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從2024年末開(kāi)始,隨著Manus等自主智能體的發(fā)布,人們似乎已經(jīng)看到了AI從對(duì)話框走向全自動(dòng)執(zhí)行的未來(lái)。大家期待2025年會(huì)成為Agent元年。
然而,當(dāng)我們把視線從硅谷的Demo拉回真實(shí)的產(chǎn)業(yè)現(xiàn)場(chǎng),一種巨大的錯(cuò)配感油然而生。AI在實(shí)驗(yàn)室里能寫(xiě)代碼、做規(guī)劃,但在企業(yè)的核心決策流和工廠的生產(chǎn)線上,它依然像個(gè)局外人。
為何在模型能力狂飆突進(jìn)的今天,AI依然難以在產(chǎn)業(yè)深處落地生根?
在2025騰訊ConTech大會(huì)暨騰訊科技Hi Tech Day圓桌論壇上,由清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院(AIR)助理教授、智源學(xué)者趙昊擔(dān)任主持,與四位嘉賓——明略科技創(chuàng)始人、CEO兼CTO吳明輝, 智平方副總裁邱巍,蘇州明義微電子技術(shù)有限公司創(chuàng)始人、CEO朱總,以及清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院可口可樂(lè)講席教授、清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與治理研究中心主任陳煜波一起,撕開(kāi)了繁榮表象下的技術(shù)與產(chǎn)業(yè)斷層。
沉默的知識(shí)與暴漲的能耗
AI落地的第一道墻,是不可言傳的數(shù)據(jù)。
明略科技創(chuàng)始人、CEO兼CTO吳明輝指出,盡管企業(yè)積累了海量的IT數(shù)據(jù),但真正決定商業(yè)成敗的往往是決策者腦中那些未被顯性化的隱性知識(shí)和語(yǔ)境。當(dāng)前的AI Agent就像一個(gè)擁有頂級(jí)學(xué)歷卻不懂公司潛規(guī)則的實(shí)習(xí)生,如果無(wú)法提取這些非結(jié)構(gòu)化的決策邏輯,AI就只能做輔助,無(wú)法做代理。
這一困境在物理世界被進(jìn)一步放大。智平方副總裁邱巍在高端制造的實(shí)踐中發(fā)現(xiàn),工業(yè)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)不僅稀缺,更涉及數(shù)據(jù)治權(quán)。工藝參數(shù)是工廠的身家性命,這種隱私壁壘導(dǎo)致AI難以獲得足夠的養(yǎng)料來(lái)訓(xùn)練泛化能力。
而即便解決了軟件層面的認(rèn)知問(wèn)題,硬件的物理極限正成為新的攔路虎。蘇州明義微電子創(chuàng)始人、CEO朱總表示,以前CPU時(shí)代,單機(jī)柜功耗不過(guò)十幾千瓦;而在AI時(shí)代,單機(jī)柜功耗正逼近兆瓦級(jí)(MW),這相當(dāng)于一座小型城市的耗電量。
更致命的是,GPU負(fù)載的劇烈瞬態(tài)跳變,隨時(shí)可能擊穿現(xiàn)有的供電網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)算力需求指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),電力基礎(chǔ)設(shè)施卻還在用舊時(shí)代的邏輯運(yùn)行,這種頭重腳輕正在制約AI集群的擴(kuò)張。
從玩票到必須的漸進(jìn)式接管
面對(duì)上述困境,直接追求L5級(jí)別的全自動(dòng)顯然不切實(shí)際。嘉賓們給出的解法是:分級(jí)治理,人機(jī)融合。
吳明輝借用數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域的概念,提出了從OLAP(在線分析)向OLTP(在線交易)進(jìn)化的路徑。AI應(yīng)先在容錯(cuò)率高的分析類任務(wù)中試錯(cuò),通過(guò)人機(jī)協(xié)同的模式積累信任,再逐步介入像訂票、交易這樣Mission Critical(關(guān)鍵任務(wù))的場(chǎng)景。這不是技術(shù)的妥協(xié),而是商業(yè)落地的必然規(guī)律。
這種協(xié)同在宏觀層面,被清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院可口可樂(lè)講席教授陳煜波定義為“騎馬方式的改變”。AI不會(huì)簡(jiǎn)單替代人,而是迫使人類進(jìn)化出新的技能樹(shù)。未來(lái)的組織架構(gòu)中,人不再是指令的執(zhí)行者,而是AI Agent的指揮官,負(fù)責(zé)在機(jī)器理性和人類直覺(jué)之間做最終的裁決。
干二休五與AI的自我進(jìn)化
如果跨越了當(dāng)下的障礙,未來(lái)十年的圖景將會(huì)怎樣?
論壇最后描繪了一個(gè)極具誘惑力且充滿科幻色彩的終局。
在微觀生活上,吳明輝預(yù)測(cè),隨著Agent真正從助理進(jìn)化為代理,人類的工作時(shí)長(zhǎng)將大幅壓縮,干二休五的工作制或許在有生之年得以實(shí)現(xiàn)。人類將從重復(fù)性腦力勞動(dòng)中解放,專注于探索科學(xué)邊界或享受生活,而將生產(chǎn)任務(wù)全面移交AI。
在宏觀技術(shù)上,朱總預(yù)言了技術(shù)閉環(huán)的到來(lái)。AI將開(kāi)始設(shè)計(jì)AI芯片。當(dāng)AI能夠自我優(yōu)化底層算力底座,甚至重構(gòu)EDA軟件時(shí),算力的摩爾定律將被重新改寫(xiě)。
而在物理世界,邱巍給出了明確的時(shí)間表。具身智能機(jī)器人將2-3年攻克高端制造,3-5年進(jìn)入公共服務(wù),5-8年則會(huì)真正走進(jìn)千家萬(wàn)戶,成為養(yǎng)老與家政的標(biāo)配。
正如陳煜波所言,科學(xué)家負(fù)責(zé)突破生產(chǎn)力的天花板,而企業(yè)家負(fù)責(zé)重構(gòu)生產(chǎn)關(guān)系。當(dāng)下的困局,本質(zhì)上是舊有的能源、數(shù)據(jù)與組織形式,裝不下AI這個(gè)龐大的新物種。
破局之道,不在于等待一個(gè)完美的模型,而在于在不完美的現(xiàn)實(shí)中,通過(guò)軟硬融合、數(shù)實(shí)融合、人機(jī)融合,去解鎖下一個(gè)增長(zhǎng)范式。





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