2025年3月29日，“贏在AI+：與趨勢共舞”正和島案例共學大課 · 安徽站在合肥舉辦，維智科技創(chuàng)始人兼董事長、上海正和島常務主委陶闖帶來了《AI+商業(yè)新生態(tài)：未來商業(yè)的無限可能》主題分享。
在分享中，他結合自身經歷與時代變革，系統(tǒng)分析了當下“AI+”潛在機會，以及未來可能出現(xiàn)的商業(yè)形式，并為企業(yè)與個人帶來了與AI共舞的具體建議，極具參考價值。
以下內容根據現(xiàn)場分享編輯，希望對各位有所啟發(fā)。
口 述：陶闖 維智科技創(chuàng)始人兼董事長、上海正和島常務主委
編 輯：于啟章
來 源：正和島（ID：zhenghedao）
大家好，我是陶闖。
我在海外工作生活15年、國內15年，親歷了多次技術浪潮，曾擔任加拿大國家首席研究教授，后來加入微軟，負責過微軟的“虛擬地球”項目；回國后聯(lián)合創(chuàng)辦了網絡視頻平臺PPTV，在座不少人可能都用過。
我的第三次創(chuàng)業(yè)始于2018年，因為我意識到時代大潮的下一幕必將屬于人工智能。當年我?guī)缀鯊墓娨曇爸邢?，埋頭創(chuàng)業(yè)，過程異常艱辛。今天非常高興能在這里和大家分享我的AI創(chuàng)業(yè)和對AI時代的思考。
認知范式革命：人機協(xié)作的新模式
進入AI新時代，一切的發(fā)展速度之快超乎想象。我們常說人間一天，AI一年。
2017年底AlphaGo打敗人類最高圍棋棋手，OpenAI推出的ChatGPT在2022年11月30日公開測試，上線兩個月用戶破億，成為史上增長最快的應用。
短短4個月后 （2023年3月） ，OpenAI發(fā)布了GPT-4模型。斯坦福大學對GPT-4進行了測試，讓它與頂尖大學生答題對比：結果在心理學、數學、化學、經濟學等13門課程中，GPT-4的表現(xiàn)幾乎全面超越人類智商水平。
2024年陸續(xù)推出了GPT o1和o3等推理類模型，在編程能力上超越99.9%的人類程序員，在科學問題研究上，人類PhD專家平均打70分的題，GPT能達到78分。
這一系列事件引爆了全球AI軍備競賽：各大科技巨頭和創(chuàng)業(yè)公司紛紛推出自己的大模型。老牌勁旅谷歌不甘示弱，Meta等公司開源模型加速趕超，馬斯克攜全球最大的計算集群參與了競賽。
令人振奮的是，2024年1月中國創(chuàng)業(yè)公司發(fā)布的DeepSeek R1，據稱團隊用不到1/10的算力成本訓練出性能媲美全球頂級模型的性能，同時還是全球首個開源推理模型。
DeekSeek顛覆了美國AI界的“大力出奇跡”理論，說明即使沒有無限資金投入，也可以另辟蹊徑，實現(xiàn)技術超車。
總的來看，短短兩年里，從ChatGPT橫空出世到GPT系列問鼎，再到開源模型崛起，AI技術進入白熱化的指數增長階段?？梢灶A見，再過兩年，AI會發(fā)揮何種作用，恐怕超出我們很多人的想象。
同時，人工智能的飛躍也引發(fā)了認知范式的革命。
過去，我們人類依靠學習和多年的經驗累積知識；而現(xiàn)在，AI能夠學習海量圖文信息，成為我們的智能助手和思維伙伴。
正如哲學家維特根斯坦所言：“語言的界限就是世界的界限?！?/p>
AI大語言模型通過對人類語言和文字的全面學習，幾乎掌握了人類文明的知識精華，把我們幾千年的智慧壓縮在模型中，實現(xiàn)了從學習到智能的泛化。
這意味著機器在認知層面上已超越人類的能力，不像我們碳基生命體容易遺忘，而“硅基生命體”不僅學習快，而且具備長記憶能力，更可怕的是她是通才，什么學科都懂。
今后，我們將不得不習慣與這樣更聰明而無需休息的機器搭檔共事。
這就是第一個范式轉變——認知范式的改變。
我們的大腦思維模式將被顛覆：從“人通過分析找答案”的思維方式和工作流變?yōu)椤叭私oAI問題，讓AI替我們找答案”。
在美國，一些學校已經要求學生先用AI工具完成作業(yè)初稿，再由學生修改提交。老師可能也是用AI工具批改作業(yè)。
AI對我們傳統(tǒng)的思維范式和工作流程會產生一次深遠的變革。
我在公司內部也在推動這種轉變。我們提出AI first！任何計劃、材料、報告等都請先用AI來做。
我自己也在改變習慣：以前開會做筆記，現(xiàn)在直接做手機錄音，事后讓AI生成紀要即可。這些看似細節(jié)，其實反映出觀念的轉變：領導者首先要相信AI、擁抱AI，然后整個組織才能隨之轉型。
大多數人是“看見了才相信”，但在AI時代我們要學會“相信了才看見”。
只有深刻認識到AI的變革，并及時更新認知，我們個人或組織才能在這場革命中不被AI淘汰。
終端革命：從太空通信到機器人時代
AI帶來的第二個范式轉變體現(xiàn)在終端形態(tài)上。簡單來說，就是從“云端大腦”向“天地萬物”延伸，智能無處不在。這里有幾個層面：
1. 天上的革命
以馬斯克為代表的企業(yè)家正在重塑太空通信和運輸體系。比如SpaceX公司 （馬斯克投入了巨額資金，歷時15年研發(fā)成功） 發(fā)射了全球首個可回收火箭，打破了一次性火箭高昂耗費的模式。
如今SpaceX已部署了逾8000顆衛(wèi)星構成“星鏈”，幾乎可以覆蓋全球通訊。這意味著未來我們的數字基礎設施不僅在地面，也在天空，而且更加靈活安全。
2. 地面的革命
地面上，各類無人駕駛車輛、服務機器人、可穿戴智能設備正在興起。
這兩年春晚大家也許注意到，各種人形或非人形機器人紛紛亮相。
有人質疑機器應不應該有人性外表，其實關鍵不在于像人，而在于能干活。當大模型已經解決了“AI大腦”的問題，AI完成了“讀萬卷書”，接下來就是讓AI驅動四肢去“行萬里路”。
人類小孩六歲前不會閱讀，但會走路看世界；同樣，AI需要通過傳感器和終端去感知物理環(huán)境，才能具備真正全面的智能。這也是我們經常提到的具身智能，空間智能，或時空智能。
可以預見，未來機器人的發(fā)展，將解決許多過去需要人力和體力的任務。
比如中國有8400萬快遞、外賣從業(yè)者，如果有機器人來承擔其中部分勞動，社會效率將極大提升 （當然這也引出就業(yè)的新課題） 。
實際上，在前不久的世界機器人足球賽RoboCup上，中國機器人球隊以9:0的比分戰(zhàn)勝了德國隊奪冠！我們沒有在人類足球杯奪冠，但搶先在機器人賽上拿到世界冠軍。
3. 終端入口的革命
隨著AR/VR等技術成熟，我們與數字世界互動的終端也在變革。2023年被稱為智能眼鏡元年，很多企業(yè)開始推出AR眼鏡產品。
戴上AR眼鏡，現(xiàn)實世界可以疊加數字信息，變成數字孿生空間。逛街時，建筑上浮現(xiàn)個性化的廣告和導覽；走進博物館公園，可以和歷史人物的數字人對話交流……
這種“空間即入口”的體驗，非常震撼。
我們公司孵化的維享時空，就是在做這方面嘗試——游客掃碼就能租一副AR智能眼鏡，在中醫(yī)藥文化主題公園里與扁鵲等古代名醫(yī)的數字人互動。
可以想見，當我們的眼睛被 （終端） 智能化后，我們獲取信息和感知世界的能力將極大增強，同時我們體驗空間的方式將徹底改變。
綜上，從太空到地面再到個人終端，AI正在讓一切終端設備變得智能，人類正進入人與機器共存共生的新環(huán)境。
我們必須學會與數字人和機器人相處，就像過去習慣人與人打交道一樣。這將構成未來全新的人機社會形態(tài)。
場景革命：數字共生的數字經濟
除了認知和終端層面，AI還引發(fā)了場景層面的革命。我們正在邁向一個數字與物理共生的世界。
過去經濟活動的主體是物理的人和物理的空間；而未來，經濟活動的主體還會有數字人、機器人、數字孿生空間、機器空間參與其中，經濟規(guī)模有望擴大數十倍、上百倍。
一個真人可以擁有多個數字分身 （數字人） 為其代理，一個工廠可以有無數機器人同時生產，人類工程師和數字人工程師一起協(xié)同地從世界各地在數字孿生工廠空間中進行設計、實驗等。
馬斯克預言未來機器人數量可能是人類的3倍，而時下在抖音等平臺上走紅的虛擬主播、數字偶像或許已經是現(xiàn)實中某個真人影響力的30倍。
因此，不必過度擔心地球的人口下降問題——數字經濟體量將遠超當前經濟體量。
最近幾年元宇宙概念火爆，本質上也是人們在暢想虛擬空間和現(xiàn)實空間融合帶來的巨大增量經濟。
未來，數字人生活在現(xiàn)實空間、真人利用機器空間創(chuàng)造價值、機器人服務于物理空間”的種種組合都會出現(xiàn)，產生我們今天難以想象的新業(yè)態(tài)、新市場。
舉例來說，今年爆火全球的哪吒2就是一個全數字人作品，沒有任何人類演員。這意味著數字化內容的經濟規(guī)模在不斷加大。
電商直播方面，很多頭部主播開始啟用AI數字人全天候直播賣貨，成本更低、效率更高。可以看到，一個數字共生的消費場景已經形成。
當然，新的場景催生新的商業(yè)模式和規(guī)則。在數字共生的經濟中，數據成為最重要的生產要素之一。高質量數據就是核心資產。
高盛在去年12月的報告中指出，對于AI時代的企業(yè)而言，數據質量的重要性占到53%，遠高于算力 （22%） 和算法 （18%） 。國家也開始推進數據要素市場化改革，發(fā)放數據資產產權證。
在我們公司維智科技，在2023年通過數據交易所，對我們部分數據進行了資產評估，獲得數據資產憑證 （價值8700萬元） 并成功用于銀行的數據資產抵押貸款?？梢姟皵祿Y產化”正逐步落地，和傳統(tǒng)的不動產等資產一樣，不斷獲得價值認可。未來企業(yè)的市值，很大程度上將取決于掌握數據的廣度和深度，也就是你的數據資產價值。不同于房地產等傳統(tǒng)資產，AI會不斷拉升數據資產的增值能力。
同時，商業(yè)模式也在隨之演進。互聯(lián)網時代講究流量為王；而在AI時代，我認為“數據為王”會更加貼切。這種格局變化意味著企業(yè)必須思考：通過AI大模型，如何將手中的數據變現(xiàn)增值？有沒有可能通過AI打造新的增量業(yè)務？
過去十年全球市值最高的公司是清一色的互聯(lián)網公司，但下一個十年，這張榜單上可能會出現(xiàn)新AI巨頭。例如英偉達因為占據AI算力先機，市值飆升擠入全球前三，Telsa通過自動駕駛汽車和人形機器人也進入前十，未來的OpenAI、字節(jié)等都在挑戰(zhàn)現(xiàn)有的巨頭。
如果說傳統(tǒng)經濟是存量博弈，那么未來的數字經濟是創(chuàng)造增量的游戲。誰能用好AI拓展出前所未有的新場景、新服務，誰就能在新一輪浪潮中勝出。
垂直大模型崛起與應用實踐
說到新場景下的商業(yè)機會，不得不提垂直領域AI大模型的崛起。目前通用大模型領域可能最終只剩下少數幾家巨頭競爭，但在各行各業(yè)，垂直大模型將大有可為。我將垂直大模型分為三類：
1. 專業(yè)角色型
這是針對某一類職業(yè)打造AI智能體 （Agent） 。例如“AI銷售顧問”“AI醫(yī)生”“AI法律顧問”“AI人力資源招聘官”“AI理財分析師”等等。
這些垂直大模型相當于把某種腦力勞動專家的知識經驗固化下來，提供給各類企業(yè)使用。雇傭這些Agent的費用可能降到每月1000-20000人民幣，也就是說很多初級的腦力勞動者的工作會被AI智能體取代。
我相信不久的將來，就會出現(xiàn)看診的數字健康醫(yī)生、全天候陪練的AI教師等新型職業(yè)，同時現(xiàn)有的企業(yè)組織和人力管理都會有巨大的沖擊和影響。
2. 行業(yè)專業(yè)型
這是針對 金融、零售、醫(yī)藥、制造、教育等具體行業(yè)訓練的大模型。它們深度懂行業(yè)專業(yè)知識、數據和規(guī)則。
例如金融大模型可以輔助風控和投資決策，零售大模型可以優(yōu)化選品和庫存，醫(yī)藥大模型加速新藥研發(fā)等等。許多創(chuàng)業(yè)公司正涌入這些領域，我們自己也在投資有潛力的垂直AI團隊。
3. 橫向通用型
這主要指跨行業(yè)的工具型、分析型AI，比如編程大模型、設計大模型、時序大模型，以及我們公司正在研發(fā)的“空間大模型”。這些模型提供的是通用智能能力，可賦能各類場景。
以我們專注的空間大模型為例，大語言模型是把每個文字Token化，而空間大模型是把每個地理空間坐標Token化。
早年我做電子地圖出身，后來在微軟開發(fā)虛擬地球，如今我們用大模型來解析每一個地理坐標所包含的商業(yè)、人流、交通等，它相當于數字時代的“城市規(guī)劃師”和“商圈分析師”，幫助企業(yè)做選址規(guī)劃、商圈運營等決策。這方面的需求在線下實體經濟中非常普遍，但因為物理空間的復雜性，過去缺乏有效手段，現(xiàn)在AI大模型可以大展身手。
為了讓大家直觀感受垂直大模型的威力，我簡單分享一個實戰(zhàn)案例。這是我們維智科技自主研發(fā)了一套“空間大模型+商業(yè)智能體”系統(tǒng)，代號“DeepLocal” （本地商業(yè)智能體） 。
最近我們用DeepLocal為連鎖便利店品牌羅森 （Lawson） 做了一次新店選址和營銷策略的智能規(guī)劃：我們輸入羅森在全國數百家門店的歷史經營數據、人流畫像，以及目標商圈周邊競品情況、以及互聯(lián)網和有關數據，然后讓大模型制定一個方案。
DeepLocal可以在幾分鐘內就給出了詳盡的策劃計劃：建議羅森在某商圈的新店選址位置，產品組合，甚至為即將到來的五一假期設計了一系列親子主題活動方案，細化到每天的安排和預算分配。
這個方案的專業(yè)度是令人驚嘆的，也許一個人加班兩周也寫不出這么詳實的數據驅動策劃，但AI輕松完成，而且覆蓋了人工難以兼顧的方方面面 （客群畫像、周邊消費趨勢、長期品牌價值、以及當地政府關系等） 。
這個案例讓我們切身感受到：AI在商業(yè)決策上的能力已經開始超越人類經理人，咨詢分析師，特別是在處理復雜數據和多目標優(yōu)化方面。
擁抱AI：組織與個人的轉型之路
面對洶 涌而來的AI大潮，我們該如何應對？結合自己的實踐和觀察，我給出四點建議：
1. 思維革命先行
這是最重要也是最困難的一步。我用兩個字概括：“洗腦” （當 然是指自我革新） 。
如果我們不相信AI能做到比人更好，那就不會真心去用它、學它。這種懷疑和抵觸只會讓我們錯失良機。
要看到，AI的能力正在指數級提升，差距拉大得非?？臁Ｖ挥幸庾R上先接受“AI一定會越來越強”，我們才能積極擁抱，進而利用它來增強自己。
領導者尤其要率先轉變思維，將推動AI應用當作“一把手工程”。相信了，才能看見；而不是看見了再相信。
2. AI駕馭能力培養(yǎng)
很多人用了一兩次ChatGPT，發(fā)現(xiàn)它有時胡說八道，就全盤否定。其實AI目前確實有局限，但不要因此拒絕使用它。相反，我們要學習如何和AI溝通，讓它為我們所用。
比如提問的方式很重要，你要給AI的問題要清晰、目標要明確，數字要量化，你會發(fā)現(xiàn)它的回答就越有價值。
不要問“我該怎么辦”，而是告訴它“我有某種身份、有多少資源和時間，目標要達成什么數字”。大膽提出看似“苛刻”的問題，比如“給你50萬預算，一周之內幫我漲粉100萬，給出三套市場推廣方案，并分析每套方案的利弊，并最終推薦一個方案”，在你獲得答案之后，還可以和AI不斷迭代、論證。簡單說，學會和AI一起工作。
總之，把AI當成一個真正的全能且任勞任怨的顧問或助理，這樣才能真正發(fā)揮AI助手的價值。
3. 內部效能提升
建議在公司內部成立AI先鋒小組，由對新技術感興趣、沒有條條框框束縛的年輕員工牽頭，專門負責探索AI工具在業(yè)務中的應用。
從一些具體環(huán)節(jié)入手，比如會議紀要讓AI自動生成、合同審查先讓AI把關、簡歷篩選用AI初選打分、客服先由AI機器人應答等等。請各位下周就開始嘗試，不要猶豫！
哪怕剛開始AI的結果不完善，但通過不斷反饋改進，很快就會見到成效。
我們自己的要求是：例如程序開發(fā)中，如果團隊代碼有一半以上不是AI生成的，說明我們AI化不夠。事實證明，讓AI參與編碼，代碼質量和效率都會大幅提升，但這需要程序員們能學會真正的的擁抱AI。
再比如銷售客服領域，可以把通話錄音丟給AI分析，看看哪些成單幾率高、存在哪些共性問題，從而改進產品或銷售策略。
這些做法在許多美國企業(yè)已經變成日常，我們也應該盡快跟上。通過局部試點，再逐步推廣到全組織，讓AI融入每個業(yè)務流程，顯著提升效率。
4. 業(yè)務模式重塑
我們正走向一個“一人公司”或“無人公司”的新時代。
硅谷已有程序員利用AI，一個人創(chuàng)辦市值百萬的公司。未來很多崗位，特別是腦力崗位，都可能由AI替代。
與其抗拒，不如思考如何用更少的人力實現(xiàn)更大的產出。這對企業(yè)和個人都是挑戰(zhàn)也是機遇。
企業(yè)應當積極重塑業(yè)務流程，認真理解和挖掘業(yè)務的數據資源和數據資產，大膽啟用AI技術驅動的解決方案，將人力從重復低效的工作中解放出來，轉向更高價值的創(chuàng)造性任務。
可以預見，市場宣傳、產品設計、戰(zhàn)略規(guī)劃等一系列工作都會因AI而變革。我們要做的，就是盡快上手使用它，在實踐中學習如何駕馭它。
現(xiàn)在大多數人還不會用AI，這正是彎道超車的機會。別等到AI無所不能時再被動接受，那時可能已經落后。
AI是人類科技史上至今最具顛覆性的一場奇點革命，AI正在重構個人和組織思維和工作模式，革新商業(yè)邏輯，孕育新經濟的驅動力。讓我們一起駕馭AI的創(chuàng)新勢能！
排版| 椰子
編輯| 于啟章主編| 孫允廣
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