流火七月，全球目光再次聚焦上海。7月18日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC 2026）期间，由神州数码与哈佛商业评论中国联合主办的“冰山下的价值掘金——AI管理创新论坛”举行。
作为聚焦“AI+管理创新”的主题论坛，活动汇聚众多管理学者、咨询专家和产业一线实践者围绕AI for Process展开跨界研讨，凝聚产学研媒之力，试图回应企业AI落地的真实治理痛点与时代叩问。
以“AI for Process”为核，AI必须是内生系统，不是外挂
面对AI落地企业过程中面临的治理难题，神州数码董事长郭为提出，AI不能作为孤立工具悬挂在既有流程之外，而要以系统工程思维融入业务运行。
郭为以“风轮图”解释企业创新的内在机制：技术范式、业务模式和管理方法如同三片叶片，流程则是连接三者的中心轮毂。任何一项要素发生变化，最终都要落实到流程之中。企业如果只引入模型和智能体，却不相应调整业务流程、组织协作与管理机制，AI很容易被旧有体系吸收，成为效率更高的“外挂”，难以带来生产力的结构性变化。
这正是“AI for Process”所要解决的问题，即推动AI进入真实工作流，连接数据、知识、系统与岗位角色，参与分析、判断、协同与执行，将分散的个人经验转化为可复制、可迭代的组织能力。
同时，企业级AI的价值建立在高质量数据与高水平专家经验之上。数据治理能力强、专业积淀深、流程体系清晰的企业，能够借助AI放大自身优势；反之，低质量数据、断裂流程和模糊权责，也会在AI落地进入深水区的过程中加速暴露。企业不能期待AI自动填补管理洼地，而应首先建立值得被放大的核心能力。
在某高端装备制造企业，一起焊接导管腐蚀问题涉及多个图号和数百根导管，传统诊断所需的委托单、检测记录和人员口述分散在不同环节，分析过程耗时较长，也高度依赖专家经验。基于AI for Process，神州数码搭建智能故障诊断平台，将专家经验、历史报告和技术文献沉淀为结构化知识底座。系统能够自动匹配相关规则和历史案例，生成诊断方案，并持续汇聚宏观观察、微观检测和材料检查等证据，最终定位故障根因。诊断结果还可自动形成可追溯的结构化报告，使故障分析从“人找信息、人拼报告”转向知识驱动、证据支撑和系统沉淀，将专家方法转化为团队可复用的标准化能力。
同济大学经济与管理学院副院长王洪伟指出，企业当前需要验证的，已不再是模型能否完成某项任务，而是技术能力能否稳定转化为经营成果。模型能力提升不等于业务场景贯通，Agent能够运行也不意味着价值可以规模化复制。数据基础、流程衔接、部门协同、责任归属与价值度量，才是企业从“拥有AI”迈向“用好AI”，从“个人使用”到“组织使用”必须跨越的鸿沟。
从AI Ready、神州问学2.0、行业Agent到AI Infra，神州数码试图搭建的，正是一套支撑AI进入核心流程、稳定运行并持续进化的系统底座。
凝聚人机协同共识，构建长期交流共创机制
当AI从聊天窗口闯进核心流程，企业面临的问题便从生产力蔓延至生产关系。
北京大学国家发展研究院管理学教授杨壮、德勤中国咨询业务首席增长官黄伟强、北汽新能源享界超级工厂设备工程部部长李明宇，与来自产、学、研、媒各领域的嘉宾，围绕AI时代组织中的“人机共舞”展开了一场直面现实的思想碰撞。与会嘉宾认为，人机协同并非简单地将部分工作交给机器，而是需要重新划分任务、权限与责任，在发挥AI分析和执行能力的同时，确保涉及价值判断、重大决策和最终责任的环节始终由人把握。
为推动讨论从观点交流走向长期实践，论坛现场，神州数码与哈佛商业评论中国正式发起“通往AI世代”专栏，面向企业一线实践者、研究者和行业观察者征集真实案例与前沿观点，持续发现AI进入组织后的实际问题，沉淀可验证、可复用的方法和经验。
发挥产业场景优势，探寻企业AI落地新路径
从行业探索到方法论沉淀，也是寻找企业AI落地“中国路径”的过程。中国发展人工智能的底气，来自海量数据资源、完备产业体系与广阔应用场景。而将这些禀赋优势转化为现实生产力，AI就必须进入工厂、医院、研发、供应链与经营管理的主航道。
从这个角度看，WAIC 2026首场AI管理创新论坛的价值在于，将全球AI治理的宏观命题延伸至企业运行现场，推动中国人工智能的应用优势转化为流程重构、组织协同和生产力提升的现实能力。
回到WAIC 2026“智能伙伴，共创未来”的主题。真正的智能伙伴，从不只是会聊天、能生成内容的窗口。它必须进入业务流程，承担明确任务，接受组织治理，并在持续反馈中交付可度量的结果。企业级AI从工具走向伙伴的标志，从来不在于拥有多少模型与Agent，而在于流程、组织与生产力是否真正发生结构性蜕变。
冰山之上的AI技术能力，决定企业能否起跑；而冰山之下的管理创新，才决定企业能否在这波AI浪潮中穿越周期，蜕变新生。
