2025人工智能+大會(huì)上，行業(yè)目光聚焦于AI大模型的產(chǎn)業(yè)落地，盡管通用人工智能（AGI）是長遠(yuǎn)目標(biāo)，但當(dāng)前企業(yè)更關(guān)注技術(shù)在實(shí)際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用效果。

今年中關(guān)村的AI熱度依舊，圖靈獎(jiǎng)得主、中國科學(xué)院院士、清華大學(xué)交叉信息研究院及人工智能學(xué)院院長姚期智在大會(huì)主論壇指出，AGI是科學(xué)、戰(zhàn)略與經(jīng)濟(jì)層面的重要高地，但現(xiàn)階段行業(yè)重心已轉(zhuǎn)向AI大模型的企業(yè)落地。

圖靈獎(jiǎng)得主、中國科學(xué)院院士、清華大學(xué)交叉信息研究院及人工智能學(xué)院院長姚期智

中數(shù)睿智CEO韓涵提到，與去年相比，科創(chuàng)企業(yè)和頭部大廠均更關(guān)注AI的產(chǎn)業(yè)落地，“場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)”成為技術(shù)向產(chǎn)業(yè)革命跨越的關(guān)鍵。然而企業(yè)AI落地現(xiàn)狀并非一片火熱，新希望集團(tuán)首席數(shù)字官李旭昶用“亂中向榮”形容行業(yè)狀態(tài)——大模型從“百模大戰(zhàn)”走向分化，智能體概念興起，但實(shí)際業(yè)務(wù)落地常遇阻礙，仿佛“差最后一口氣”。

AI落地真相：企業(yè)應(yīng)用冷熱不均

當(dāng)前企業(yè)AI落地呈現(xiàn)“一半海水一半火焰”的態(tài)勢(shì)。崔牛會(huì)數(shù)據(jù)顯示，43%的企業(yè)部門進(jìn)入規(guī)?；褂秒A段，27%處于試點(diǎn)期，28%實(shí)現(xiàn)廣泛滲透，但AI應(yīng)用多集中在營銷、客服等邊緣場(chǎng)景，核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景滲透率較低。傳統(tǒng)企業(yè)如新華都集團(tuán)對(duì)AI保持謹(jǐn)慎跟進(jìn)態(tài)度，李旭昶表示“先讓子彈飛一會(huì)兒”，未盲目All in。

大模型準(zhǔn)確率不足是落地核心障礙。帆軟聯(lián)合創(chuàng)始人、副總裁張馳指出，客戶習(xí)慣了傳統(tǒng)工具的“零誤差”，但AI作為概率性模型無法保證100%準(zhǔn)確，導(dǎo)致認(rèn)知鴻溝。此外，企業(yè)決策層與技術(shù)團(tuán)隊(duì)認(rèn)知錯(cuò)位，部分決策者被概念裹挾，盲目追求技術(shù)卻忽視真實(shí)需求，阿里云智能集團(tuán)副總裁霍嘉觀察到“領(lǐng)導(dǎo)信心滿滿，技術(shù)人員憂心落地”的現(xiàn)象。李旭昶用“智能體廠家不知賣什么，企業(yè)不知買什么”概括行業(yè)對(duì)AI能力邊界的認(rèn)知缺失，加上技術(shù)迭代過快，企業(yè)不敢大規(guī)模投入。

數(shù)據(jù)、組織、技術(shù)協(xié)同問題構(gòu)成落地“硬骨頭”。李旭昶提到，數(shù)字化基礎(chǔ)是AI落地前提，新希望花四年打通數(shù)據(jù)，但企業(yè)核心數(shù)據(jù)共享難，需政府引導(dǎo)脫敏處理；跨部門協(xié)同是隱形阻力，AI變革重構(gòu)組織流程時(shí)協(xié)同問題突出；技術(shù)適配需場(chǎng)景化方案，通用模型在嚴(yán)密文書工作中易出錯(cuò)，中數(shù)睿智則聚焦工業(yè)、能源等戰(zhàn)略領(lǐng)域，將大模型與進(jìn)化算法結(jié)合。

中數(shù)睿智CEO韓涵

AI下一個(gè)十年：技術(shù)扎進(jìn)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造價(jià)值

智譜華章董事長劉德兵在圓桌論壇表示，AI未來十年比拼的是技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的深度融合。企業(yè)需從“交付工具”轉(zhuǎn)向“價(jià)值閉環(huán)”，中數(shù)睿智通過多智能體協(xié)同技術(shù)，在化工廠實(shí)現(xiàn)全流程調(diào)控，在能源行業(yè)降低安全風(fēng)險(xiǎn)，交付可衡量的價(jià)值成果。新希望采取“有節(jié)奏的all in”策略，聚焦AI+管理、運(yùn)營、業(yè)務(wù)創(chuàng)新三條路線，推進(jìn)“AI+全鏈節(jié)糧”計(jì)劃，需長期沉淀產(chǎn)業(yè)知識(shí)。

解決落地難題需從三方面發(fā)力：認(rèn)知層面“先試點(diǎn)后推廣”，從重復(fù)勞動(dòng)場(chǎng)景切入建立信心；技術(shù)層面“聚焦核心能力”，帆軟通過上下文工程讓通用模型適配業(yè)務(wù)，中數(shù)睿智構(gòu)建全鏈技術(shù)體系實(shí)現(xiàn)快速落地；生態(tài)層面“開放協(xié)同”，政府引導(dǎo)數(shù)據(jù)脫敏共享，產(chǎn)學(xué)研協(xié)同破解資源壁壘。韓涵強(qiáng)調(diào)，AI落地需技術(shù)方、企業(yè)、政府、科研機(jī)構(gòu)共同努力。

企業(yè)AI落地的關(guān)鍵在于“耐心+聚焦”，李旭昶指出“不要夸大當(dāng)下，也不小看未來”。AI革命最終發(fā)生在產(chǎn)業(yè)一線，當(dāng)認(rèn)知、數(shù)據(jù)、技術(shù)、價(jià)值形成閉環(huán)，落地才能“喘勻氣”，從概念走向?qū)嵭А?/p>

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