在生成式AI技術(shù)浪潮中，行業(yè)正面臨一系列技術(shù)之外的深度思考：在應(yīng)用AI時(shí)，我們是否真的理解了AI社會商業(yè)的重塑作用？在本次Microsoft Envision AI Connection上海站活動(dòng)中，通過對AI先行者們的實(shí)踐分享，揭示了企業(yè)在AI落地過程中面臨的痛點(diǎn)、挑戰(zhàn)和經(jīng)驗(yàn)，強(qiáng)調(diào)了思想轉(zhuǎn)變和場景開發(fā)的重要性。

今年一季度已過，生成式AI領(lǐng)域掀起了新一輪浪潮，AI已從過去寬泛的技術(shù)概念，進(jìn)化為細(xì)分化、垂直化的應(yīng)用。例如前不久正式發(fā)布的 Microsoft Copilot for Security（國際版），成為迄今為止全球信息安全商業(yè)領(lǐng)域首個(gè)獨(dú)立的生成式AI解決方案，還有更多細(xì)分和垂直化的AI應(yīng)用，正在切實(shí)改變相關(guān)垂直行業(yè)的工作模式。

然而，一系列更為深層次的問題逐漸浮出水面，在技術(shù)狂潮的快速更迭之間，我們是否有停下來深思過：盲目追趕新潮，是否必然帶來積極的產(chǎn)業(yè)變革？企業(yè)在急于將AI技術(shù)付諸實(shí)踐之前，是否真正理解了它所帶來的深刻影響，以及它將如何重塑我們的社會和商業(yè)生態(tài)？

在剛剛結(jié)束的Microsoft Envision AI Connection微軟AI創(chuàng)新論壇上海站活動(dòng)中，眾多AI先行者站在關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)上，為企業(yè)落地AI描摹出了一條大致路徑——想要順利落地AI，真正釋放出大模型應(yīng)發(fā)揮出的作用，需要先解決兩個(gè)關(guān)鍵問題。

第一個(gè)問題：

AI轉(zhuǎn)型前，思想也要先轉(zhuǎn)型？

AI落地路上，到底什么才是務(wù)實(shí)的思想？落地快就等于好嗎？

“200多年前，剛發(fā)明出的引擎也很像今天的AI，將帶來革命性變化，但一些馬車夫卻在考慮如何把引擎裝在馬車上。”微軟（中國）首席技術(shù)官韋青為大家分享了這樣一個(gè)源自于麻省理工學(xué)院關(guān)于AI發(fā)展路徑的思想實(shí)驗(yàn)——“把引擎裝在馬車上”可能是人們最快能想到的應(yīng)用方式，但一定不是最好、最代表趨勢的方式。每一代技術(shù)都有其獨(dú)特使命，Al更重要的使命是開創(chuàng)新模式，而非簡單、線性地延續(xù)傳統(tǒng)思維。“我們應(yīng)該根據(jù)新的引擎，設(shè)計(jì)新的汽車、規(guī)劃新型的道路，甚至開創(chuàng)一個(gè)全新的時(shí)代，而不是延續(xù)傳統(tǒng)思維”，韋青說到。

因此，所謂務(wù)實(shí)，并非盲目追求速度和“新潮”，而是更應(yīng)把對AI的關(guān)注聚焦在如何落地、如何構(gòu)建適應(yīng)新時(shí)代的創(chuàng)新生產(chǎn)力上，以及最終去構(gòu)建躋身下一個(gè)時(shí)代的轉(zhuǎn)型能力。

這種務(wù)實(shí)思想的來源，首先需要對企業(yè)在應(yīng)用AI和大語言模型時(shí)，面臨的真實(shí)挑戰(zhàn)和痛點(diǎn)進(jìn)行深入剖析。

卡爾蔡司（上海）管理有限公司數(shù)字化創(chuàng)新中心負(fù)責(zé)人Victor Lee提到，盡管公司已在AI方面投入大量資源，但他們?nèi)栽诓粩嗵剿骱万?yàn)證一個(gè)最基礎(chǔ)的問題——“AI究竟能在哪方面地幫助到員工和業(yè)務(wù)”，而不是單純地把AI作為提升效率的工具。蔚來技術(shù)規(guī)劃首席專家及助理副總裁胡成臣則認(rèn)為，蔚來在當(dāng)下應(yīng)用AI的最大挑戰(zhàn)在于如何把握技術(shù)的兩面性，避免一蹴而就，應(yīng)當(dāng)根據(jù)自身實(shí)際情況逐步落地，揚(yáng)長避短。而英矽智能聯(lián)席 CEO 兼首席科學(xué)家任峰所分享的AI落地應(yīng)用則是在解決生命科學(xué)和制藥領(lǐng)域的痛點(diǎn)，但國內(nèi)企業(yè)普遍仍未意識到AI的重要性，導(dǎo)致相關(guān)企業(yè)在決策時(shí)仍然猶豫。

這些實(shí)戰(zhàn)分享為行業(yè)揭示了一個(gè)共性問題：AI落地路上最大的困難和痛點(diǎn)往往都不在于技術(shù)上，而是在于管理者和決策者的思想觀念上。無論是過于急躁地追求AI應(yīng)用，還是過于保守地忽視其潛力，都是當(dāng)前企業(yè)在AI落地過程中普遍存在的問題。

正如韋青所強(qiáng)調(diào)：企業(yè)AI落地是一套系統(tǒng)工程方法，其中人才、數(shù)據(jù)、算法、算力一個(gè)都不能少，但其中最重要的還是AI時(shí)代的人才能力模型及思維的轉(zhuǎn)變，將AI的地位從“AI for Data”轉(zhuǎn)變?yōu)椤癉ata for AI”，最終實(shí)現(xiàn)“Tech for human”。事實(shí)上，也唯有人的思想轉(zhuǎn)變才能將AI的地位從邊緣的工具轉(zhuǎn)變?yōu)樽兏锏闹行摹?/p>

對此，微軟大中華區(qū)首席運(yùn)營官陶然總結(jié)到：“AI的落地從來不只是技術(shù)問題，而是思想問題。”生成式AI作為一種全新的生產(chǎn)方式，不能僅僅被視作一件工具。在這個(gè)技術(shù)范式轉(zhuǎn)移的關(guān)鍵時(shí)刻，微軟最值得去做、也是最需要去擔(dān)當(dāng)?shù)慕巧恰癕aking AI Real for Enterprise”——將大模型與企業(yè)商業(yè)場景更好地鏈接起來。

因此，面對生成式AI技術(shù)的新一輪進(jìn)展，企業(yè)需要以更加務(wù)實(shí)的思想態(tài)度來思考和應(yīng)對，不僅要關(guān)注技術(shù)的快速發(fā)展，更要深入思考如何將這些技術(shù)真正融入企業(yè)的運(yùn)營和創(chuàng)新中，開創(chuàng)一個(gè)全新的時(shí)代。

第二個(gè)問題：

技術(shù)有了，使用場景在哪里？

在AI的落地過程中，雖然思想層面需要深思熟慮，但也有很多事項(xiàng)值得快速嘗試、快速積累經(jīng)驗(yàn)。麥當(dāng)勞中國近一年在AI領(lǐng)域的快速反應(yīng)，為業(yè)界提供了一個(gè)值得分析和借鑒的案例。

麥當(dāng)勞中國數(shù)字化副總裁湯海濤認(rèn)為，麥當(dāng)勞作為一家全球領(lǐng)先的餐飲服務(wù)公司，需要通過AI抓住新的技術(shù)與市場機(jī)會，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行創(chuàng)新。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下，AI賦能為企業(yè)實(shí)踐提供了新的發(fā)展機(jī)遇：一是優(yōu)化員工工作體驗(yàn)；二是提升生產(chǎn)效率；三是將AI技術(shù)在商業(yè)開發(fā)領(lǐng)域融合，不斷為企業(yè)探索新機(jī)遇。

通過與微軟的合作，麥當(dāng)勞中國圍繞AI輔助運(yùn)營、員工賦能、技能培訓(xùn)、技術(shù)研發(fā)等多個(gè)領(lǐng)域，推動(dòng)創(chuàng)新技術(shù)的落地應(yīng)用，取得了超預(yù)期的效果和積極的用戶反饋。

在論壇上，更多微軟合作伙伴均圍繞“切實(shí)的AI落地場景”分享了自身探索所得到的經(jīng)驗(yàn)。蔚來胡成臣提出了三個(gè)“找準(zhǔn)AI落地場景”的方法論，將“AI能力”與“業(yè)務(wù)痛點(diǎn)”、“自身優(yōu)勢”及“用戶需求洞察”相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了AI在蔚來全領(lǐng)域的布局和創(chuàng)新應(yīng)用，包括人車交互、智能制造、服務(wù)體系、內(nèi)部項(xiàng)目管理等領(lǐng)域，并創(chuàng)新性地將生成式AI技術(shù)與蔚來在云與算力方面的長項(xiàng)相結(jié)合，進(jìn)一步加強(qiáng)了蔚來相較于友商的優(yōu)勢。

英矽智能任峰分享了一個(gè)令人振奮的真實(shí)案例。在治療特發(fā)性肺纖維化藥物的研發(fā)中，英矽智能利用生成式AI技術(shù)，很好地釋放了AI在新藥研發(fā)中海量范圍內(nèi)篩選靶點(diǎn)及快速生成化合物的優(yōu)勢，將4年半的早期研發(fā)周期縮短到了18個(gè)月左右，并將常規(guī)研發(fā)所需的數(shù)千萬美元投入降至260萬美元。

除了在創(chuàng)新賽道中加速創(chuàng)新，生成式AI技術(shù)也在一些傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中幫助企業(yè)轉(zhuǎn)型升級，開拓新增長曲線。在有著178年歷史的德國企業(yè)卡爾蔡司，除了利用AI做到了之前做不到的事情，例如利用計(jì)算機(jī)視覺檢測光學(xué)產(chǎn)品、提升精度，還用AI“釋放”了許多不需要做的事情。卡爾蔡司Victor Lee分享到：“我們利用AI做流程優(yōu)化，來排查每個(gè)人日常工作的哪部分其實(shí)是不必要的，并將其去掉。”作為百年企業(yè)的卡爾蔡司，也因此得以輕裝從簡地迎接AI時(shí)代。

通過以上AI先行者成功案例不難看出，無論行業(yè)和企業(yè)規(guī)模如何，AI的落地都需要根據(jù)實(shí)際情況挖掘應(yīng)用場景，實(shí)現(xiàn)差異化和特殊性的應(yīng)用。這些場景沒有定式、因企而異，但也正是因?yàn)橛羞@種差異性和特殊性的存在，生成式AI技術(shù)的場景化應(yīng)用也直接與每一家企業(yè)的綜合管理、甚至是經(jīng)營思維的轉(zhuǎn)型相關(guān)聯(lián)。正如微軟技術(shù)中心總經(jīng)理樓學(xué)踐總結(jié)到，AI的廣泛應(yīng)用是時(shí)代不可逆的發(fā)展趨勢，企業(yè)應(yīng)該以更加開放的姿態(tài)擁抱AI技術(shù)，驅(qū)動(dòng)企業(yè)去發(fā)現(xiàn)使用AI帶來的更多可能性和更美好的未來。

微軟大中華區(qū)首席運(yùn)營官陶然也表示，微軟將一直堅(jiān)持把AI技術(shù)和能力在企業(yè)場景變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，并努力推動(dòng)AI在企業(yè)中實(shí)現(xiàn)更多商業(yè)化價(jià)值。也正是因?yàn)檫@樣的發(fā)展定位，陶然繼續(xù)分享了微軟基于員工辦公生產(chǎn)力、客戶服務(wù)、銷售、IT專業(yè)人員、安全分析等多個(gè)垂直商業(yè)場景所推出的專業(yè)Copilot（國際版）應(yīng)用，幫助用戶在各種工作場景大幅提升工作效率。例如根據(jù)用戶反饋數(shù)據(jù)，Copilot for Microsoft 365 （國際版）在快速起草新文檔、文件方面幫助用戶節(jié)省了85%的時(shí)間。

微軟大中華區(qū)行業(yè)解決方案首席技術(shù)官尹靖則進(jìn)一步更加務(wù)實(shí)、細(xì)致地分析了企業(yè)建設(shè)生成式AI技術(shù)的實(shí)踐路徑，包括GPT套殼、開發(fā)具備外部能力的交互應(yīng)用、開發(fā)AI原生應(yīng)用、構(gòu)建智能體四個(gè)主要階段。

還有更多生成式AI技術(shù)應(yīng)用場景，不僅可以在微軟直接提供的服務(wù)中看到，也融入進(jìn)許多生態(tài)商業(yè)客戶的創(chuàng)新業(yè)務(wù)當(dāng)中。在Microsoft Envision AI Connection微軟AI創(chuàng)新論壇上海站現(xiàn)場，碩軟 、埃維諾、漢朔科技、南洋萬邦等企業(yè)與微軟合作展示出多種豐富、垂直、解決痛點(diǎn)的服務(wù)，涵蓋企業(yè)級生成式AI開發(fā)、企業(yè)運(yùn)營管理、智慧零售及企業(yè)知識庫等領(lǐng)域，一個(gè)嶄新的技術(shù)生態(tài)正在形成。正如韋青在開場分享中所強(qiáng)調(diào)的，相較于技術(shù)，微軟更希望能為企業(yè)提供新的思想和方法，共同開啟一個(gè)新質(zhì)的生產(chǎn)力時(shí)代。

在探尋適應(yīng)下一個(gè)AI生產(chǎn)力時(shí)代的企業(yè)所需具備的特質(zhì)時(shí)，我們不難發(fā)現(xiàn)，除了保持開放創(chuàng)新、務(wù)實(shí)的思維，以及精準(zhǔn)把握切實(shí)的應(yīng)用場景外，還有更多關(guān)鍵要素值得深入思考并提前準(zhǔn)備，類似的前瞻性見解和深刻的洞察在本次活動(dòng)中隨處可見。例如尹靖還強(qiáng)調(diào)，如今一些AI創(chuàng)業(yè)公司的初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)，僅憑十幾名員工便能實(shí)現(xiàn)較高的市場估值，正是因?yàn)樗麄兯苷{(diào)動(dòng)的算力足以匹敵一個(gè)擁有上千人規(guī)模的傳統(tǒng)企業(yè)。

這些趨勢與洞察也將不斷啟迪微軟及合作伙伴們，在新時(shí)代來臨之際，思考技術(shù)的本質(zhì)、抓住應(yīng)用的規(guī)律，攜手伙伴克服轉(zhuǎn)型障礙，更好地踏上AI風(fēng)潮，務(wù)實(shí)地解決AI轉(zhuǎn)型難題。