今天小編分享的教育經驗：AI爆發，很多人沒看懂這3大紅利，歡迎閱讀。
以下文章來源于正和島 ，作者于啟章
作者 | 于啟章
來源 | 正和島 管理智慧 AI+
咨詢合作 | 13699120588
文章由陶闖（維智科技創始人兼董事長、上海正和島常務主委）口述 文章僅代表作者本人觀點
2025 年 3 月 29 日，" 赢在 AI+：與趨勢共舞 " 正和島案例共學大課 · 安徽站在合肥舉辦，維智科技創始人兼董事長、上海正和島常務主委陶闖帶來了《AI+ 商業新生态：未來商業的無限可能》主題分享。
在分享中，他結合自身經歷與時代變革，系統分析了當下 "AI+" 潛在機會，以及未來可能出現的商業形式，并為企業與個人帶來了與 AI 共舞的具體建議，極具參考價值。
以下内容根據現場分享編輯，希望對各位有所啟發。
大家好，我是陶闖。
我在海外工作生活 15 年、國内 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，後來加入微軟，負責過微軟的 " 虛拟地球 " 項目；回國後聯合創辦了網絡視頻平台 PPTV，在座不少人可能都用過。
我的第三次創業始于 2018 年，因為我意識到時代大潮的下一幕必将屬于人工智能。當年我幾乎從公眾視野中消失，埋頭創業，過程異常艱辛。今天非常高興能在這裡和大家分享我的 AI 創業和對 AI 時代的思考。
認知範式革命：人機協作的新模式
進入 AI 新時代，一切的發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 個月後（2023 年 3 月），OpenAI 發布了 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 的表現幾乎全面超越人類智商水平。
2024 年陸續推出了 GPTo1 和 o3 等推理類模型，在編程能力上超越 99.9% 的人類程式員，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：各大科技巨頭和創業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 月中國創業公司發布的 DeepSeekR1，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 颠覆了美國 AI 界的 " 大力出奇迹 " 理論，說明即使沒有無限資金投入，也可以另辟蹊徑，實現技術超車。
總的來看，短短兩年裡，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。可以預見，再過兩年，AI 會發揮何種作用，恐怕超出我們很多人的想象。
同時，人工智能的飛躍也引發了認知範式的革命。
過去，我們人類依靠學習和多年的經驗累積知識；而現在，AI 能夠學習海量圖文信息，成為我們的智能助手和思維夥伴。
正如哲學家維特根斯坦所言：" 語言的界限就是世界的界限。"
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，實現了從學習到智能的泛化。
這意味着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 " 矽基生命體 " 不僅學習快，而且具備長記憶能力，更可怕的是她是通才，什麼學科都懂。
今後，我們将不得不習慣與這樣更聰明而無需休息的機器搭檔共事。
這就是第一個範式轉變——認知範式的改變。
我們的大腦思維模式将被颠覆：從 " 人通過分析找答案 " 的思維方式和工作流變為 " 人給 AI 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 工具完成作業初稿，再由學生修改提交。老師可能也是用 AI 工具批改作業。
AI 對我們傳統的思維範式和工作流程會產生一次深遠的變革。
我在公司内部也在推動這種轉變。我們提出 AIfirst！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，現在直接做手機錄音，事後讓 AI 生成紀要即可。這些看似細節，其實反映出觀念的轉變：領導者首先要相信 AI、擁抱 AI，然後整個組織才能随之轉型。
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 帶來的第二個範式轉變體現在終端形态上。簡單來說，就是從 " 雲端大腦 " 向 " 天地萬物 " 延伸，智能無處不在。這裡有幾個層面：
1. 天上的革命
以馬斯克為代表的企業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 年研發成功）發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 顆衛星構成 " 星鏈 "，幾乎可以覆蓋全球通訊。這意味着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，而在于能幹活。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 " 行萬裡路 "。
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，未來機器人的發展，将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、外賣從業者，如果有機器人來承擔其中部分勞動，社會效率将極大提升（當然這也引出就業的新課題）。
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
随着 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，很多企業開始推出 AR 眼鏡產品。
戴上 AR 眼鏡，現實世界可以疊加數字信息，變成數字孿生空間。逛街時，建築上浮現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——遊客掃碼就能租一副 AR 智能眼鏡，在中醫藥文化主題公園裡與扁鵲等古代名醫的數字人互動。
可以想見，當我們的眼睛被（終端）智能化後，我們獲取信息和感知世界的能力将極大增強，同時我們體驗空間的方式将徹底改變。
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。這将構成未來全新的人機社會形态。
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，而時下在抖音等平台上走紅的虛拟主播、數字偶像或許已經是現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——數字經濟體量将遠超當前經濟體量。
最近幾年元宇宙概念火爆，本質上也是人們在暢想虛拟空間和現實空間融合帶來的巨大增量經濟。
未來，數字人生活在現實空間、真人利用機器空間創造價值、機器人服務于物理空間 " 的種種組合都會出現，產生我們今天難以想象的新業态、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。這意味着數字化内容的經濟規模在不斷加大。
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模式和規則。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。可見 " 數據資產化 " 正逐步落地，和傳統的不動產等資產一樣，不斷獲得價值認可。未來企業的市值，很大程度上将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資產，AI 會不斷拉升數據資產的增值能力。
同時，商業模式也在随之演進。互聯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。這種格局變化意味着企業必須思考：通過 AI 大模型，如何将手中的數據變現增值？有沒有可能通過 AI 打造新的增量業務？
過去十年全球市值最高的公司是清一色的互聯網公司，但下一個十年，這張榜單上可能會出現新 AI 巨頭。例如英偉達因為占據 AI 算力先機，市值飙升擠入全球前三，Telsa 通過自動駕駛汽車和人形機器人也進入前十，未來的 OpenAI、字節等都在挑戰現有的巨頭。
如果說傳統經濟是存量博弈，那麼未來的數字經濟是創造增量的遊戲。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機會，不得不提垂直領網域 AI 大模型的崛起。目前通用大模型領網域可能最終只剩下少數幾家巨頭競争，但在各行各業，垂直大模型将大有可為。我将垂直大模型分為三類：
1. 專業角色型
這是針對某一類職業打造 AI 智能體（Agent）。例如 "AI 銷售顧問 ""AI 醫生 ""AI 法律顧問 ""AI 人力資源招聘官 ""AI 理财分析師 " 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，提供給各類企業使用。雇傭這些 Agent 的費用可能降到每月 1000-20000 人民币，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。
我相信不久的将來，就會出現看診的數字健康醫生、全天候陪練的 AI 教師等新型職業，同時現有的企業組織和人力管理都會有巨大的衝擊和影響。
2. 行業專業型
這是針對金融、零售、醫藥、制造、教育等具體行業訓練的大模型。它們深度懂行業專業知識、數據和規則。
例如金融大模型可以輔助風控和投資決策，零售大模型可以優化選品和庫存，醫藥大模型加速新藥研發等等。許多創業公司正湧入這些領網域，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标 Token 化。
早年我做電子地圖出身，後來在微軟開發虛拟地球，如今我們用大模型來解析每一個地理坐标所包含的商業、人流、交通等，它相當于數字時代的 " 城市規劃師 " 和 " 商圈分析師 "，幫助企業做選址規劃、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案例。這是我們維智科技自主研發了一套 " 空間大模型 + 商業智能體 " 系統，代号 "DeepLocal"（本地商業智能體）。
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，以及目标商圈周邊競品情況、以及互聯網和有關數據，然後讓大模型制定一個方案。
DeepLocal 可以在幾分鍾内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，甚至為即将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。
這個方案的專業度是令人驚嘆的，也許一個人加班兩周也寫不出這麼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 在商業決策上的能力已經開始超越人類經理人，咨詢分析師，特别是在處理復雜數據和多目标優化方面。
擁抱 AI：組織與個人的轉型之路
面對洶湧而來的 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，差距拉大得非常快。只有意識上先接受 "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，将推動 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
很多人用了一兩次 ChatGPT，發現它有時胡說八道，就全盤否定。其實 AI 目前确實有局限，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、目标要明确，數字要量化，你會發現它的回答就越有價值。
不要問 " 我該怎麼辦 "，而是告訴它 " 我有某種身份、有多少資源和時間，目标要達成什麼數字 "。大膽提出看似 " 苛刻 " 的問題，比如 " 給你 50 萬預算，一周之内幫我漲粉 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 "，在你獲得答案之後，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，這樣才能真正發揮 AI 助手的價值。
3. 内部效能提升
建議在公司内部成立 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 工具在業務中的應用。
從一些具體環節入手，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：例如程式開發中，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，但這需要程式員們能學會真正的的擁抱 AI。
再比如銷售客服領網域，可以把通話錄音丢給 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 融入每個業務流程，顯著提升效率。
4. 業務模式重塑
我們正走向一個 " 一人公司 " 或 " 無人公司 " 的新時代。
矽谷已有程式員利用 AI，一個人創辦市值百萬的公司。未來很多崗位，特别是腦力崗位，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更大的產出。這對企業和個人都是挑戰也是機遇。
企業應當積極重塑業務流程，認真理解和挖掘業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，将人力從重復低效的工作中解放出來，轉向更高價值的創造性任務。
可以預見，市場宣傳、產品設計、戰略規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。
現在大多數人還不會用 AI，這正是彎道超車的機會。别等到 AI 無所不能時再被動接受，那時可能已經落後。
AI 是人類科技史上至今最具颠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，革新商業邏輯，孕育新經濟的驅動力。讓我們一起駕馭 AI 的創新勢能！
