每經(jīng)記者｜王 晶    每經(jīng)編輯｜張益銘    

AI（人工智能）的潛力已毋庸置疑，但如何讓該技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向各行各業(yè)真實(shí)的生產(chǎn)與運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景，是所有企業(yè)共同面臨的一道考題。

主辦方供圖

12月11日至13日，由每日經(jīng)濟(jì)新聞與海南國(guó)際經(jīng)濟(jì)發(fā)展局聯(lián)合主辦的“2025第十四屆上市公司發(fā)展年會(huì)暨海南自貿(mào)港開(kāi)放機(jī)遇交流大會(huì)”系列活動(dòng)在?？谂e行。12月12日，在主會(huì)場(chǎng)一場(chǎng)主題為“AI價(jià)值錨點(diǎn)：從技術(shù)狂熱到商業(yè)理性”的圓桌對(duì)話上，開(kāi)普云董事長(zhǎng)、公司實(shí)控人、創(chuàng)始人汪敏，井松智能董事長(zhǎng)姚志堅(jiān)以及華夏航空CEO（首席執(zhí)行官）吳龍江這三位分別身處不同應(yīng)用領(lǐng)域的企業(yè)家，分享了他們從產(chǎn)業(yè)一線帶來(lái)的實(shí)踐與思考。

AI為啥存在“幻覺(jué)”？

汪敏坦言，在大模型早期訓(xùn)練階段，參數(shù)量越大，相對(duì)來(lái)講人工智能的智能化程度會(huì)越高，這也是生成式人工智能技術(shù)能力的象征，但從模型訓(xùn)練到模型賦能行業(yè)時(shí)，AI價(jià)值的錨定發(fā)生了改變。

汪敏用一個(gè)比喻說(shuō)明：“所有參數(shù)和模型對(duì)最終用戶來(lái)說(shuō)，其實(shí)就像一輛車，車的主要目的是把人安全、可靠、準(zhǔn)確地送到指定的地方。”此時(shí)，AI的價(jià)值錨點(diǎn)從技術(shù)性能轉(zhuǎn)向應(yīng)用價(jià)值。“模型與行業(yè)深度融合的情況怎么樣，能不能產(chǎn)生AI應(yīng)用，更重要的是落地能力，涉及可用性、可靠性、可持續(xù)性以及價(jià)值的可測(cè)量性等。”

但要想提供真正滿足行業(yè)需求、為客戶帶來(lái)實(shí)際價(jià)值的解決方案，汪敏認(rèn)為，需要具備四個(gè)方面的關(guān)鍵能力。第一是對(duì)目標(biāo)客群的深度理解能力；第二是對(duì)行業(yè)數(shù)據(jù)的精細(xì)化治理能力；第三是行業(yè)模型的訓(xùn)練能力。在擁有高質(zhì)量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，針對(duì)不同行業(yè)訓(xùn)練專用模型至關(guān)重要。目前很多行業(yè)模型仍不夠成熟，需要持續(xù)優(yōu)化；第四是系統(tǒng)化的工程能力，尤其是結(jié)合行業(yè)理解與數(shù)據(jù)治理的工程化能力。汪敏指出，AI存在“幻覺(jué)”等問(wèn)題，往往源于行業(yè)數(shù)據(jù)的缺乏與混亂。“數(shù)據(jù)治理是一個(gè)很苦、很累的活，需要投入大量人力資源，但這是基本功。如果這一步做不到位，AI就難以真正發(fā)揮價(jià)值，只能停留在通用性、輔助性的角色，無(wú)法深入業(yè)務(wù)流程、提升效率或替代人工。”

在井松智能董事長(zhǎng)姚志堅(jiān)看來(lái)，AI時(shí)代構(gòu)建企業(yè)“護(hù)城河”，除了技術(shù)與數(shù)據(jù)，還需要從客戶工藝、產(chǎn)品生態(tài)以及市場(chǎng)文化等維度構(gòu)建。他舉例稱，做一條汽車智能生產(chǎn)線，需要深度理解客戶工藝；在東南亞國(guó)家做智能工廠，與在國(guó)內(nèi)做、在美國(guó)做都不一樣，要與當(dāng)?shù)匚幕Y(jié)合。據(jù)悉，井松智能不僅做模型訓(xùn)練，還在硬件、視覺(jué)、感知、云平臺(tái)等方面構(gòu)建整體生態(tài)體系。

“希望是以AI來(lái)養(yǎng)AI”

作為AI技術(shù)應(yīng)用方，吳龍江的視角則更具用戶側(cè)的冷靜與務(wù)實(shí)。他首先分享了公司對(duì)AI認(rèn)知的演變，過(guò)去一年，公司對(duì)AI的認(rèn)識(shí)經(jīng)歷了從“狂熱”到“冷靜”的過(guò)程。

“我們發(fā)現(xiàn)AI還沒(méi)那么智能，它的理解力和運(yùn)算力還沒(méi)有那么強(qiáng)。例如，人在作出判斷時(shí)可以參照經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行快速?zèng)Q策，但AI往往容易‘忘事兒’，很難每次都結(jié)合全量數(shù)據(jù)進(jìn)行思考，在行業(yè)應(yīng)用中，這是需要繼續(xù)摸索的。”他還指出當(dāng)前大模型能力的不均衡：目前的AI“語(yǔ)文好、數(shù)學(xué)不好”。“邏輯思維能力是它的優(yōu)勢(shì)，但處理大量圖表、數(shù)據(jù)是它的弱項(xiàng)，需要等待這些能力的改善和提升，期待未來(lái)大模型的進(jìn)步。”

基于務(wù)實(shí)的評(píng)估，吳龍江明確了華夏航空在AI資源投入上的策略，公司希望是以AI來(lái)養(yǎng)AI。“我們不會(huì)去燒錢，希望是伴隨著AI應(yīng)用產(chǎn)生的效益，成為下一步投入的資本，用這樣的方式解決AI持續(xù)快速迭代問(wèn)題。”

“我們將探索AI賦能‘吃住行游購(gòu)?qiáng)?rsquo;的產(chǎn)業(yè)鏈條聯(lián)動(dòng)，以滿足消費(fèi)者高品質(zhì)旅行需求。”吳龍江說(shuō)道。

可以看到，盡管視角各異，但上述三位企業(yè)家的論述共同勾勒出AI技術(shù)深入產(chǎn)業(yè)后的真實(shí)圖景：AI的價(jià)值錨點(diǎn)已從實(shí)驗(yàn)室的“參數(shù)”與“榜單”轉(zhuǎn)向產(chǎn)業(yè)的可用性、可靠性與經(jīng)濟(jì)性。

封面圖片來(lái)源：主辦方供圖