新华网北京7月23日电题:专访李开复:产业AI落地千行百业,究竟还要走多久?
新华网记者廖威盛净
当数字化改造、ERP系统普及成为实体企业标配,一轮由大模型驱动的AI变革,正打破产业升级的固有范式。过去二十年,信息化、数字化、互联网+层层递进,解决的是流程线上化、数据标准化的底层需求;而如今席卷千行百业的产业AI,不再是辅助办公的效率插件,而是一场直指生产逻辑、组织架构与决策体系的系统性重构。一面是企业对AI转型的迫切需求,一面是大量项目困于概念验证、难以规模化落地的现实困境:传统企业该如何跳出数字化思维桎梏?AI与过往产业升级的本质分野何在?产业落地的核心卡点与长效路径又藏于何处?
近日,零一万物创始人、CEO李开复接受新华网财经深度专访,结合全新发布的“一号位AI”产品矩阵与跨行业一线落地实践,从底层逻辑、组织变革、行业节奏到长期产业前景,拆解产业AI从单点工具走向核心生产系统的完整路径。
范式更迭:AI绝非软件迭代,而是生产方式的底层重构
不少企业管理者仍陷入认知误区:将AI视作新一代商用软件,认为采购部署后,便可交由IT部门落地见效。在李开复看来,这套沿袭数字化时代的思维,注定无法释放AI的真实价值。
此前多轮产业升级,核心目标落脚于执行层提效,以标准化流程沉淀历史数据;而本轮AI变革的内核,是重塑企业价值创造逻辑。AI不再局限于辅助执行,而是化身具备专业研判能力的数字员工,深度参与风险识别、方案推演与经营决策,打通跨部门协同闭环,最终实现决策质量的系统性跃升。
针对市场普遍存在的疑问:企业已搭建成熟ERP管理体系,为何仍要推进AI转型?李开复用一组精准比喻厘清二者边界:ERP如同企业经营的仪表盘,归集全链路数据、记录过往经营轨迹,回答“发生了什么”;决策型AI则是企业经营的智能导航,打通割裂的系统数据,捕捉隐藏在业务中的机遇与风险,预判经营走向、给出行动方案并推动落地闭环,回答“下一步该怎么做”。
这场变革的影响早已超越单一企业边界。AI将专业智力与执行能力普惠化、低成本化,持续拓宽产业价值增长空间。对于“所有行业值得用AI重做一遍”的行业论断,李开复持辩证视角:行业底层商业价值不会动摇,但生产协作、商业付费、业务运转的全链路规则已被改写;从独立大模型工具到多智能体协同体系,正是AI从“辅助工具”进阶为“核心生产系统”的标志性分界。
破局瓶颈:技术并非桎梏,组织结构与顶层决心才是核心
当下产业AI落地普遍陷入“试点易、规模化难”的困局,行业多将症结归于数据孤岛、系统不互通等技术难题,李开复却提出基于当下趋势的新判断:数据打通是数字化阶段的遗留命题,大模型天然具备多模态数据处理能力,异构系统、多元格式的数据已不再是核心阻碍。
真正的落地的破局点,藏在海量结构化业务数据与非结构化沟通信息之中:如何让AI从庞杂信息里筛选有效决策依据。破解之道,是搭建一套适配企业自身的“业务本体地图”,清晰锚定业务逻辑、决策权责与流程边界,让AI理解这些数据意味着什么,从而精准抓取高价值信息,输出具备可执行性的经营判断。
据此,李开复将企业AI应用划分为两个层级:其一为外挂赋能模式,在原有业务流程之外增设AI助手,仅能实现单点环节效率提升;其二是AI原生重构模式,以人工智能为底层核心重塑全业务链条,从问题拆解、数据检索、多维度研判到方案校验,全链路由AI驱动,深度服务顶层经营决策。
他举例阐释二者差距:若管理者提出“欧洲供应链潜在风险排查”,外挂式AI仍需人工调取多渠道数据再整合分析;而原生一号位AI可自主拆解问题、跨系统交叉核验,模拟完整经营决策逻辑输出成套解决方案,真正渗透企业核心经营链路。
正因AI转型触及流程再造、组织架构调整,这场变革天然是“一号位工程”。各业务部门囿于自身KPI边界,难以站在企业全局视角统筹资源;唯有对整体经营结果全权负责的企业一把手,才有能力推动跨部门协同,主导商业模式与组织体系的革新。“倘若企业负责人缺乏对AI的基础认知,将转型全权交由IT部门推进,那么它很可能从一开始就被降维为一次技术部署,这场变革从根源上便注定失败。”他说。
针对行业长期存在的“定制化深度”与“规模化复制”矛盾,李开复给出自上而下、平台沉淀的平衡路径:优先从一号位核心决策场景切入验证价值,再逐层渗透至各岗位业务场景,同时将通用AI能力沉淀至底层平台,兼顾个性化适配与规模化复用。零一万物此次推出的老板AI、销冠AI、投资官AI三款产品,依托万策决策平台搭建企业本体能力,正是这一落地逻辑的实践载体。
行业分化:落地节奏各有快慢,实体产业价值持续兑现
AI赋能千行百业已是行业共识,但不同赛道的落地速度存在显著分化。李开复指出,两大核心变量决定行业渗透节奏:产业数字化基础完备度、行业监管约束强度。
互联网、数字内容行业数字化底座完善,AI落地走在行业前列;金融、保险紧随其后;完成数字孪生布局的制造、矿业等实体产业,正迎来智能化改造快速期;高度依赖具身智能的重资产实体生产场景,规模化落地仍需两至三年技术沉淀周期。
其中企业顶层管理场景的落地速度,超出行业普遍预期。所有企业均存在经营管理痛点,一号位对风控前置、管理提效及高质量决策的需求具备高度共通性,极易形成转型共识。零一万物推出的老板AI产品市场反馈热烈,成为落地速度最快的产品线。
目前零一万物已在多实体赛道落地深度产业合作:与亚洲制造业龙头共建制造业智能体系,联合正大集团成立合资公司探索AI养殖,为南半球能源巨头的矿场搭建数字孪生智能平台。部分合作客户已实现4%用户留存提升、数千万美元规模的业务吞吐量增长,AI赋能经营的正向收益已形成可量化的数据佐证,财报业绩也得以改善。以AI养殖为例,其价值不止于基础数据统计,而是产销联动的全流程动态优化,还能把优秀养殖场经验快速推广复制,历经多季度业务跑通后,产业效益将持续释放。
对于金融、医疗这类强监管赛道,李开复划定清晰的AI能力边界:行业约束的核心不在于技术,而在于决策责任归属。关键经营、诊疗、风控决策的责任主体永远是人,AI无法承担最终权责。未来十年,AI可以作为决策辅助工具完成信息初筛、数据处理与基础分析,但人的专业判断与决策责任不会被人工智能替代。
前瞻三五年:AI将成为企业不可或缺的基础生产要素
站在2026年年中眺望产业发展,李开复作出判断:未来三至五年,AI将彻底褪去概念属性,成为企业经营的标配底层资源。
“AI综合能力每年实现30个IQ点的跃升,落地成本逐年十倍级下降,兼具高智能、低成本、高效率三大特质,全面普及是产业发展的必然走向。”李开复说,如同当下企业无需讨论“是否部署ERP系统”,未来人工智能将深度嵌入生产、管理、销售全链条,成为与电力、互联网同等重要的基础生产要素。
专访尾声,李开复给仍在观望、布局AI转型的实体企业一把手给出恳切忠告:“倘若管理者自身不愿日常使用AI,便无法说服全员认可企业的AI转型战略。”
在他的产业观察中,企业“一号位”躬身实践是转型成功的起点。企业不应从边缘细碎场景试点切入,而要锚定核心决策、核心业务先行小步试错,验证真实经营价值后,自上而下逐层推广落地。
同时他提醒,企业切忌用“后视镜思维”跟风布局AI,看到同行落地客服、文档工具才仓促跟进。AI技术迭代速度远超过往任何数字化工具,等到全行业看清赛道再行动,早已错失战略窗口期。企业应当主动厘清AI能力边界,提前布局核心经营场景,方能在产业变革浪潮中抢占长期发展主动权。
从单点效率工具到全域决策支撑,从概念试点到规模化产业落地,人工智能与实体经济的融合正持续走向纵深。面向经营增长、聚焦全要素生产率提升的产业AI,将持续为实体经济高质量发展注入长效动能。