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廠商評估：神州問學

廠商介紹

神州數碼集團股份有限公司是國內領先的數字化解決方案提供商。該公司于2023年推出AI原生賦能平臺"神州問學"，初期定位為連接模型、算力、數據與應用的企業(yè)級AI基礎設施。2025年，該平臺完成戰(zhàn)略升級，轉型為企業(yè)級 Agent 中臺，致力于通過全棧解決方案推動AI技術的規(guī)模化落地。目前，神州問學平臺已在多個行業(yè)實現商業(yè)化應用，包括但不限于金融、能源、汽車制造、醫(yī)療健康、消費零售及政務服務等領域。

產品服務介紹

神州問學作為企業(yè)級Agent 中臺，其設計與構建緊密貼合 TO B 客戶的實際應用場景。該平臺包含多種企業(yè)級 Agent 應用類型，可適配不同企業(yè)在業(yè)務流程中對智能體應用的多樣化需求。在交付方案上，神州問學提供信創(chuàng)與非信創(chuàng)兩種模式，同時支持私有化部署，能夠依據客戶的特定要求和環(huán)境條件進行相應適配。此外，神州問學支持私有化部署，有助于保障企業(yè)數據的安全性和自主可控性，并具備開箱即用的特性，有助于降低企業(yè)的部署門檻和時間成本。其內置的 AI 工程流水線，通過優(yōu)化開發(fā)流程和資源配置，使大模型的開發(fā)部署周期相較于行業(yè)平均水平有所縮短，進而提升企業(yè)的運營效率。

廠商評估

神州問學作為企業(yè)級Agent中臺，在效率、精準度、成本控制及安全性四個維度展現出顯著優(yōu)勢。平臺通過工程化工具鏈和MCP協(xié)議支持，大幅縮短Agent開發(fā)周期；采用"技術調優(yōu)+知識治理"雙輪模式，在銀行審核等場景實現97%準確率；創(chuàng)新性融合輕量化模型與記憶管理機制，使7B/13B模型在特定場景表現優(yōu)于百億參數大模型，同時降低算力成本；安全方面構建私有化部署、多租戶隔離、安全圍欄和全鏈路審計的立體防護體系，滿足金融、政務等行業(yè)的強合規(guī)要求。該平臺特別適用于對效率、精度和安全性均有嚴苛要求的高價值業(yè)務場景。

• 神州問學通過工程化工具鏈和標準化協(xié)議支持，在加速企業(yè)級Agent開發(fā)流程方面展現出明顯技術優(yōu)勢。在開發(fā)效率方面，神州問學平臺通過預置能力庫和模塊化設計顯著降低了AI應用的開發(fā)門檻。平臺提供即開即用的模型切換功能，支持開發(fā)者快速測試不同模型在特定業(yè)務場景中的表現，從而有效縮短開發(fā)周期。其技術架構全面兼容MCP（Model-Client-Protocol）協(xié)議體系，既能直接調用MCP Server生態(tài)中的標準化工具集，也可將企業(yè)現有工作流和工具鏈無縫接入MCP框架，實現公私域能力的協(xié)同調用。

同時，神州問學還具備高度結構化的全鏈路Tracing 調試能力，這一能力有助于企業(yè)開發(fā)者快速精準地定位問題所在，優(yōu)化 Agent 行為路徑，以及調優(yōu)響應時間等，進而提升整體的開發(fā)效率與交付的可控性。

• 神州問學通過"技術調優(yōu)+知識治理"的雙輪驅動模式，在提升Agent響應精準度和抑制模型幻覺方面形成了有效解決方案。在模型精準度方面，神州問學采用監(jiān)督微調（SFT）、強化學習（RL）與檢索增強生成（RAG）相結合的技術方案，將通用大模型轉化為具備領域專業(yè)知識的企業(yè)級智能體。以某銀行智能審核場景為例，該方案實現了97%的業(yè)務準確率（根據客戶實測數據）。

平臺的核心競爭力在于其創(chuàng)新的知識治理體系。針對企業(yè)知識管理中的關鍵挑戰(zhàn)——包括多源異構數據處理、知識語義化轉換以及幻覺抑制等問題，神州問學構建了標準化的知識治理Pipeline。該體系具有以下技術特性：

1.支持結構化與非結構化數據的統(tǒng)一處理，通過版面識別、智能切片、語義標簽等技術實現原始數據的知識化轉換；

2.提供可模板化的處理流程，對同類文檔可實現"一次配置，重復使用"的治理效率；

3.建立從數據到向量數據庫的全鏈路標準化處理，確保知識要素達到"大模型就緒"（LLM-ready）狀態(tài)。

• 神州問學通過輕量化模型部署、智能記憶復用和算力優(yōu)化技術的三重組合，為企業(yè)構建了兼顧性能與成本效益的Agent實施路徑，有效解決了大模型落地中的ROI挑戰(zhàn)。在企業(yè)實際應用中，許多場景并不需要非常大的模型，因為大模型必然會帶來更大的算力開銷。針對一些特殊場景或范圍較小的場景，對極致準確度的需求可以通過微調小參數模型來滿足。例如，神州數碼在7b 和 13b 這種相對小參數的大語言模型上進行微調，使其在特定場景下調用特定工具的準確度甚至比未經訓練的參數更大的模型更高。從成本角度來看，小參數模型（如 7b、13b）與大型模型（如 DeepSeek 的滿血版 671b）所需的算力差距巨大。例如，運行一個滿血版 671b 模型可能需要價值兩三百萬的 GPU 服務器，而 7b、13b 模型可能僅需兩三張 4090 這種顯卡即可支撐，從而在成本方面具有顯著優(yōu)勢。

此外，神州問學支持企業(yè)記憶的多層次分級管理，包括平臺級記憶、租戶級記憶、長期記憶、記憶變量等，確保跨組織、跨任務的記憶傳遞和靈活配置，并且安全合規(guī)。通過引入長記憶等機制，神州問學減少了對公域大模型的調用，從而降低了調用成本，為用戶節(jié)省了可觀的費用。良好的記憶能力是提升用戶智能體驗的重要手段，它可以讓用戶在執(zhí)行任務時避免重復溝通，提高效率。例如，在企業(yè)場景中，Agent 可以通過記憶直接在公司的 CRM 系統(tǒng)中查詢銷售訂單，而無需用戶重復提供相關信息。同時，在執(zhí)行任務過程中，Agent 可以利用記憶中的參數和變量，無需用戶在對話中重復提供，從而提高任務執(zhí)行的效率和準確性。

最后，神州問學依托HICA 推理加速套件與 HISO 異構算力調度套件，實現了服務性能 10 倍提升與算力利用率 40% 的優(yōu)化，有效破解了私有云環(huán)境下算力成本與工程投入的 ROI 困局。

• 神州問學平臺從多個維度構建了完善的企業(yè)級安全防護體系?；谒接谢渴鹉Ｊ?，所有業(yè)務數據都在企業(yè)內網環(huán)境閉環(huán)處理，從根本上杜絕了公網傳輸可能導致的信息泄露風險。平臺實施嚴格的多租戶隔離機制，不僅對用戶賬號權限進行分級管控，還能對數據訪問權限進行顆粒度管理，確保不同部門、不同角色的人員只能接觸權限范圍內的數據和功能。

在應用安全層面，平臺創(chuàng)新性地引入了安全圍欄機制，通過內置的敏感詞庫和智能識別算法，能夠自動攔截涉及商業(yè)機密、個人隱私等高風險問題的查詢請求。同時配備全鏈路審計系統(tǒng)，持續(xù)記錄包括MCP工具調用、Agent決策過程、應用操作在內的所有平臺行為，形成完整的操作日志，滿足金融、政務等強監(jiān)管行業(yè)的合規(guī)審計要求。

神州問學還具備完整的SSO（單點登錄）能力，涵蓋平臺級 SSO 登錄和 Agent 級 SSO 調用鏈路。這為企業(yè)提供了便捷、合規(guī)的單點登錄體驗，實現了統(tǒng)一的身份入口與權限繼承，簡化了用戶的登錄流程，提高了工作效率，同時也增強了系統(tǒng)的安全性。

典型客戶

天士力醫(yī)藥集團、成都太古里、嘉岳數智、某國際知名食品飲料企業(yè)

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入選證書