【TechWeb】企业级AI的发展从最初的“尝鲜”阶段逐渐转向实际应用，成为了当前的热门话题。AI技术正逐步落地，企业在从“个人尝试”到“业务实践”的过程中面临各种挑战。然而，随着Token消耗的激增、权限失控及流程嵌入的复杂性，许多企业在这一热潮中感到迷茫，陷入了“想用不敢用、用了管不住”的困境。
最近，神州数码在北京举办了企业AI的城市巡回活动，强调“AI for R Process”的核心理念。神州数码带来了涵盖算力、安全及平台三大领域的“养虾三件套”，旨在帮助企业在高安全、强合规及复杂流程环境下，实现智能化升级，解决底层算力到应用、从成本控制到安全治理的全栈式问题。
从“会聊天”到“会干活”：企业需要“懂流程”的数字员工
“OpenClaw的最大价值在于使智能体从‘能对话’转变为‘能干活’。”神州数码的AI BG数智BU专家杨柳春在演讲中指出，传统的AI客服及问答系统只能被动响应指令，而OpenClaw类智能体则具备自主规划、工具使用及任务执行的能力，真正实现了从“聊天”到“干活”的转变。
然而，在企业环境中，“能干活”虽重要，但还需“干得对、干得稳、干得起”。杨柳春提到三大治理难题：行为失控——智能体可能突破权限访问敏感数据；数据杂糅——企业知识难以有效注入并持续更新；成本飙升——单个智能体的日均Token消耗可达上亿级别，远超人力成本。
这也是神州数码推出神州问学的初衷。作为基于OpenClaw的企业级自动化智能体，神州问学在开源框架上叠加了治理层，实现了全链路操作审计、细粒度权限管控和安全沙箱隔离，让企业能放心使用智能体进行真实业务流程。
以智能招采场景为例，神州问学可以将文件输出效率提升6倍，人工审查时间减少86%。更重要的是，它支持业务人员的深度参与与快速迭代，避免将AI落地变为IT部门的“孤岛项目”。
Token消耗降低50%、内存占用降低30%，神州鲲泰让“养虾”不再昂贵
“一只‘龙虾’平均一天消耗一亿Token，是普通对话的上万倍。”神州鲲泰资深AI专家高洪福指出企业在规模化“养虾”的核心挑战在于算力成本与效率。
针对这一痛点，神州数码旗下神州鲲泰发布了基于鲲鹏+昇腾技术路线的多款算力产品，覆盖从旗舰版到轻量版的完整矩阵，并联合生态伙伴推出“Eco KunT AI”系列AI化方案。通过深度优化，神州鲲泰实现了Token消耗降低50%、内存占用降低30%、安全沙箱百毫秒启动的显著成效。
尤其值得关注的是神州鲲泰KunT AI W16 AI推理工作站。该设备具备硬件级安全、静音便携、开箱即用等特点，支持OpenClaw多任务并行与7×24小时私有化运行，精准匹配政务、金融、央企等高安全合规场景。企业无需将数据上传云端，即可在本地完成智能体训练与推理，真正实现“数据不出域、安全不妥协”。
高洪福强调：“我们不仅让算力‘够用’，更让算力‘好用’、‘用得起’。”通过池化调度、模型路由、存算一体等技术创新，神州鲲泰帮助企业在大模型与智能体的双重消耗下，找到成本与性能的最优解。
从“单虾”到“虾池”，四层防御体系构建安全标准
安全问题是在京企业尤其关注的重点。山石网科新技术研究院专家韦云川在演讲中指出：“智能体因具备‘不择手段’达成目标的特性，可能引发提示注入、沙箱逃逸、权限滥用等系统性风险。”
为此，韦云川提出了一套四层全生命周期防御体系：提示词防护、Skills治理、访问认证、运行监控。从输入清洗、行为意图分析到系统级遥测与自适应对抗仿真，这套体系覆盖了智能体从“出生”到“退役”的每一个环节。
“我们要做的，不是堵住所有风险——那不可能，而是将攻击面收窄到最小，让‘炸虾’只炸自己，不炸池子。”韦云川形象地解释道。通过容器隔离、只读挂载、最小权限原则，企业即使遭遇单点突破，也能将损失控制在可接受范围内。
从算力到平台再到安全，神州数码正以“AI for R Process”理念，推动企业级“养虾”真正融入业务流程，实现价值的落地与关键的跃进。
