AI项目最容易卡在哪一步？
不是选模型，不是Prompt调优，也不是缺数据、缺算力，而是从“跑通Demo”走到“上线生产”的最后一公里。
这关键的一公里上横着5堵“墙”——模型多到管不过来、推理贵到跑不起、预算超支说不清、安全合规处处掣肘、从零搭建一拖再拖。它们是企业AI落地现实的拦路虎，也是每个AI工程师、每个AI项目负责人都逃不掉的拷问。
今天，智慧数码正式推出智慧问学灵果MaaS平台（以下简称“问学灵果”）。作为智慧问学体系下的企业级AI控制平台，它针对上面这5堵墙给出了一套统一解法。
百“模”归一，一个API全打通
对做AI集成的研发人员来说，凌晨两点被限流告警叫醒是常有的事。线上服务突然告警——某一路接口限流了，研发人员从床上爬起来，一边切备选模型一边在群里@一遍又一遍。问题在于：每接一个模型，就要在代码里多写一套接入逻辑、多管一组密钥。模型一多，光是“接谁、谁限流、谁挂了”这件事，就够研发折腾好几天。
问学灵果把这层麻烦收进平台：标准化统一API，一次接入，100+主流模型按需调用；密钥管理、限流策略统一收口，高可用架构下故障自动切换，业务持续稳定运行。
对研发来说，这意味着接入代码只写一遍、密钥只管一套，省下的精力都还给业务逻辑本身。下一次再收到凌晨两点的告警，通常只是一条通知——平台已经自动切换好了，不必人工介入。
按需调度，成本效果双优
换个视角。作为公司的运营，每个月最头疼的不是模型，是那张AI账单——全量请求都走旗舰大模型，效果是稳，钱也真贵。问一句“为什么不用便宜的小模型”，得到的回答通常是：“业务部门嫌效果差。”死循环就此形成：压成本就降质量，保质量就烧预算。
问学灵果按问题复杂度自动匹配最优模型：简单问题小模型快速响应，复杂问题大模型深度推理。行业典型场景下，对比全量大模型调用，推理成本可降低40%以上，响应效果不打折扣。
这一能力的价值有两层。一是成本用得起——“每个请求都走旗舰大模型”的浪费，变成“按需调用、按复杂度分级”，同等业务量下成本明显下降；二是体验稳得住——复杂任务自动调度到推理能力强的模型，不必在响应速度和回答质量之间二选一。AI超支这个老问题，从机制上被解掉了。
预算分账，用量透明
再看一个场景。王经理刚接手一个AI项目，要向CFO汇报预算。他最怕的不是“今年要花多少”，而是“会不会中途被叫停”——项目做到一半账单突然爆掉，在实际项目中并不罕见：某个实验流量没卡住、某把API Key被刷飞、某个团队刷了一整晚Demo，结果一整条业务线的预算被冻结，项目组全员写检讨。
问学灵果支持按企业、团队、API Key、模型等多个维度设置预算阈值，Token消耗统计、成本分析、预算封顶、提前预警配套齐全；计费对账统一在平台内完成，还兼容BYOK（自带密钥）模式——企业自有密钥直接对接，账单照样一目了然。
“花了多少、谁花的、超没超”，这件事从Excel表搬进了平台仪表盘：额度占用、消耗曲线、成本漏斗一屏可查，再配合预算封顶与提前预警，意外超支难以再发生。下一次王经理向CFO汇报，打开仪表盘，“哪条线在花、花了多少、还剩多少”讲得清清楚楚——预算的底气，从“我说应该没问题”变成“数据在这里”。
开箱即用，五大模块一站配齐
问学灵果最值得说的一块：把企业落地时绕不开的“周边能力”直接打包到位，研发无需自研。
我们在这里同样举两个模块在真实场景里的应用，方便更好理解：
1、提示词管理——从“事故回滚”升级为“业务敏捷与快速试错”。只需在智慧问学灵果MaaS平台配置，运营人员和产品经理即可通过系统级/用户级模板自主调优，配合秒级回退和AB测试，让Prompt迭代像发朋友圈，研发人员从业务文案修改的泥潭中抽身。
2、记忆管理——从“AI失忆”升级为“个性化体验与长期陪伴”。企业级AI应用（如私人顾问、健康管家或长期项目跟进AI），需要记住用户上个月的风险或偏好、历史沟通记录、个人习惯等信息。用户最大的痛点是“它不记得我”：上个月的事、说过几次的个人习惯等，多轮之后全忘光。问学灵果把这件事接住：告别“无状态”的问答机器人。问学灵果开箱即用集成Mem0、Cognee等主流记忆引擎，让AI“记住你”。无论跨越多少轮对话、间隔多长时间，AI都能精准调用用户画像，提供千人千面的专属服务，极大提升用户黏性和转化率。
轻量级RAG知识库、全链路安全防护、多协议网关——都是企业AI落地时绕不开的“周边能力”，每块单独攒都要几周起步。问学灵果把这五件事一次配齐，让研发人员的精力可以还给业务本身。
合规双轨，灵活部署
合规这件事，问学灵果走的是双轨：国内部署仅调用国内合规模型，海外部署可调用相应的海外合规模型，切换环境只需切换域名。部署形态同样是两条路：金融、医疗等强监管行业走私有化——数据物理隔离、可审计、安全性更高；追求快速上线的SaaS、互联网、出海企业走公有云SaaS——多租户逻辑隔离、开号即用、成本更低，不必自己采购和运维基础设施。同一个平台，两条路径，支持企业按照自身合规边界来选择。
企业AI落地进入深水区，比拼的不再是“用不用得上”，而是“管不管得住”。智慧问学灵果MaaS平台今天正式上线——“选、接、用、管”四件事，一次接入、自由组合，让企业AI应用从“跑得起来”走向“用得顺手、花得明白、管得清楚”。
从今天起，“管好大模型”这件事，智慧问学灵果MaaS平台搞定！
近日，魔乐社区龙虾挑战赛・OpenClaw虾客松赛事揭晓，智慧数码旗下智慧鲲泰异构计算团队资深AI工程师严文会代表智慧鲲泰斩获个人创意赛一等奖。该作品基于OpenClaw框架深度定制，结合企业真实业务场景，摒弃传统对话式AI思路，实现从“聊天AI”到“生产AI”的跨越，彰显了智慧鲲泰在智算与AI智能体领域的技术实力。
方案核心亮点
依托智慧鲲泰全栈AI能力与本地私有化部署架构，智能体打造人格化、记忆化、工程化、安全化四大核心优势：
专属人格记忆：通过四大配置文件搭建固定角色人设，长效记忆用户业务偏好，响应更贴合场景；
分层技能架构：采用实验仓+正式仓双层管理模式，沉淀多场景可复用、可迭代的专业技能；
混合算力支撑：内网私有化部署主流大模型池，搭配云端算力弹性兜底，兼顾性能与成本；
全流程安全可控：本地优先部署，核心数据、代码、配置不出内网，严格保障企业数据安全。
方案落地应用场景
智能体深度融入企业研发、市场、协同办公全业务流程，实现五大场景高效提效：
研发自动化：支持服务器远程运维、昇腾生态自动排障，14分钟完成GLM5.1在基于昇腾910B以及鲲鹏920新型号的KunTai R624 K2大模型训推一体服务器适配部署；
市场物料自动化：一键生成展会宣传物料、剪辑产品宣传片，将两周工作量压缩至半天完成；
企业知识闭环：打通办公平台、内部知识库与代码仓库，实现文档统一归集、智能检索、权限管控，自动响应80%内部常规咨询；
交互式演示创新：联动清华多智能体平台，打造可交互、分支式产品演示方案，显著提升客户宣讲转化效率；
日常办公提效：自动生成结构化工作日报、维护任务看板，降低80%以上日常办公耗时。
制造业的数字化，长三角走了十多年：上云、连设备、建平台，产业链咬合紧密。而在AI时代，流程里哪些环节可以交给AI去跑，哪些还必须留在人手里，正在成为行业新课题。带着对这一命题的深度思考，智慧问学以智慧数码“AI for Process”为理念，通过AI原生的流程操作系统，驱动企业实现智能化跃迁，迈向行业提效新阶段。
9月21日下午，由智慧问学主办，DTinsight中国数智发展研究中心、长三角（杭州）制造业数字化能力中心联合主办，智慧数码通明湖研究院提供智库支持，以“AI原生的流程操作系统”为主题，“问学极客行”·走进长三角制造业数字化能力中心活动圆满落幕！
本次活动吸引了智能制造、物联网、医药、科技互联网等领域的广泛关注，汇聚了包括东风汽车、杭州日月电器、浙江国川物联网、杭州智统科技、浙江天宇药业等企业在内的60余位专家及企业侧IT负责人，齐聚长三角（杭州）制造业数字化能力中心。围绕“AI原生的流程操作系统”这一主题，通过实践分享、技术演示、产品能力进化与闭门研讨等形式，展开了一场产学研深度联动，共探企业智能化跃迁路径与效率提升的深度碰撞。
01、AI赋能智造 加速技术创新落地
工业4.0浪潮之下，人工智能正重塑制造业的底层运行逻辑。从生产现场的数据感知、实时分析，到工艺优化、质量预判与柔性调度，智能技术持续打通设备、产线与工厂之间的数据壁垒，推动传统制造向自主感知、动态决策的智能制造转型。而AI原生的系统操作流程，为制造业智能化升级提供可参考的实践思路。
博世作为百年工业巨头，早在2015年便启动AI探索。博世工业咨询首席梁丰，发表了《博世智造-人工智能创新实践》的主题演讲，他指出，AI成熟度模型Level 1-3主要提效，唯有结合执行端（如机械臂、AGV）才能实现真正的人力替代与收益闭环。在场景切入上，离散制造聚焦生产计划、供应链控制等不确定性问题；流程行业侧重参数优化与能源管理。
同时，梁丰分享了落地经验，他表示，博世推行由计划员、维修工等业务人员直接开发智能体，而非依赖IT。秉持“知识库+执行端”才有ROI的核心观点，大模型套小模型需数据支撑。为解决企业迷茫与工具选型痛点，建议通过工作坊共同定义路线图与财务指标，以点带面逐步推广，确保AI融入业务流程并产生实际价值。
02、点线成面，AI赋能产业智能化跃迁
产业智能化正从单点试点走向纵深落地。无论是行业整体由点到线再到面的智能化跃迁，出海场景下的智能营销实践，还是AI重塑汽车制造的场景革新，AI原生的流程操作系统落地的多元路径。
在主题演讲中，智慧数码AIBG AI产品总监杜松，发表了《智慧问学驱动行业由点-线-面的智能化跃迁》的主题演讲，他认为，智慧问学定位已从单点智能体工具演进为原生流程操作系统，旨在驱动业务结果而非仅仅提供技术能力。其核心架构包含三层：底层MaaS层实现模型统一管理与成本控制；中间知识治理层通过本体构建与可信证据链，解决非结构化数据的关联与权限管控；上层流程智能层串联Agent与人机协作节点。
同时，杜松给出了落地路径，他指出，落地遵循“点线面”策略，以半导体良率分析、医药研发报告等高价值场景为“点”，明确人机边界，进而串连成“线”，优化跨环节流程；最终形成“面”，重构组织分工与激励体系。关键价值在于建立可追溯的可信证据链，清晰界定人机协作职责，确保AI应用直接导向降本增效等业务结果，推动制造业从单点AI应用向全链路智能化跃迁。
随后，智慧数码AIBG医药BU大模型解决方案架构师梁山，针对医药行业的研发领域进行了分享。在《智慧问学以AI for Process，驱动药物研发新范式》的主旨演讲中，梁山表示，AI正从单点应答转向驱动药物研发全流程。在立项阶段，利用多智能体协同进行靶点情报与专利分析，识别高价值赛道；临床阶段聚焦数据管理与PV事件处理；申报阶段辅助CSR等文件撰写及格式翻译，加速上市进程。
梁山强调，通过“点线面”策略构建能力，以高价值场景为“点”，串联跨环节流程为“线”，最终实现全链路智能化“面”。明确人机协作边界，AI负责重复性数据处理与分析，人类专注于结果检查、决策判断及责任签名，确保合规可信。同时，依托MaaS层实现模型统一调度与编排，结合知识治理强化专业术语库与数据结构化，为上层应用提供坚实基座。智慧问学以“AI for Process”方法论，推动药企从建平台转向重构核心业务流程，实现知识复用与研发提效。
03、企业级Agent：面向复杂任务的关键能力解析
数字化业务场景日趋多元，企业正面临大量长链路、多步骤、需要跨系统协同的复杂任务。企业级Agent凭借自主规划、工具调用、环境交互与持续迭代的核心能力，打破传统自动化的边界，从被动执行指令升级为主动拆解目标、调度资源、闭环处理业务。
在主题演讲中，智慧数码通明湖研究院资深AI研究员王垂宇，做了题为《面向复杂任务与持续工作的企业级Agent：关键能力解析》的分享，他认为，智能体产品正从管理对话向管理任务演进，工作范围扩展至文件管理与代码执行沙箱，执行过程更加透明以支持自进化。在关键工程能力上，规划层面结合人类制定的工作流与Agent自主的Planning及ReAct机制；上下文工程通过写出、筛选、压缩和隔离四大操作，优化信息密度并突破窗口限制；记忆系统则负责关键信息的持久化保存、维护更新与按需召回，实现短期上下文向长期经验的沉淀。
关于自主工作流探索的相关话题，王垂宇认为，未来Agent将具备自主启动与持续工作能力，核心在于打通Agent状态与外部业务状态，建立基于事件触发、权限治理及结果回写的执行闭环，从而实现从“AI in Process”到“AI for Process”乃至自主流程的跃迁。
04、流程交给AI：制造业换一套跑法
当AI逐步接管业务流程，制造业正在换一套全新的跑法。AI融入流程，新旧体系完成衔接，流程节拍、人机边界都将迎来重新定义。
基于此，博世工业咨询首席梁丰、智慧数码AIBG AI产品总监杜松、智慧数码AIBG医药BU大模型解决方案架构师梁山和话题引领人DTinsight中国数智发展研究中心执行院长王雪娜，共同围绕着“流程交给AI：制造业换一套跑法”展开了高峰对话，引发强烈思考。
AI原生流程操作系统已经成为整个行业共识和未来转型趋势，但在落地不同行业中存在明显差异。梁丰认为，制造业更注重柔性生产，流程具有弹性，可渗透度大，节奏相对较快且具备创新性。AI应用需分层处理，在大模型层面由技术驱动，用于动态调配和意图识别；在小模型及车间固定流程层面由业务驱动，基于已有流程进行重构和优化。
针对不同行业决定AI产品设计和行业赋能视角，杜松强调产品设计需利用生态文本将非结构化知识（如老师傅经验、CAD图纸）转化为上下文，实现从依赖通用模型到结合具体场景的转变。对于AI的不确定性，产品需具备“可信”与“可追溯”能力，将不确定性显化，确保业务可控。
在探讨AI落地差异和智能场景产品能力改造问题时，梁山指出，医药业更关注合规监管与证据溯源，因不可回溯性要求严谨，导致其节奏相对较慢。他提出，企业需将内部知识、能耗数据、流程经验经过处理后融入大模型，使其理解企业特定目标，而非直接购买通用模型使用。
最后，王雪娜表示，传统企业业务流程的节拍，由行业标准、企业管理制度、人工操作节奏共同决定，有着固定的流程节点、审批节奏、执行周期。而当AI深度介入甚至接管全链路业务流程后，流程的推进速度、迭代节奏、启停规则都被重构。
“问学极客行”·走进长三角制造业数字化能力中心，是由智慧问学主办，DTinsight中国数智发展研究中心、长三角（杭州）制造业数字化能力中心联合主办，智慧数码通明湖研究院提供智库支持，“问学极客行”城市巡回技术沙龙系列活动的第五站。本站立足长三角产业沃土，聚焦制造一线数字化转型实践，汇聚行业极客共探智能制造落地的真知与解法。
至此，九月份的“问学极客行”城市巡回技术沙龙系列活动全部结束，本系列活动汇聚制造、医药及AI领域的实践者与研究者和IT侧负责人，围绕产业数字化转型和AI原生的流程操作系统展开深度研讨，沉淀了宝贵的一线实践经验。“问学极客行”的探索仍在继续，期待后续与行业伙伴再度相逢，共探AI驱动行业数智化跃迁之路。
伴随AI热潮的不断高涨，制造业正由“数字化”迈向“数智化”的新阶段。然而，数十年积累的工艺经验与产线资产，与由AI驱动的智能决策、自主调度能力之间仍存在巨大鸿沟。关于生产范式重塑、工业数据治理与产业链协同升级的讨论，正在成为行业新课题。带着对这一命题的深度思考，智慧问学以智慧数码“AI for Process”为理念，通过AI原生的流程操作系统，驱动企业实现智能化跃迁，迈向行业提效新阶段。
9月18日下午，由智慧问学主办，DTinsight中国数智发展研究中心、中关村东升国际科学园联合主办，智慧数码通明湖研究院提供智库支持，以“AI原生的流程操作系统”为主题，“问学极客行”·走进中关村东升国际科学园活动圆满落幕！
本次活动吸引了来自智能制造、大数据、科技互联网等行业的60余位企业管理者、CIO、AI专家及生态伙伴齐聚中关村东升国际科学园，围绕“AI原生的流程操作系统”这一主题，通过实践分享、技术演示、产品能力进化与闭门研讨等形式，展开了一场关于企业智能化跃迁路径与效率提升的深度碰撞。
01 AI安全驾驭制造业新生产力
大模型、智能体正在重塑产业生产方式，AI已然成为驱动产业变革的全新生产力。但能力跃升的背后，也为工业场景打开了全新攻击面。从生产工艺数据泄露、模型投毒篡改控制参数，到智能产线决策逻辑被劫持，传统边界防护体系难以应对这类新型风险。释放AI赋能制造价值的同时，筑牢制造业安全防线，成为制造企业推进数智化转型必须直面的核心命题。
活动伊始，北汽福田汽车全球信息安全负责人&中国区DPO张志强，发表了《AI安全-从新生产力到新攻击面》的主题演讲，他指出，AI融入业务流程导致安全边界重构，从传统数据中心扩展至车端、供应链及智能体交互层面。对于提示词注入、智能体越权执行、AI供应链漏洞、模型幻觉及知识库数据投毒等风险，福田建立多维防控体系：严控核心数据不出域、保障本地化模型安全、规范工具调用权限、全面盘点AI资产、依托Hook技术搭建轻量化AI安全护栏。从落地实践成效看，AI深度赋能安全与业务，财务报销实现人机协同、审批时效小时级提速，87%安全运营任务由AI自动化处理，自研工具压降测试成本，AI风控倒逼业务合规升级。AI应用短期需投入赋能增效，长期可实现降本增效，核心是推动AI全流程落地，搭建可信可控的AI原生安全体系。
02 点线成面，AI赋能产业智能化跃迁
产业智能化正从单点试点走向纵深落地。无论是行业整体由点到线再到面的智能化跃迁，出海场景下的智能营销实践，还是AI重塑汽车制造的场景革新，AI原生的流程操作系统正现出落地的多元路径。
在主题演讲中，智慧数码AIBG资深AI产品经理石磊，发表了《智慧问学驱动行业由点-线-面的智能化跃迁》的主题演讲，她认为，在AI热潮之下，面对知识分散、流程割裂及经验难沉淀等问题，AI需要从Chat走向Process，从而真正提升组织效率。智慧问学2.0定位为AI原生流程操作系统，通过连接知识、流程、角色与任务，驱动“点线面”智能化跃迁。“点”聚焦高价值场景，实现单点提效；“线”通过Agent协同打通流程节点，减少沟通等待；“面”联动多流程重构组织架构，将被动响应变为事件驱动。为确保可信与可落地，系统依托本体引擎实现知识自动化构建、写入校验及实例消解，保障答案有来源、权限可控、内容可审核及结果可追溯。结合FDE深入业务现场，将专家经验转化为资产沉淀，形成从场景切入到闭环迭代的AI运行体系，助力企业实现从个人提效到组织重构的跨越。
随后，智慧数码AIBG汽车BU咨询总监吕磊，针对出海营销和汽车制造的两大落地实践进行了分享。在发表《让AI找到你、读懂你：出海GEO实践与智能营销探索》的主旨演讲中，吕磊表示，品牌在生成式引擎优化中面临“看不见”“说不对”“进不了候选”“接不住”四大痛点。针对这些问题，吕磊提出五步解决策略：先定义官方事实，明确产品功能与工况数据；再优化Schema可见性，使官网内容更利于AI解析；随后通过权威信源交叉验证，确保证据链可信；同时建立外部监控平台，持续观察AI回答变化；最后实现循环传递，将发现的问题反馈至研发与生产环节。其核心在于实施“事实治理”，也就是对产品功能、证据链及数据进行结构化台账管理，而非单纯的内容分发。简言之，品牌应从内容分发转向事实治理，以结构化、可验证、可监控、可反馈的事实体系赢得AI推荐与转化。
对于AI驱动汽车制造的场景化跃迁，吕磊认为，制造场景普遍存在批次穿透难、跨系统取数繁琐、协同低效等痛点，AI原生流程重构可遵循“拆解-嵌入-编排”方法论：先拆分业务工作流为独立单元，定义输入输出规范；再将Agent嵌入流程节点，由Master Agent统筹调度、异常回退，形成自动化闭环。落地构建“Agent执行+人工审核”、“人定规则+Agent操作”、“人机共创”三类协作模式，保障关键决策可控。伴随流程标准化，企业价值从单点提效升级为能力沉淀：依托本体建模搭建领域知识、构建动态知识图谱，把质量领域成熟经验复制到生产、供应链等场景，沉淀可复用的企业级AI体系，驱动组织迈向卓越运营。
03 智造进行时：AI原生流程的进与守
在制造业数智化转型进程中，流程也从人的经验，走向模型与数据的自行编排。而智能化落地从来不是单向的技术突进，拥抱AI原生流程带来效率革新的同时，行业也需要守住安全、可控与业务底线。
基于此，某豪华德系车企数据平台负责人杜志钢、脑动极光首席信息安全官张坤、智慧数码AIBG 汽车BU总经理孙威和话题引领人DTinsight中国数智发展研究中心执行院长王雪娜，共同围绕着“智造进行时：AI原生流程的进与守”展开了高峰对话，引发了强烈思考。
AI原生的流程操作系统已经成为整个行业共识和未来转型趋势，但原有系统盘根错节、业务链路环环相扣，任何流程重构都面临着“进”与“守”的博弈。杜志钢认为，AI落地应依据信息化基础分梯队推进，优先在数字原生的采购、财务及To C端的销售售后场景切入，而制造环节则聚焦智能排产与质检。人与AI的关系分为“人在环中”的高风险决策审核与“人在环上”的低风险流程监督，但无论何种模式，责任终点始终在人。
智能体进入核心流程，从数据到身份再到权限，企业应该需要划下清晰底线。张坤认为，AI会加剧企业间的数字化壁垒，且当前面临数据投喂不可逆、部门间形成“AI孤岛”以及文化接受度低等安全与挑战。他建议从耗时最多的重复性劳动和高交互的经验类场景（如客服、研发辅助）入手，寻找能直接转化为定性或定量收益的切入点，避免陷入高投入低感知的误区。
对于AI原生流程落地企业面临的断点，孙威强调，安全不应被视为纯成本，而应作为能力中心建设以驱动业务增长，如通过智驾安全兜底提升用户信任与数据积累。从实施路径看，企业先对现状进行“体检”，从核心高价值业务域入手，通过小步快跑的试点方式逐步扩大AI化范围，以应对历史包袱和组织变革的挑战。
最后，王雪娜表示，在汽车制造场景，AI原生流程正在重塑制造业的业务范式，为生产、管理带来效率跃升与模式创新；同时，安全合规、数据治理、业务可控，也是智能化落地不可逾越的底线。产业升级不是一味求快，而是在创新突破的“进”和风险管控的“守”之间找到平衡。
9月22日，由全国工商联、天津市人民政府共同主办的2026中国民营企业500强发布会举行，会上正式发布“2026中国民营企业500强”、“2026中国服务业民营企业100强”榜单。
继9月17日，智慧数码（中国）有限公司以第10位上榜“2026北京民营企业百强”后，今天，智慧数码集团股份有限公司连续多年上榜中国民营企业榜，排名全线跃升。凭借2025年全年1438亿元的营业收入，智慧数码荣登“2026中国民营企业500强”第66位，较上年提升6位；荣登“2026中国服务业民营企业100强”第13位，较上年提升4位，整体规模实力、发展韧性、企业级AI服务能力与行业影响力进一步提升。
作为反映民营经济发展成就的重要“晴雨表”，以及引领民营企业贯彻新发展理念、推动区域经济社会发展的重要平台，此次中国民营企业500强评选是全国工商联连续组织的第28次上规模民营企业调研，共有6350家2025年营业收入10亿元以上的企业参加，民营企业500强入围门槛达255.99亿元；上榜企业营业收入总额达44.93万亿元，较上年增长4.35%。
致力于成为领先的数字化转型合作伙伴，智慧数码坚定聚焦“AI for Process”战略，围绕企业级AI落地步入价值落地拐点的真实痛点和需求，把经过实际场景验证的数据治理方法、行业知识、业务规则和Agent工程化能力应用到更多企业业务流程中，推动企业级AI在更多行业和场景中落地，并重新连接人员、知识、工具、系统与业务流程，让过去依赖个人经验推动的任务，逐步转化为可执行、可协同、可复用的组织能力。
为此，围绕算力供给、资源管理和智算中心运营，智慧数码形成从底层算力到上层应用的完整布局，并推出企业级AI原生流程操作系统——智慧问学，将人员、Agent、知识、工具和业务系统连接到统一流程空间中。让不同Agent围绕业务目标协同工作，并在任务执行过程中沉淀结果和经验，推动企业生产力的智能化跃迁。
在近日发布的2026年度中期业绩报告中，智慧数码实现营业收入869.2亿元，收入利润实现双位数增长。其中，AI业务、自有品牌算力基础设施产品业务、AI生态业务全线实现高增长，产品、服务与解决方案AI升级再提速。战略转型带动经营质效持续提升，扎实的业绩表现成为排名跃升坚实的支撑。
近年来，智慧数码的战略转型成效持续获得国内外权威机构认可：连续第十年登榜《财富》中国500强并升至第173位，连续第三年获评“中国卓越管理公司”，首次入选Solactive GBS全球市场全市值科技指数，并高分上榜首个“IDC中国AI 50强”。
未来，智慧数码将持续深耕“AI for Process”，推动AI技术向“流程重构”延伸、真正融入企业流程与运营，携手产业链上下游伙伴共同把握数字经济与人工智能时代新机遇，助力千行百业数智化转型升级，为中国民营经济高质量发展贡献更大力量。