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長三角議事廳|生成式AI落地,還需跨越“三道坎”

顧潔
2026-04-09 10:48
澎湃研究所 >
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“十五五”規(guī)劃綱要明確提出“構(gòu)建應(yīng)用場景和生態(tài)體系,實(shí)施新技術(shù)新產(chǎn)品新場景大規(guī)模應(yīng)用示范行動”。2026年政府工作報(bào)告進(jìn)一步作出“打造智能經(jīng)濟(jì)新形態(tài)”部署,要求深化拓展“人工智能+”。一系列政策釋放的信號愈發(fā)清晰:中國人工智能的發(fā)展正以場景驅(qū)動為核心路徑,從技術(shù)探索和局部示范邁向產(chǎn)業(yè)深度融合、經(jīng)濟(jì)全面賦能的新階段。對產(chǎn)業(yè)門類齊全、實(shí)體場景密集的長三角而言,生成式AI已不是“跟不跟”的問題,而是“怎么真正落下去、轉(zhuǎn)起來、用起來”的問題。

隨著近期OpenClaw在國內(nèi)的爆火,生成式AI的社會關(guān)注度持續(xù)升溫。從重塑組織到顛覆行業(yè),從生產(chǎn)方式變革到商業(yè)模式創(chuàng)新,各類討論層出不窮。然而麥肯錫2025年AI調(diào)查顯示,盡管企業(yè)正在加速生成式AI的部署,但真正實(shí)現(xiàn)規(guī)?;涞?、產(chǎn)生可衡量商業(yè)價(jià)值的不足三成。

當(dāng)前,“場景驅(qū)動”已成為政企各界布局AI的普遍共識。但共識之下,落地困境并未消解。面對這場產(chǎn)業(yè)重構(gòu),痛點(diǎn)已不再是“要不要擁抱AI”,而是陷入了“場景選不準(zhǔn)、項(xiàng)目推不動、成果鋪不開”的困境。生成式AI的規(guī)模化落地,究竟卡在了哪里?

三道坎:落地為何如此之難

第一道坎:認(rèn)知錯(cuò)位,工具思維遮蔽真正的價(jià)值空間

當(dāng)前企業(yè)使用生成式AI的方式,大多沿用了傳統(tǒng)工具的邏輯:識別痛點(diǎn),尋找替代,部署上線。會議紀(jì)要耗時(shí),用大模型來寫。客服壓力過大,用大模型來答。代碼效率不足,用大模型來補(bǔ)。這些場景有其價(jià)值,但本質(zhì)上是效率優(yōu)化,是在既有業(yè)務(wù)框架內(nèi)的局部改進(jìn)。

生成式AI的真正價(jià)值不止于此。它能夠理解目標(biāo)、自主規(guī)劃、持續(xù)行動,在復(fù)雜任務(wù)中與人共同推進(jìn)判斷與決策。這意味著它的能力邊界不在流程清晰、指令明確的任務(wù)上止步,而在新產(chǎn)品研發(fā)、新商業(yè)模式探索、新業(yè)態(tài)構(gòu)建的前沿,與人類共同成為新可能的開拓者。

但這種重構(gòu)需要一個(gè)前提。業(yè)務(wù)方必須對自身工作的底層邏輯有足夠清晰的認(rèn)識,才能判斷哪里值得重新設(shè)計(jì)。技術(shù)方必須對模型的真實(shí)能力邊界有足夠準(zhǔn)確的把握,才能判斷哪里能夠真正介入。兩者之間還需要建立一種新的協(xié)作語言,共同進(jìn)入那些此前從未被系統(tǒng)思考過的業(yè)務(wù)地帶。然而多數(shù)企業(yè)尚未完成這一轉(zhuǎn)變,場景討論仍停留在工具替代層面。

第二道坎:執(zhí)行斷層,方向確定后路仍走不通

選定場景只是起點(diǎn),真正的難題在方向確定之后才逐一浮現(xiàn)。

數(shù)據(jù)從哪里來,質(zhì)量是否足以支撐模型訓(xùn)練?現(xiàn)有流程需要做哪些改造才能接入AI輸出?模型的判斷由誰復(fù)核、出偏差由誰負(fù)責(zé)?這些問題在場景討論階段往往被擱置,等到真正推進(jìn)時(shí)才逐一暴露,且每一個(gè)都需要跨部門協(xié)調(diào)與持續(xù)投入。

業(yè)務(wù)方希望獲得明確的實(shí)施預(yù)期,技術(shù)方卻難以在缺乏真實(shí)驗(yàn)證的情況下作出承諾。雙方陷入拉鋸:業(yè)務(wù)方指責(zé)技術(shù)方不懂業(yè)務(wù),技術(shù)方抱怨業(yè)務(wù)方給不出真需求。資源在反復(fù)溝通中被耗盡,可行路徑遲遲無法確認(rèn)。

針對生成式AI場景的調(diào)研顯示,場景應(yīng)用方有75%認(rèn)為仍處于局部試點(diǎn)階段,模型方卻有超過60%認(rèn)為已落地成熟。這一落差并非進(jìn)度快慢的差異,而是雙方對“落地”本身的認(rèn)知存在分歧:業(yè)務(wù)方的落地,是指真實(shí)流程中穩(wěn)定運(yùn)行、人員實(shí)際依賴、責(zé)任機(jī)制清晰,而技術(shù)方的成熟,是指模型跑通、接口聯(lián)調(diào)、精度達(dá)標(biāo)。認(rèn)知未能對齊,執(zhí)行層面的協(xié)同便無從真正建立。

第三道坎:組織惰性,試點(diǎn)成功后推廣依然擱淺

試點(diǎn)跑通,不等于落地成功。

多數(shù)試點(diǎn)在受控環(huán)境中運(yùn)行:數(shù)據(jù)經(jīng)過篩選,流程經(jīng)過精簡,參與者經(jīng)過挑選。這一環(huán)境中驗(yàn)證有效的方案,進(jìn)入完整的業(yè)務(wù)復(fù)雜度后往往失效。試點(diǎn)結(jié)束,價(jià)值未能延續(xù),新的試點(diǎn)重新啟動。每一輪循環(huán),組織推進(jìn)AI的資源與信心都在消耗,而真正的落地始終未能發(fā)生。

波士頓咨詢的研究顯示,多數(shù)組織將AI視為技術(shù)部署,而非思考員工如何將AI融入自身的工作方式。生成式AI觸及從業(yè)者的專業(yè)邊界與職業(yè)價(jià)值感,員工保留關(guān)鍵經(jīng)驗(yàn)與判斷的動機(jī)隨之增強(qiáng)。AI會取代我嗎?我的經(jīng)驗(yàn)還值錢嗎?來自員工的隱性抵抗比流程慣性更難察覺,也更具破壞性。

三道橋:從困境走向破局

走出選不準(zhǔn)、推不動、鋪不開的困境,還需要在認(rèn)知、執(zhí)行、組織三個(gè)層面搭建橋梁。

架設(shè)認(rèn)知之橋:從替代工具到協(xié)作伙伴

場景定位不是尋找可以被AI替代的環(huán)節(jié),而是重新定義哪些工作可以由人與AI共同承擔(dān)。

這種認(rèn)知框架的建立,需要組織內(nèi)部有一批能夠貫通兩端的關(guān)鍵角色。前向部署工程師(FDE:Forward Deployment Engineering)正是其中之一。他們既理解業(yè)務(wù)邏輯,又熟悉AI能力邊界,在業(yè)務(wù)與技術(shù)之間做持續(xù)的轉(zhuǎn)化與對接。培育這樣的復(fù)合型人才,并非靠幾場培訓(xùn)就能解決的技能缺口,而是企業(yè)能否在現(xiàn)有組織土壤中培育出技術(shù)與業(yè)務(wù)深度融合的協(xié)作生態(tài)。

鋪就執(zhí)行之路:從單次選型到持續(xù)驗(yàn)證

面對落地路徑的不確定性,需要將一次性判斷能否實(shí)現(xiàn)的決策方式,轉(zhuǎn)變?yōu)榉蛛A段推進(jìn)、在真實(shí)條件下快速驗(yàn)證、持續(xù)根據(jù)反饋調(diào)整的工作方式。

這需要在三個(gè)環(huán)節(jié)做出改變。在啟動環(huán)節(jié),從項(xiàng)目啟動之初就引入真實(shí)數(shù)據(jù)、真實(shí)流程與真實(shí)用戶,而非等到交付階段再做場景還原。驗(yàn)證環(huán)境越接近現(xiàn)實(shí),試點(diǎn)結(jié)論的可信度越高,后續(xù)推進(jìn)的阻力也就越小。在推進(jìn)環(huán)節(jié),將“能不能做”的大問題拆解為“先試什么、再試什么”的小步驟,每個(gè)階段都有明確的驗(yàn)證目標(biāo)與退出機(jī)制,避免在一條路上走到黑才發(fā)現(xiàn)走不通。在評估環(huán)節(jié),建立與驗(yàn)證周期相匹配的考核方式,允許探索過程中的試錯(cuò)與調(diào)整,而非用一次性交付的標(biāo)準(zhǔn)來衡量階段性成果。

構(gòu)建組織之基:從項(xiàng)目交付到系統(tǒng)融合

信任需要先行建立。AI帶來的崗位調(diào)整是真實(shí)存在的,企業(yè)需要清晰告知員工AI將承擔(dān)哪些工作、人的角色將如何演變,并在轉(zhuǎn)型過程中提供真實(shí)的能力發(fā)展路徑。正視變化而非回避,是提升員工參與意愿的前提。

流程需要隨之重構(gòu)。員工應(yīng)從場景識別階段就正式參與,從問題定義階段就貢獻(xiàn)經(jīng)驗(yàn),而非在方案成型后被要求配合、模型上線后被安排培訓(xùn)。當(dāng)員工從被通知的對象變?yōu)楣餐O(shè)計(jì)的參與者,隱性抵抗才有可能化解。

考核方式需要同步調(diào)整。讓業(yè)務(wù)與技術(shù)共同對業(yè)務(wù)改善負(fù)責(zé),而不是各自對項(xiàng)目交付負(fù)責(zé)。衡量標(biāo)準(zhǔn)從模型性能與交付時(shí)效,轉(zhuǎn)向能夠真實(shí)反映業(yè)務(wù)變化的關(guān)鍵結(jié)果。

生成式AI落地之難,難在它所要求的改變不只是技術(shù)層面的,更是思維方式、協(xié)作方式與組織方式的全面重構(gòu)。技術(shù)能力的躍升已然發(fā)生,政策方向也已明朗,但這些外部條件只提供了落地的可能性。真正的考驗(yàn)在企業(yè)內(nèi)部:認(rèn)知能否從工具思維轉(zhuǎn)向協(xié)作思維,執(zhí)行能否從單次選型轉(zhuǎn)向持續(xù)驗(yàn)證,組織能否從項(xiàng)目交付轉(zhuǎn)向系統(tǒng)融合。只有當(dāng)認(rèn)知之橋架起,執(zhí)行之路鋪就,組織之基筑牢,場景的價(jià)值才能真正落地生根。

(本文作者顧潔系上海社會科學(xué)院副研究員、社會科學(xué)智能實(shí)驗(yàn)室秘書長、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室主任)

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“長三角議事廳”專欄由教育部人文社會科學(xué)重點(diǎn)研究基地·華東師范大學(xué)中國現(xiàn)代城市研究中心、上海市社會科學(xué)創(chuàng)新基地長三角區(qū)域一體化研究中心和澎湃研究所共同發(fā)起。解讀長三角一體化最新政策,提供一線調(diào)研報(bào)告,呈現(xiàn)務(wù)實(shí)政策建議。

    責(zé)任編輯:呂娜
    圖片編輯:陳飛燕
    校對:張艷
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