未來每一個銷售都會擁有一個top sales的貼身教練，而銷售的每次實踐又可能成為新的最佳實踐的積累。通過構建類似這樣的場景，整體銷售的效率有10%的提升，企業的生產收益也會隨之得到巨大的增長。

AI著陸新正解二：加速智慧沉淀，知識治理自動化

在知識治理方面，神州問學引入了自動化標注模型，極大簡化了企業私域知識的整理與應用。針對如醫藥行業客戶所面臨的海量醫療文檔治理挑戰，平臺的文檔布局拆解工具和專業訓練模型將人工干預的文檔量從46萬份減少至1000份以內，實現了知識治理的自動化飛躍。這一轉變不僅提升了數據處理效率，更為企業構建了一個精準、高效的知識檢索體系，為AI應用的深度學習和決策支持打下了堅實的基礎。

這一過程不僅高效，而且確保了知識被恰當地切分、標記，使大模型能夠深入理解企業特有知識，提升了響應的準確性和深度。通過先進的知識治理平臺，為企業知識資產的高效轉化與利用開辟了新徑。知識不再沉睡于海量文檔中，而是被激活、被賦予新的生命，成為驅動企業智能決策的核心動力。

AI著陸新正解三：大模型精細化管理，模型創新加速度

神州問學的大模型管理平臺內置了精選的全球數十種基礎大模型，搭配用戶業務測試框架，為企業提供了一個全面評估模型性能的平臺。通過直觀的控制面板，算法團隊能夠實時監控訓練進度，靈活調整訓練策略，快速迭代模型，達到最佳性能。這一特性不僅縮短了模型從實驗室到生產環境的路徑，也為企業持續優化私有模型集群、構建私域知識體系提供了強大支撐，加速了AI創新的規模化應用。

平臺特別針對模型微調與訓練的復雜性，設計了高度可配置的用戶界面，支持多種訓練方法與優化策略，如增量預訓練、指令監督微調等，并創新性地采用Flash Attention-2等技術，顯著提升了訓練效率與推理速度。針對多機多卡環境的挑戰，神州問學通過自適應并行模式與智能優化算法，構建了高性能的分布式訓練系統，有效解決了資源限制與性能瓶頸，使模型訓練與推理達到前所未有的規模與效率。

神州問學——拓展企業智能邊界

在神州問學的賦能下，企業不僅能夠實現內部業務流程的智能化升級，更能在跨界協作、無邊界組織構建上邁出重要步伐。隨著大模型技術在多模態推理能力上的不斷進步，Agent的能力邊界將被不斷拓寬，未來的企業將見證“超級Agent”的誕生，每個員工都能借助AI的力量，成為各自領域的專家。同時，Agent間的無縫協作將打破部門壁壘，促進企業資源的高效流動和創新思維的碰撞，推動企業向無邊界組織形態演進。

“故君子尊德性而道問學，致廣大而盡精微，極高明而道中庸。”AI著陸，不再只是憧憬，而是以我們之力，實現每一個智能場景的精準落地，共赴智能時代的星辰大海。

審核編輯 黃宇