粤公网安备44200102445560号
正面评论：“人工智能+”战略开启产业智能重构新纪元，释放场景与技术双向红利
2025年国家推出的“人工智能+”战略框架，标志着中国人工智能发展正式从“技术攻坚”转向“场景落地”的关键阶段。这一顶层设计的及时性与前瞻性，不仅契合全球AI技术演进的“下半场”特征——智能不再稀缺，架构智能的能力成为核心，更通过政策牵引推动产业与技术的“双向奔赴”，为千行百业的智能化转型注入了新动能。
首先，战略的推出精准回应了产业与技术的双重需求。从产业端看，传统行业面临增长瓶颈，亟需新质生产力突破；从技术端看，AI的迭代需要产业场景的价值反馈，否则将沦为“无源之水”。中国庞大的产业基础（如制造业、服务业、医疗教育等）为AI提供了全球罕见的“场景富矿”，而“人工智能+”战略正是将这一比较优势转化为技术落地动能的关键推手。例如，孙天澍教授提到的“百万员工问题”——若某场景能因100万个智能体的加入显著提升价值，则该场景天然适合AI重构，这一判断标准为企业提供了清晰的场景筛选逻辑，避免了盲目投入。
其次，“人工智能+”重新定义了企业价值创造的底层逻辑。与“互联网+”仅改变渠道和链接不同，AI作为“智能内核”，将直接参与决策、执行与反馈闭环，推动业务模式、组织架构甚至商业模式的“原生重构”。例如，教育场景中，AI智能体可基于学生个性化需求动态调整教学内容，将“一对多”传统模式升级为“一对一”智能服务，教师的知识价值被指数级放大；医疗场景中，AI辅助诊断系统通过分析海量病例数据，可提升基层医生的诊疗准确率。这种“智能原生”思维的落地，本质上是将AI从“工具”升级为“业务合伙人”，其价值远超过去离散化的技术应用。
再者，战略为创业者与中小企业开辟了新的机会窗口。孙天澍指出，大厂短期将垄断C端超级入口，但B端产业场景的重构仍处于“同一起跑线”。AI原生创业企业凭借轻资产、无历史包袱的优势，可将传统企业的“核心资产”（如重资产设备、固化流程）转化为“核心负债”，通过智能体杠杆（scale by agents）实现跨越式增长。例如，在制造业质量检测领域，传统企业依赖人工目检或固定算法，而AI原生企业可通过动态学习的智能体实时优化检测模型，以更低成本覆盖更多复杂场景，快速抢占市场。
最后，“人工智能+”推动人才结构向“复合型”升级。战略明确将“AI架构师”列为核心稀缺资源——这类人才既懂产业场景，又懂智能体能力，能架构下一代业务形态。尽管当前存在“产业有场景缺架构能力，技术人才缺产业经验”的错配，但政策引导下，互联网人才向传统产业的“溢出”（如从互联网“小山”进入产业“大山”）有望加速AI架构师的“战场淬炼”，为产业转型储备关键人才。
反面评论：认知差、人才错配与落地风险，“人工智能+”仍需跨越多重挑战
尽管“人工智能+”战略前景广阔，但其落地过程中仍面临多重现实挑战，若处理不当可能导致“政策热、落地冷”的尴尬局面。
首当其冲的是“AI认知差”的深层制约。孙天澍指出，当前AI技术发展速度远超产业吸收能力，核心矛盾在于企业家与决策者的“AI架构思维”缺失。许多企业仍在用“工具思维”看待AI（如采购几个智能客服或分析软件），而非从“智能内核”重构业务场景。例如，某制造业企业投入AI进行生产线监控，仅将其视为替代人工巡检的工具，却未利用智能体的动态学习能力优化生产流程，导致AI价值仅停留在“降本”而非“增效+创新”。这种认知偏差可能导致企业陷入“为AI而AI”的陷阱，资源浪费的同时无法实现业务增长。
其次，“人才错配”成为落地的核心瓶颈。AI架构师的培养需要“场景+数据+反馈”的实战环境，而非单纯的技术或理论学习。但当前产业企业与技术人才之间存在“体系性错配”：传统企业拥有场景和数据，却缺乏吸引顶尖AI人才的激励机制（如薪资、创新空间）；技术人才虽懂AI架构，却难以深入理解产业痛点（如医疗的诊断流程、制造业的工艺细节）。这种错配可能导致“懂技术的不懂场景，懂场景的不懂技术”，AI落地沦为“技术炫技”而非“价值创造”。例如，某医疗AI公司开发的辅助诊断系统因不了解基层医生的实际操作习惯，界面复杂、响应延迟，最终被束之高阁。
再者，“短期投入与长期价值”的矛盾可能抑制企业积极性。AI重构场景需要前期投入数据清洗、流程改造、智能体训练等成本，且价值释放具有滞后性（如教育场景的智能教学系统需3-5年才能验证效果）。许多企业因无法衡量短期ROI（投入产出比）而犹豫不前。孙天澍提到的“中间指标”设计（如将GMV拆解为会员复购率、客单价等可反馈的子指标）虽为解决思路，但实际操作中，企业可能因缺乏“AI架构思维”而无法精准定义这些指标，导致投入方向偏离核心价值。
此外，“政策目标与实际价值”的衡量标准差异可能引发形式主义。战略提出2027年“应用普及率超70%”的目标，但孙天澍强调，AI的价值应通过“场景重构”而非“应用数量”衡量。若地方或企业将“普及率”简单理解为“安装AI系统的数量”，可能导致大量低价值场景被“伪智能化”（如用AI生成无关报告、替代简单重复劳动），而非真正驱动业务模式变革。这种“为达标而落地”的倾向，可能削弱AI对经济的实际拉动作用。
最后，传统企业的“核心资产陷阱”可能阻碍转型。许多龙头企业的优势（如庞大的线下渠道、固化的组织流程）在AI时代可能成为“核心负债”。例如，某零售巨头拥有全国数千家门店，但AI原生企业通过智能供应链和线上线下融合，以更低成本满足用户需求，传统企业若固守现有资产，可能因转型缓慢被新兴企业超越。然而，打破“路径依赖”需要企业家的勇气与决心，这对部分保守型企业而言仍是巨大挑战。
给创业者的建议：抓住场景重构机遇，以“AI原生思维”打造核心竞争力
面对“人工智能+”的浪潮，创业者需把握“智能重构场景”的核心逻辑，从场景选择、思维升级、人才布局三方面构建优势：
精准选择“原生场景”，避免盲目投入
创业者应优先选择“三多一高一复杂”场景（员工多/客户多/费用多、高频互动、需要复杂知识判断），如医疗诊断、教育个性化服务、制造业质量检测等。可通过“百万员工问题”验证场景潜力：假设加入100万个智能体，能否显著提升用户价值？若答案是肯定的，则集中资源深耕该场景，避免“撒胡椒面”式投入。例如，针对中小企业的财税服务场景（客户多、高频互动、需复杂政策判断），可开发智能财税顾问，通过动态学习政策变化和企业需求，提供个性化合规建议，替代传统代账服务。培养“AI原生思维”，从“成就AI”到“让AI成就你”
创业者需跳出“工具思维”，将AI视为“业务合伙人”，而非辅助工具。具体需做到三点：一是为AI智能体提供知识、数据、工具和权限（如开放企业内部知识库、对接外部数据源）；二是设计人机协同流程（如为智能体配备人类专家作为“导师”，解决其意图识别短板）；三是建立反馈迭代机制（如将用户满意度、问题解决率作为智能体的“奖励函数”，驱动其持续优化）。例如，在法律科技领域，创业者可先为AI智能体输入海量案例和法规，再通过律师与智能体的协同服务（智能体生成初步法律意见，律师审核优化），逐步提升其判断准确性，最终实现“AI主导+人类复核”的高效模式。聚焦“AI架构能力”，构建人才与组织优势
创业者需认识到，AI架构师是团队的核心资产。可通过“场景开放+市场化激励”吸引跨界人才：一方面，开放企业真实场景（如客户需求、业务流程），让技术人才在实战中理解产业痛点；另一方面，采用股权、项目分成等灵活激励方式，吸引互联网或AI大厂的“技术+业务”复合型人才。此外，创业者自身需提升“AI架构思维”——即使不精通技术细节，也需对AI的能力边界、演化趋势有直觉判断（如了解智能体的任务长度每7个月翻倍的“摩尔定律”），从而在战略层面主导场景重构方向。平衡短期投入与长期价值，用“中间指标”牵引迭代
创业者需避免因短期无回报而放弃投入，可通过定义“中间指标”（如用户留存率、单客户服务成本下降率）量化阶段性价值。例如，在教育SaaS领域，可将“学生周学习时长提升”“教师备课时间减少”作为中间指标，这些指标既能反映业务价值，又能作为智能体的“奖励函数”（如学习时长提升则优化推荐内容），形成“投入-反馈-优化”的正向循环。
总之，“人工智能+”的本质是“智能重构场景”，创业者需以“AI原生思维”为核心，抓住B端产业场景的重构机遇，通过精准场景选择、智能体赋能和人才布局，在AI下半场中定义下一代业务模式，成为“智能时代”的新主导者。
