2022 年，由 OpenAI 推出的智能聊天机器人 ChatGPT 掀起一股狂热之风，大众纷纷为其展现出的超乎寻常的「智慧」折服，连马斯克都评价「我们离强大到危险的 AI 不远了」。在国内，科技大厂、中小企业、科研机构纷纷入局，在自己擅长的赛道起跑，通用大模型、行业大模型、垂直大模型不断涌现。

 

 

错过一个机遇，就可能错过整整一个时代。在新一轮科技革命与产业变革曙光已见的时刻，企业如何平衡技术进步与商业模式的变化，如何确保人工智能技术的真实应用而非停留在虚幻的曙光中，成为摆在企业家面前的重要课题。

在由中国人民大学商学院举办的汇贤论商月度第五期《人工智能与商业变革》沙龙上，易显智能创始人马宏指出，人工智能不仅仅是生产工具的升级，更是生产力的跃迁。以智能驾驶培训为例，人工智能技术的深入应用，让传统驾驶培训变得更高效、安全，学员学习效果也得到显著提升，更在疫情特殊时期展现了无接触培训的独特优势。

这种「新质生产力」带来的突出表现，已经在方方面面超越人类。据实践观察，当人类拥有了与 AI 的交互能力之后，能更好地利用 AI 作为能力杠杆提升职业能力。在智能驾驶培训领域，教练员通过驾驭 AI 机器人教练，实现了收入的指数级增长和工作效率的大幅提升。

然而，人工智能和传统产业结合并非都是真场景，也存在伪需求。马宏强调，企业在引入人工智能时，应坚持「第一性原理」验证场景的真实性和必要性，即判断场景是否显著提高生产效率或生产力。他以一个上市公司为例，该公司投资 6000 万引入智能驾驶培训系统，一年节省成本一个亿。更有驾校引进智能培训系统，单个教练员年培训学员人数由 100 人提升至 3000 人。只有满足了市场需求，确保 AI 技术带来实实在在的效益，起码折叠时间或提升效率十倍以上，才是真正具有应用价值的「真 AI」。

同时，马宏还指出了 AI 技术的创新并不等于实际应用，两者之间存在巨大的鸿沟，他将此比喻为「地球到月球的距离」，看似近在咫尺，实则咫尺天涯。即便 AI 技术在理论上已经相当成熟，也需要经过充分的实践验证，才能确保在商业应用中的稳定性和可靠性，这也是 AI 技术能真正落地并发挥价值的关键。

 

 

传统企业在借助 AI 进行转型升级时，应注意以下几个误区：

第一，盲目追求新技术，不考虑投入产出比。 在大模型技术落地或传统产业进行技术转型时，应慎重考量投入产出比与时间成本。技术可行性并非是商业决策的唯一标准，综合考虑经济效益和长期产业影响，以及用长远的产业迭代视角才是明智的战略决策，切不可盲目追求新技术而忽略实际经济效益。

第二，只具备技术视觉，忽略了产业视觉 。AI 并非「万能公式」，企业家必须具备产业视觉，躬身入局，深入了解产业的业务需求和痛点，设计出真正符合产业需要的人工智能产品。其次，企业需着重关注产品的实际应用和商业化落地，避免陷入技术自嗨的境地。既见树木，又见森林，那些既懂得细枝末节，又能掌控全局的企业家，才能打磨好自己的 AI 商业生态。

第三，缺乏战略重构的能力。 人工智能作为新质生产力正在改变着传统产业的生产方式和商业模式，企业想提高核心竞争力必须进行战略重构。企业只有紧跟时代步伐，调整自己的战略，在增长效率和成本效率上，与生产力趋同，才能在变革中立于不变之地。

在这样一个充满变革与机遇的时代里，每一个人、每一个企业都将成为这场科技革命的参与者和见证者。未来，人工智能与传统产业的深度融合，将不仅体现在生产效率的提升，更将引领社会生产方式的变革。而能否跨越人工智能与传统产业之间的鸿沟，不仅是对技术的一种挑战，更是对企业如何更好地适应和利用新技术，推动社会持续进步的一种考验。我们期待着在这个过程中，能够见证更多的创新和突破，共同迎接一个更加智能、高效和便捷的未来。