在人工智能技术日新月异的今天，神州数码凭借深厚的行业洞察和技术积累，揭开了AI原生赋能平台——神州问学的神秘面纱。作为企业AI着陆的加速引擎，神州问学致力于通过AI原生场景赋能，为企业开辟一条通往智能未来的坦途。
神州问学——打造“一站式”AI原生赋能平台
面对TOB业务复杂性和多样性，神州问学致力给出“一站式”解决问题的方式，将AI原生的场景赋能、知识治理、模型训练与管理三大功能模块融会贯通，为企业构建起一个有效、可迭代的AI开发环境。
AI着陆新正解一:颠覆繁琐，Agent开发的工程化革命
工程化的Agent开发是神州问学的一大亮点。传统AI开发中的繁琐与低效在此被彻底颠覆。平台提供了一套标准化流程和最 佳实践模板，使得Agent的创建不再是孤立的、一次性的任务，而是能够遵循明确的步骤，不断迭代优化，形成工程化的工作流。通过智能插件集成、知识挂载、多轮对话支持等功能，Agent不仅能够准确执行任务，还能自我学习、自我调整，实现与用户意图的深度匹配。
以销售场景为例，大多数企业的IT系统都十分庞杂，一个销售经理在工作中需要面对的IT系统通常有十余个，这本身就是个非常大的影响工作效率的事情。而客户拜访70%取决于前期的准备是否充分，可是现实中做一次客户拜访的准备其实是非常耗时的，我们看下AI原生的销售赋能如何实现的。
用户根据需要可以呼唤出辅助工作的智能体，比如拜访智能体我们叫智小访、当销售人员要去拜访客户之前，告诉智小访，“请帮我准备周五拜访客户所需的材料”。
基于公司的SOP， 智小访给出以下回应:
给出客户信息、背景分析及潜在合作机会，自动查重并给出建议
得到确认后，如去公司内部的CRM系统，以及外部招标网站、新闻网站等收集和查询信息，并给出摘要。
智小访进行信息汇总，把刚才得到的所有跟客户相关的大量信息进行汇总，总结归纳成PDF文件供销售下载，并根据公司标准的销售SOP和最 佳实践再次给出了重要的拜访提示，例如拜访前认真准备破冰话题、建立个人联系等等。
未来每一个销售都会拥有一个top sales的贴身教练，而销售的每次实践又可能成为新的最 佳实践的积累。通过构建类似这样的场景，整体销售的效率有10%的提升，企业的生产收益也会随之得到巨大的增长。
AI着陆新正解二:加速智慧沉淀，知识治理自动化
在知识治理方面，神州问学引入了自动化标注模型，极大简化了企业私域知识的整理与应用。针对如医药行业客户所面临的海量医疗文档治理挑战，平台的文档布局拆解工具和专业训练模型将人工干预的文档量从46万份减少至1000份以内，实现了知识治理的自动化飞跃。这一转变不仅提升了数据处理效率，更为企业构建了一个准确、有效的知识检索体系，为AI应用的深度学习和决策支持打下了坚实的基础。
这一过程不仅有效，而且确保了知识被恰当地切分、标记，使大模型能够深入理解企业特有知识，提升了响应的准确性和深度。通过先进的知识治理平台，为企业知识资产的有效转化与利用开辟了新径。知识不再沉睡于海量文档中，而是被激活、被赋予新的生命，成为驱动企业智能决策的核心动力。
AI着陆新正解三:大模型精细化管理，模型创新加速度
神州问学的大模型管理平台内置了精选的全球数十种基础大模型，搭配用户业务测试框架，为企业提供了一个全面评估模型性能的平台。通过直观的控制面板，算法团队能够实时监控训练进度，灵活调整训练策略，快速迭代模型，达到最 佳性能。这一特性不仅缩短了模型从实验室到生产环境的路径，也为企业持续优化私有模型集群、构建私域知识体系提供了强大支撑，加速了AI创新的规模化应用。
平台特别针对模型微调与训练的复杂性，设计了高度可配置的用户界面，支持多种训练方法与优化策略，如增量预训练、指令监督微调等，并创新性地采用Flash Attention-2等技术，显著提升了训练效率与推理速度。针对多机多卡环境的挑战，神州问学通过自适应并行模式与智能优化算法，构建了高性能的分布式训练系统，有效解决了资源限制与性能瓶颈，使模型训练与推理达到比较罕见的规模与效率。
神州问学——拓展企业智能边界
在神州问学的赋能下，企业不仅能够实现内部业务流程的智能化升级，更能在跨界协作、无边界组织构建上迈出重要步伐。随着大模型技术在多模态推理能力上的不断进步，Agent的能力边界将被不断拓宽，未来的企业将见证“超 级Agent”的诞生，每个员工都能借助AI的力量，成为各自领域的专家。同时，Agent间的无缝协作将打破部门壁垒，促进企业资源的有效流动和创新思维的碰撞，推动企业向无边界组织形态演进。
“故君子尊德性而道问学，致广大而尽精微，极 高明而道中庸。”AI着陆，不再只是憧憬，而是以我们之力，实现每一个智能场景的准确落地，共赴智能时代的星辰大海。
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