太阳成集团ღ★★，太阳集团城网站2017ღ★★，澳门太阳集团网站入口2025年8月ღ★★，国家正式推出“人工智能+”战略框架ღ★★。这是一个重要的顶层设计ღ★★：2027年应用普及率超过70%ღ★★，2030年成为推动经济发展的重要力量ღ★★，2035年成为经济发展主导力量ღ★★。但是在大的顶层设计之下ღ★★，也从产业ღ★★、企业ღ★★、场景ღ★★、人才等方面留给了“人工智能+”落地很多重要的命题ღ★★。当AI智能体可以参与决策ღ★★、执行任务ღ★★，甚至成为业务运转的核心时ღ★★，企业的价值创造方式将被彻底改写ღ★★。其变革影响之深远ღ★★，远超大多数人的想象ღ★★。

　　长江商学院终身教授孙天澍认为ღ★★，“AI与人类历史上所有技术有一个最本质的差异ღ★★：AI不再是辅助人类的“工具”ღ★★，而是与人类类似的“智能”本身ღ★★。”

　　“我们正在快速进入“AI下半场”——智能不再稀缺ღ★★，稀缺的是如何在业务场景中架构智能ღ★★、创造价值的能力ღ★★。“人工智能+”产业落地最缺的是“AI架构师”ღ★★：能融合业务场景和智能体能力ღ★★，用AI架构下一代业务形态ღ★★、组织设计和商业模式的人才ღ★★。”

　　AI下半场ღ★★，全球的产业企业都站在同一个起跑线上ღ★★，红杉资本公布的最新数据显示ღ★★：面对价值10万亿美元的美国服务业市场ღ★★，目前仅有约200亿美元被AI改造ღ★★，99.8%的经济活动仍在等待智能化重构ღ★★。

　　基于这些观察ღ★★，我们可以看到“人工智能+”从框架到落地ღ★★，面临着从”产业“ღ★★、”企业“ღ★★、”“场景”ღ★★，到“人”四个层面的关键问题ღ★★：

　　从产业机会的视角看——“人工智能+”与所有产业都相关吗ღ★★，现在AI对产业的变革处于什么阶段？实现“人工智能+”产业落地的目标ღ★★，最大的瓶颈和机会在哪里？

　　从企业投入视角看——“人工智能+”适合什么样企业ღ★★，从什么样的场景开始投入？现在是投入“人工智能+”的最佳时机吗？在短期看不到回报的情况下ღ★★，企业该如何决定对AI的投入ღ★★，又该如何衡量AI投资的投入产出比？什么样的企业现在拿到了AI最大的价值？

　　从AI落地的场景看——企业AI落地应该如何选择场景？如何用“智能原生”的方式去重构业务？投入AI但没有在场景中看到价值的企业问题出在了哪里？

　　从企业AI转型中所需要的人才来看——什么样的人能主导和牵引企业和场景的“人工智能+ ”转型？这些人才需要具备哪些核心素质？企业如何培养和获得这些人才？

　　为了深入探讨这些落地问题ღ★★，我们与长江商学院科技与运营终身教授ღ★★、杰出院长讲席教授ღ★★、数字化转型中心主任孙天澍进行了长达四个小时的系统对话ღ★★。孙天澍之前是南加州大学商学院与计算机系终身教授ღ★★，研究跨界结合AI与商业ღ★★，聚焦企业/产业的“AI业务场景重构”ღ★★，在中美顶尖科技企业Metaღ★★、阿里巴巴等拥有丰富的实践经历ღ★★，并担任多家大型科技企业与产业企业的董事和资深顾问ღ★★。

　　通过这次对话ღ★★，我们梳理出了人工智能+产业落地的十大关键问题ღ★★。希望在AI智能重构千行百业的开端ღ★★，能带来产业落地的些许实践启发ღ★★。

　　1. AI已快速进入下半场ღ★★：卡点不再是技术ღ★★，智能不再稀缺ღ★★，稀缺的是架构智能的能力ღ★★。“人工智能+”的核心在于如何用AI智能体重构千行百业的场景ღ★★、组织和商业模式ღ★★。

　　2. 当前产业存在巨大的“AI认知差”ღ★★：AI的发展远远快于产业吸收AI的能力ღ★★，智能体打开的可能性远远大于产业中目前通过架构智能获得的价值ღ★★。这种AI认知差的根源ღ★★，在于产业中企业家和决策者的AI架构思维缺失ღ★★，无法把智能融合进场景ღ★★。

　　3. “人工智能+”战略恰逢其时ღ★★：产业需要新的增长引擎淘800 9.9元ღ★★，AI需要产业场景与价值反馈ღ★★，“人工智能+”是产业与AI的“双向奔赴”ღ★★。产业应用场景的丰富与纵深恰好是中国人工智能进一步发展最大的比较优势ღ★★。

　　4. 测量一个企业和场景是否适合AI重构的的“百万员工问题”ღ★★：思考 -- 如果场景突然多出100万个“博士”智能员工ღ★★，能否显著提升业务价值？能ღ★★，则说明企业或场景适合AI重构ღ★★。

　　5. 企业AI落地应该选择“场景”和“价值”作为衡量指标ღ★★：“普及率”指标不够本质ღ★★，AI不是离散的工具ღ★★，而是融入业务场景的“智能”ღ★★，应衡量AI对于 核心场景的闭环重构ღ★★，和所带来的业务价值ღ★★，而非应用数量和Token耗用ღ★★；企业聚焦核心场景做出价值ღ★★，比“撒胡椒面”AI落地更重要ღ★★。

　　6. 企业AI转型和AI原生孵化要“两手抓”ღ★★：部分企业的核心资产和核心利益很可能成为AI时代拖累企业的历史包袱ღ★★。拥有“从零开始”ღ★★、拥抱AI智能体的勇气和决心ღ★★，比固守原先的城墙更重要ღ★★。

　　7. AI转型成败取决于场景选择和“AI架构思维”ღ★★：目前多数企业AI尝试没有取得业务价值的根本原因不在于技术缺陷ღ★★，而是没能选择对可以突破创值的场景ღ★★，没能在场景中做好智能体的架构ღ★★，缺乏“AI架构思维”ღ★★。

　　8. 如何找到最适合AI重构的场景ღ★★：“三多一高一复杂”ღ★★。员工多/客户多/费用多的场景ღ★★，高频互动的场景ღ★★，需要复杂知识与判断的场景ღ★★，都是最适合AI发挥巨大价值的“原生场景”ღ★★。选对场景比埋头改造更重要ღ★★。

　　9. 智能原生思维 - “先成就AIღ★★，再让AI成就你”ღ★★：智能原生企业需要先“成就AI”ღ★★，即为AI智能体提供知识ღ★★、数据ღ★★、工具ღ★★、权限和协同工作流ღ★★，让它在这个场景中成长起来ღ★★；然后再让AI成就你ღ★★，即让这个智能内核驱动场景的效率ღ★★、反馈和价值不断迭代ღ★★、越跑越快ღ★★。这个选择场景和架构智能体的过程ღ★★，比盲目地上马项目要重要得多ღ★★。

　　10. 智能体杠杆正在重塑创业企业和产业企业的机会版图ღ★★：大厂短期将垄断C端ღ★★，打造超级入口+超级AIღ★★，在用户心智ღ★★、数据ღ★★、模型上有定义权ღ★★。

　　创业公司机会在B端产业重构ღ★★：用AI原生思维与轻资产投入重构场景和组织ღ★★，最大的机会是把领先企业上个时代获得的“核心资产”转为AI时代的“核心负债”ღ★★。

　　11. AI架构师是落地的最大瓶颈ღ★★：企业需要能融合业务场景和智能体能力ღ★★，架构下一代业务ღ★★，“懂智能ღ★★、懂产业ღ★★、懂未来”的复合型人才ღ★★，他们不是学校里培养出来的ღ★★，而是在真实的AI产业重构的战场中淬炼出来的ღ★★。

　　12. “产业”和“AI”的体系性人才错配亟待解决ღ★★：“人工智能+”相比“互联网+”的一个核心挑战是人才的错配ღ★★。产业企业有场景与数据ღ★★，但缺AI架构能力ღ★★；而有AI架构能力的人才ღ★★，缺少产业场景和数据ღ★★。解决之道是企业家具备“AI架构思维”ღ★★，敢于开放场景与激励机制ღ★★，让内部和外部人才真正在场景的战略锻炼ღ★★。

　　问题一ღ★★、在当前时间点ღ★★，国家推出“人工智能+”战略的必然性和深层考量是什么？“人工智能+”与所有企业都相关吗？

　　孙天澍ღ★★：我认为在2025年8月这个时间点推出“人工智能+”ღ★★，是非常及时和准确的ღ★★，我觉得与所有企业都相关ღ★★，至少有三个层面的关系ღ★★。

　　第一ღ★★，AI本质是一次“智能革命”ღ★★，我们正处在“AI下半场”的开端ღ★★，智能开始重构千行百业ღ★★。这个阶段最显著的特征是ღ★★，随着模型的开源ღ★★、智能体的爆发以及成本的快速下降ღ★★，智能本身已经不再是稀缺资源ღ★★。

　　真正的卡点ღ★★，从技术本身转向了产业场景ღ★★，转向了如何利用无处不在的AI智能去重构场景ღ★★，在千行百业创造真实的业务价值ღ★★。所以ღ★★，政策的推出恰好匹配了人工智能技术发展的内在节奏ღ★★，引导社会关注的重心从“数字产业化”ღ★★， 包括基础模型ღ★★、算力ღ★★、芯片ღ★★，向“产业数字化”ღ★★，即千行百业的垂直场景应用转移ღ★★。

　　第二ღ★★，“人工智能+”是一个产业与AI“双向奔赴”的必然过程ღ★★。从产业端看ღ★★，传统行业迫切需要新的增长引擎和新质生产力ღ★★，而人工智能是目前看来最有机会担当此任的核心驱动力ღ★★。从AI技术端看ღ★★，技术的发展不能是无源之水ღ★★，它需要有持续的价值源头和资源注入ღ★★。

　　千行百业的丰富场景ღ★★、复杂的商业问题ღ★★，恰恰为AI的迭代和可持续发展提供了最肥沃的土壤ღ★★。如果没有产业价值的创造ღ★★，企业很难持续投入AIღ★★，AI技术本身也很难快速迭代和持续进步ღ★★。尤其在中国ღ★★，我们无法像美国那样单纯依靠巨额资本投入来驱动AI发展ღ★★，我们最大的比较优势就是庞大的产业基础ღ★★。只有将千行百业的场景需求拉动起来ღ★★，技术才能在应用中创造价值ღ★★，形成AI投入产出的正向循环ღ★★。

　　第三ღ★★，自上而下的政策推动具有重要的“教育”和“牵引”作用ღ★★。我最近在产业中做了大量调研ღ★★，一个很深的感受是ღ★★，大多数企业家还没有深刻意识到这次AI革命的本质和“智能”对产业重构的深度和广度ღ★★。

　　今天我观察到大多数企业的最大问题是只在低头解决今天的事儿ღ★★，没有人在架构明天的场景ღ★★，更没有人去想象后天的业务ღ★★。很多人仍在用产业惯性的思维或“互联网+”模式来理解“人工智能+”ღ★★，或者还在追求规模小ღ★★、短平快的功能应用ღ★★，没有从AI原生的思维方式去设计业务场景ღ★★、商业模式和组织架构ღ★★。

　　因此ღ★★，需要一个自上而下的政策推手ღ★★，甚至像KPI一样ღ★★，来“牵引”企业进行更深层次的思考和规划ღ★★。这波变革与“互联网+”有本质不同ღ★★，后者更多是渠道和链接的改变ღ★★，相对直观ღ★★、企业容易理解并建立独立团队发展ღ★★；而“人工智能+”是内核与架构的变革ღ★★，更加抽象ღ★★，企业需要重新用AI架构自身的发展模式ღ★★，思考用智能体创造价值的根本方式ღ★★。虽然企业的感知开始不一定像互联网渠道崛起时那么明显ღ★★，但企业的业务场景ღ★★、商业模式ღ★★、组织流程ღ★★、生态协同都可能从内核被彻底重构ღ★★。

　　问题二ღ★★：结合您的观察ღ★★，目前中国的人工智能+大概走到了一个什么样的阶段？企业投入AI的瓶颈和机会在哪？

　　从产业视角看ღ★★，我们正处在一个转折点ღ★★。过去大家更多关注的是“数字产业化”ღ★★，比如基础模型ღ★★、算力ღ★★、芯片的发展ღ★★。而现在ღ★★，随着“AI下半场”的开启ღ★★，关注点正在向这个大基座之上的千行百业的垂直场景和业务应用转移ღ★★。这是一个全新的开始ღ★★，给了所有企业重新思考ღ★★、谋划和布局的机会ღ★★。

　　我的个人观点ღ★★：AI的发展远远快于产业吸收AI的能力ღ★★，智能体所打开的可能性远远大于产业中目前通过智能实现的场景价值ღ★★。即便今天所有AI科技停止进步ღ★★，仅用现有的智能技术ღ★★，也足以在未来很多年内对所有产业带来巨大的变革和重构ღ★★。产业与技术中间存在一个巨大的“AI认知差”ღ★★。

　　这个认知差的根源ღ★★，在于产业中核心决策者的“AI架构思维”ღ★★。智能不再稀缺ღ★★，缺的是架构智能的能力ღ★★。这种AI架构能力ღ★★，不是指对具体技术的细节了解ღ★★，比如懂不懂Transformer或RAG或RLHFღ★★，而是一种用智能去重构业务场景的思维方式ღ★★。一个顶尖的企业家ღ★★，必须能超越单点技术ღ★★，结合自己对产业的深刻认知和对需求本质的洞察ღ★★，去想象未来ღ★★，把AI技术“拉”进自己的企业场景和产业链路ღ★★。如果这种认知不能突破ღ★★，企业乃至整个行业都可能在AI下半场陷入停滞ღ★★。

　　所以ღ★★，这次人工智能+浪潮ღ★★，最核心的变量最终还是“人”ღ★★。每个行业都需要新一代的“AI业务架构师”ღ★★：能融合业务场景和智能体能力ღ★★，用AI架构下一代业务形态ღ★★、组织设计和商业模式的人ღ★★。他们可能是传统企业家实现了认知突破和自我革命ღ★★，也可能是一个对产业有理解ღ★★、对智能有原生认知和习惯的年轻人ღ★★。他们将是改变行业本质的关键力量ღ★★。

　　问题三ღ★★、政策为“人工智能+”设定了2027年ღ★★、2030年和2035年三个关键时间节点ღ★★，并以“应用普及率”作为阶段性的量化目标ღ★★。企业应如何理解这些节点和指标的现实意义ღ★★，如何制定目标来评估和指导自身的AI落地？

　　孙天澍ღ★★：我对这次AI智能革命的衡量和评估方式有一些不同的看法ღ★★。我认为ღ★★，不能用过去衡量工具革命（如ITღ★★、云计算ღ★★、互联网App）的方式来推演和测量这一波浪潮ღ★★。最大的不同在于ღ★★，这次AI革命的核心是“智能”本身ღ★★，而不仅仅是“工具”或“技术”ღ★★。

　　在过去的IT体系中ღ★★，无论系统多强大都是辅助ღ★★，最终做决策的依然是人ღ★★，人是体系中唯一的智能单元ღ★★。但AI革命的本质ღ★★，是智能体本身就有“智能”ღ★★，可以直接决策ღ★★，形成执行和反馈闭环ღ★★。这意味着ღ★★，AI不再是一个可以简单计数的ღ★★、离散的工具（比如企业是否上了某套系统ღ★★、用了某个App）ღ★★，智能会像电一样渗透和融合到业务场景中决策的方方面面ღ★★，催生类似“流水线”这样的创新和重构ღ★★，带来巨大价值ღ★★。

　　因此ღ★★，我认为ღ★★，AI智能的普及率还是要用“场景”和“价值”来衡量ღ★★：AI在一个行业或企业的多少场景中多大程度赋能甚至替代了场景中的做“决策”所需的智能ღ★★，从而真正改变了场景的业务模式和组织形态ღ★★，创造了价值ღ★★。像“应用普及率”这样的指标ღ★★，如果还用传统方式去定义ღ★★，比如统计有多少企业用了某个AI应用ღ★★，我认为是不本质的ღ★★。

　　未来的智能形态可能更加融合ღ★★，比如一条智能生产线ღ★★，你很难分清是人形机器人ღ★★、机械臂还是某个软件系统在发挥作用ღ★★，它是一个整体ღ★★。一个企业ღ★★、一个场景可能Token消耗量巨大ღ★★，但表面上看不到一个具象的AI应用ღ★★，但是场景已经重构ღ★★、企业已经变革ღ★★。

　　所以ღ★★，如何创造性地定义和衡量“普及率”ღ★★，本身就是一个对学术界和产业界都提出的新挑战ღ★★。我认为ღ★★，在“数字产业化”相关的行业中可以用模型迭代和Token消耗来做衡量指标ღ★★，代表“智能的供给”ღ★★；但是ღ★★，“人工智能+”所关注的千行百业应用普及必须用AI所变革的“场景”来衡量“智能的价值”ღ★★。

　　当然ღ★★，政策设定2027年普及率超70%这样的目标ღ★★，核心意图在于“驱动”和“牵引”ღ★★，加速所有企业向这个方向努力ღ★★。但我们必须认识到淘800 9.9元ღ★★，这只是一个过程性指标ღ★★，服务于最终的经济增长目标ღ★★。真正的实质ღ★★，是企业是否用AI架构了下一代的场景ღ★★，创造了下一代的需求ღ★★，创新了下一代的产品ღ★★，重塑了下一代的组织ღ★★，最终实现了产业模式的转型和业务价值的跃升ღ★★。

　　所以ღ★★，一个更好的衡量方式ღ★★，是转向以场景为单位ღ★★。一个企业内部有多少核心业务场景ღ★★，实现了由AI智能作为内核驱动的ღ★★、从需求洞察到组织供给的价值闭环ღ★★。当越来越多的企业找到了自己的标杆场景ღ★★，就会逐渐形成新的行业标准和更具体的衡量方式ღ★★。

　　比如ღ★★，我们每天刷的短视频ღ★★，就是一个典型的智能原生场景ღ★★，背后没有千万客服ღ★★，但每个用户的个性化需求都得到了满足ღ★★。企业转型的关键ღ★★，就是要找到这样能够被智能原生方式重构的场景ღ★★，而不是在所有地方撒胡椒面ღ★★。

　　问题四ღ★★：MIT Nanda报告发现95%的企业还没有从AI投入中得到价值ღ★★。企业落地的很多AI应用的尝试是失败的ღ★★，难以真正服务于业务增长ღ★★，根本原因是什么？

　　孙天澍ღ★★：根源在于ღ★★，大多数企业还没有真正思考清楚如何在自己的核心业务选择最适合AI重构的场景ღ★★，如何在场景中深度融合AIღ★★，用AI去架构下一代的业务模式和组织形式ღ★★。今天最稀缺的ღ★★，不是AI技术本身ღ★★，而是这种围绕业务场景的“AI架构能力”ღ★★。我用一个教育的例子来说明ღ★★。无论是大学生还是企业家来上课ღ★★，本质需求都是为了解决自己的个性化问题ღ★★，实现成长ღ★★。

　　但过去千百年的教育模式都受限于供给——优秀的老师是稀缺的ღ★★。所以ღ★★，我们习惯了“教室”这种组织形式ღ★★。但今天ღ★★，当智能不再稀缺ღ★★，我们完全可以重构这种服务模式ღ★★。

　　一个AI智能体可以服务于每一个学生ღ★★，深度理解他的需求画像和业务问题ღ★★，再结合老师的知识库和行业实践ღ★★，提供个性化ღ★★、高频的交流和学习9728太阳集团ღ★★。未来ღ★★，可能所有人依然在同一个时间听同一个老师讲课ღ★★，但每个人听到的内容可能是完全不同的ღ★★，是针对他所在行业和具体问题的ღ★★。在这个过程中ღ★★，老师的时间价值被放大了成百上千倍ღ★★，学生的需求也得到了更充分的满足ღ★★。

　　从这个例子就可以看出ღ★★，这个变革的重点ღ★★，不是老师用了某个AI工具淘800 9.9元ღ★★，而是整个行业和场景的供需模式被重构了ღ★★。要实现这一点ღ★★，就需要有人能够深刻理解需求的本质ღ★★，大胆想象未来的场景ღ★★，并用AI智能体去架构出新的工作流ღ★★。这正是吴恩达在他最近的访谈中所强调的ღ★★，关键在于能否用AI闭环解决一个小场景的直接问题ღ★★。

　　所以ღ★★，对于一个企业而言ღ★★，当务之急是在上千个业务环节中ღ★★，找到一到两个最核心ღ★★、最能体现价值的场景ღ★★，将其打造成AI智能为内核驱动的业务闭环标杆ღ★★。

　　最重要的是ღ★★：“先成就AIღ★★，再让AI成就你”ღ★★。你需要先“成就AI”ღ★★，即为AI智能体提供数据ღ★★、工具ღ★★、权限和工作流ღ★★，让它在这个场景中成长起来ღ★★；然后再让AI成就你ღ★★，即让这个智能内核驱动场景的效率和价值不断迭代ღ★★、越跑越快ღ★★。这个选择场景和架构智能体的过程ღ★★，比盲目地上马项目要重要得多ღ★★。

　　问题五ღ★★：既然并非所有企业的所有场景都适合ღ★★，那么一个企业该如何判断自己是否适合人工智能+？以及ღ★★，如何才能找到那些真正适合被AI重构的“原生场景”？

　　孙天澍ღ★★：判断一个企业是否适合ღ★★，或者说ღ★★，判断一个业务场景是否适合AI重构ღ★★，我自己评估场景有一个很简单但很直接的 “百万员工问题” （litmus test 石蕊测试）ღ★★：如果你的企业或某个具体的场景中ღ★★，突然多出100万个不知疲倦ღ★★、记忆力超群ღ★★、还能不断学习的智能员工ღ★★，你在业务场景中是否可以更好ღ★★、更快ღ★★、更深地满足用户需求？如果答案是肯定的ღ★★，那么这个场景就有巨大的AI重构的机会ღ★★。如果答案是否定的ღ★★，说明这个场景对智能的包容性不够大ღ★★，智能的投入并不能在场景中带来边际收益的显著提升9728太阳集团ღ★★。

　　所以ღ★★，不是所有企业都适合AI重构ღ★★，大多数场景也不一定适合AI投入ღ★★。选择大于努力ღ★★，找到适合智能重构的原生场景ღ★★，是一个企业在人工智能+时代最重要的“能力”和“运气”ღ★★。

　　技术革命从来不是公平的ღ★★，你可以把它想象成从外星来的神秘力量ღ★★，不是所有人都会被幸运的击中ღ★★。类似于如果你今天所在的“捕鱼”的地方没有大鱼了ღ★★，那么一个顶级的创业者ღ★★，应该做的不是在原地继续撒网ღ★★，而是把船开到新的ღ★★、可能有鲸鱼出没的海域ღ★★，重新开始ღ★★。“兵无常势ღ★★，水无常形”ღ★★，拥有适应和拥抱AI智能体的勇气和决心ღ★★，比固守历史包袱和沉没成本更重要ღ★★。

　　至于如何找到这些场景ღ★★，除了一开始的那个核心问题ღ★★，我总结了一个更具体的“AI场景重构”方法论ღ★★，就是看一个场景是否满足“三多一高一复杂”的特征ღ★★：

　　满足这些特征的场景ღ★★，通常是AI能够发挥巨大价值的地方ღ★★。但最难的ღ★★，还是对产业需求本质的理解ღ★★，并且是超越今天的需求ღ★★，去想象和创造下一代的需求ღ★★。这需要懂未来ღ★★、懂产业ღ★★、懂智能的人来共同架构ღ★★。

　　问题六ღ★★：AI重构千行百业确实是一个大机会ღ★★，但人工智能+的机会到底是谁的机会ღ★★，是少数大厂的机会ღ★★，还是无数创业公司的机会ღ★★，还是顶尖产业企业的机会？

　　孙天澍ღ★★：多数的价值到今天为止都被大厂拿到ღ★★。但是未来在人工智能+千行百业场景当中ღ★★，我觉得创业者会有许多的机会ღ★★，因为“人工智能+”不是一个C端平台入口的心智ღ★★，也不是一个规模化的技术底座建设ღ★★，而是对千行百业的场景重构ღ★★。

　　在C端我觉得其实巨头平台的心智入口相对来说是创业公司不是那么容易能够去替代ღ★★，短期内也很难改变现有的竞争格局ღ★★。在面向用户C端的创业赛道上ღ★★，依然是一个超级富二代之战ღ★★，由在今天拥有场景ღ★★、拥有数据ღ★★、也拥有智能定义能力的科技大厂来扮演非常关键的角色ღ★★。

　　但在人工智能+千行百业场景上ღ★★，我觉得创业者有巨大的机会ღ★★。因为他没有在消费端的规模效应ღ★★、网络效应和成本效应ღ★★，它会有很多的新的对于产业重构的逻辑ღ★★。而在用户端ღ★★，这样的规模效应ღ★★、网络效应和成本效应是非常清晰和明显的ღ★★。

　　所谓超级入口ღ★★，是指用户的时间与钱包份额进一步向少数平台聚集ღ★★；未来吃喝玩乐ღ★★、衣食住行ღ★★、社交与知识获取ღ★★，都会在更少的端上呈现ღ★★、满足并形成闭环ღ★★。

　　以闪购为代表的超级入口聚合ღ★★，会进一步赋能并放大“超级 AI”ღ★★：因为场景与数据更丰富ღ★★、更闭环ღ★★，AI 能更好地嵌入ღ★★、迭代与学习ღ★★，形成智能体的进化9728太阳集团ღ★★。在消费者端ღ★★，垂直与感性需求仍有创业机会ღ★★，但在理性ღ★★、综合需求维度ღ★★，竞争仍将是“超级富二代之战”ღ★★。

　　其一ღ★★，思维的原生ღ★★，没有既有规则或组织结构的限制ღ★★，从第一天起就能围绕智能体能力来架构人机协同工作流与AI原生的商业模式ღ★★，直接面向客户需求ღ★★，“先成就AIღ★★，然后让AI成就你”ღ★★，因而拥有全新的机会ღ★★；

　　其二ღ★★，资产的原生ღ★★，没有沉重的历史核心资产ღ★★，就不会因为 AI 智能体的到来把这些资产变成核心负债ღ★★。许多龙头产业的挑战在于ღ★★，过去引以为豪的核心资产正在渐渐变成包袱ღ★★。以数码相机为例ღ★★，它让柯达的胶卷ღ★★、全球冲洗工厂ღ★★、分销渠道与零售网点ღ★★，迅速从优势转为负担ღ★★。

　　今天ღ★★，智能的广泛涌现与无处不在ღ★★，正在改变各行业的工作方式——可以用更AI 原生的方式ღ★★、围绕动态迭代的智能来重构组织ღ★★。AI 原生创业的核心机会ღ★★，正是把产业领先者的核心资产变为其核心负债ღ★★，以全新的方式实现跨越ღ★★。

　　我觉得纵观人类历史ღ★★，今天一个人所拥有的杠杆比以往任何时候都大得多ღ★★。因为我们拥有了新的杠杆——智能体杠杆ღ★★。过去规模化必须依赖 scale by people / product / capital（用人才杠杆ღ★★、产品杠杆ღ★★、资本杠杆来规模化）ღ★★，今天新增了智能体杠杆（scale by agents）ღ★★：智能无处不在ღ★★，一个人可以大规模地架构大量的智能体满足需求ღ★★、重构业务ღ★★、重塑场景ღ★★。

　　因此ღ★★，未来一定会出现回报率极高的投资方式与增长速度极快的创业方式ღ★★：不再只是 1 倍ღ★★、2 倍ღ★★、3 倍的回报ღ★★，而是会出现百倍ღ★★、千倍杠杆的创业与企业ღ★★，只是多数人尚未适应这种新杠杆ღ★★，更无法驾驭这种杠杆ღ★★。

　　对现在领先的产业企业来说ღ★★，最大的能力与优势在于长期经营所形成的场景资产和数据资产ღ★★。正因为拥有这些场景ღ★★，才能把智能无缝融合进去ღ★★，无须从零创造场景ღ★★；也因此沉淀了大量数据与支撑体系ღ★★。数据资产应作广义理解ღ★★：既包括对客户需求ღ★★、生产环境ღ★★、零售渠道等结构化和非结构化的“具象的数据”ღ★★，也包括企业员工与专家积累的经验与知识（脑中的知识和认知ღ★★，“无形的数据”）ღ★★。

　　这些都是产业企业抵御 AI 原生企业进攻的关键ღ★★。要用好场景资产与数据资产这两个核心要素ღ★★，真正用 AI 智能体释放场景和数据价值ღ★★；若再叠加AI 原生思维ღ★★，就有机会成为AI下半场真正的“超级富二代”ღ★★，把既有优势转化为下一代产业的护城河ღ★★，并将潜在的负债转化为差异化优势与增量价值ღ★★。

　　问题七ღ★★：选择场景后ღ★★，企业进行AI转型需要投入真金白银ღ★★，在短期内可能看不到业务价值的情况下ღ★★，该如何衡量投入产出比（ROI）？

　　孙天澍ღ★★：关于这个问题ღ★★，我有两句很直接的话ღ★★：衡量AI投入最终也是唯一的方式ღ★★，就是业务价值ღ★★。在业务价值实现之前ღ★★，靠信仰ღ★★。这听起来可能很玄ღ★★，但就像创业一样ღ★★，它本质上是一种基于判断的投入ღ★★。不过ღ★★，“信仰”不等于“盲目”ღ★★。在最终的业务价值实现之前ღ★★，AI架构师的核心能力之一ღ★★，就是能够精确地设计“中间指标”和阶段性的业务里程碑ღ★★。

　　在选对场景后ღ★★，最关键的是要定义好在场景中AI要实现的“中间目标”ღ★★，定义对AI转型的业务目标本身就成功了一半ღ★★，因为它会牵引整个组织向特定的方向努力ღ★★。举个医药零售的例子ღ★★，企业的最终目标是提升GMV和利润ღ★★。但AI转型的切入点是什么？是提升单个会员的全生命周期价值ღ★★，还是赋能药店开出更多的分店？这背后是完全不同的战略选择ღ★★。如果你选择前者ღ★★，你的中间指标可能会拆解为ღ★★：提升会员到店频次ღ★★、提升进店转化率ღ★★、提升关联销售和客单价等等ღ★★。

　　一个好的中间指标ღ★★，必须满足两个条件ღ★★：第一ღ★★，它是一个有明确价值的业务指标ღ★★；第二ღ★★，它可以成为智能体动态迭代的“奖励函数”ღ★★。就像抖音的用户时长ღ★★，这个指标既是业务目标ღ★★，也可以被拆解为单视频停留ღ★★、观看完成率等ღ★★，从而指导推荐算法的迭代ღ★★。当算法发现给你推的内容你只看了一秒就划走ღ★★，它就知道这个推荐是失败的ღ★★，需要调整策略ღ★★。这种将业务目标转化为数据指标ღ★★，并用其牵引智能体迭代形成飞轮的能力ღ★★，正是AI架构思维的核心体现ღ★★。

　　所以ღ★★，企业要做的ღ★★，就是找到那个能够快速数据反馈ღ★★、形成闭环ღ★★、并能持续产生业务价值的场景和“中间指标”ღ★★。一旦你建立了这个机制ღ★★，剩下的就可以交给AI9728太阳集团ღ★★，相信它迭代的速度和潜力ღ★★。

　　问题八ღ★★：如何理解“人工智能+”行动中说到的智能原生（AI原生）ღ★★，怎么培养智能原生的思维ღ★★，它具体体现在哪些方面？

　　孙天澍ღ★★：“智能原生” 是真正以智能为中心来建立业务和组织ღ★★，智能原生企业可以通过巧妙的架构业务模式和组织协同ღ★★，把智能体的能力在场景充分释放出来ღ★★。

　　比如抖音和滴滴都是移动原生的产品ღ★★，在PC时代很难想象刷抖音和用滴滴ღ★★，没有手机的交互（触摸屏上划下划）和摄像头不可能消费和生产短视频内容ღ★★，没有实时GPS位置的共享也不可能有用户和司机的高效匹配ღ★★。做到“智能原生”ღ★★，最重要的是思考你怎么帮智能体成功淘800 9.9元ღ★★，你要像一个“伯乐”一样ღ★★，去思考如何培养“智能体”这匹千里马ღ★★，真正帮助它在场景中成功ღ★★。

　　我们可以想象ღ★★，企业里来了一个“怪才”新员工——AI智能体ღ★★。她有无限的记忆ღ★★，可以快速吸收和融合海量知识ღ★★，能调用各种工具和接口ღ★★，24小时7天不断工作ღ★★，也有动态的反馈迭代能力ღ★★，可以持续学习甚至智能涌现ღ★★，但是在另一些方面却没有普通人都有的一些常见能力比如识别意图和稳定对话ღ★★。

　　AI原生的思考方式ღ★★，就是要你发自内心地理解并信仰这个新同学的能力ღ★★，并思考如何最大化帮助她 -- 教她知识ღ★★，给她数据ღ★★，配备工具和权限ღ★★，持续给她反馈和陪伴ღ★★。你要真心希望她成功ღ★★，希望她成为组织的中心ღ★★，而不是把她看作一个威胁ღ★★，担心她抢了你的风头ღ★★，或者是希望她完全能够迁就你ღ★★，帮助你在现有的工作习惯下和组织流程中完成任务ღ★★。

　　还是上面强调的那句话ღ★★，要学会“先成就AIღ★★，再让AI成就你”ღ★★。想象你是迈阿密足球队的教练ღ★★，当梅西转会来之后ღ★★，要思考如何围绕他来重构阵型ღ★★，帮助新同学（“智能体”）成功ღ★★，而不是让他适应之前的传统打法ღ★★。

　　先把AI智能体玩起来ღ★★，对AI智能体的能力边界有直觉9728太阳集团ღ★★，懂原理ღ★★：AI下半场ღ★★，优秀的企业家需要通过使用agent不断培养直觉ღ★★，了解AI智能体能力的边界ღ★★，而伟大的企业家还需要抓住AI智能的原理和本质ღ★★，深刻地把握智能的运作方式和技术原理ღ★★。只有这样才能不但理解今天智能体的能力和局限ღ★★，也能够预测明天智能体的突破和创新ღ★★，围绕智能体演化的路径和方向ღ★★，不断去定义新的业务模式ღ★★，发现新的业务场景ღ★★，布局新的业务创新ღ★★。

　　设计人机协同流程ღ★★：你要思考ღ★★，如何为这个AI员工配备人类的合作伙伴ღ★★，甚至是一些人类员工的上司ღ★★，你需要知道如何为她配备知识ღ★★、数据ღ★★、工具ღ★★、系统和权限ღ★★。让她能够更好地融入组织ღ★★，发挥作用ღ★★。

　　配套帮助AI智能体持续迭代的机制ღ★★：你需要理解奖励函数的重要性ღ★★，知道如何为AI员工设计清晰的考核目标和反馈迭代机制ღ★★，让智能体能够不断成长ღ★★。总而言之ღ★★，今天的世界ღ★★，懂商业的人很多ღ★★，但“懂AI商业”的人很少ღ★★。

　　所谓懂AI商业ღ★★，就是能把AI的设计和商业的设计完美融合ღ★★，用AI原生的方式去做商业ღ★★。最终的目的不是为了做AI而做AIღ★★，而是用AI去创造性地架构下一代的业务ღ★★。这才是AI架构思维的精髓ღ★★。

　　问题九ღ★★：您反复强调AI架构师的重要性ღ★★，这是否意味着人才是当前推动人工智能+最大的卡点？我们又该如何培养这样的人才？

　　孙天澍ღ★★：是的ღ★★，我认为今天人工智能+最大的挑战和机遇都在于人才ღ★★，特别是那种我所说的ღ★★，真正懂产业ღ★★、懂智能ღ★★、懂未来的下一代AI架构师ღ★★。

　　今天我觉得人工智能+的一个很大的问题是拥有场景和数据的传统企业ღ★★，与拥有AI架构能力的外部人才之间ღ★★，存在一种“体系性的错配”ღ★★：拥有场景的人不拥有AI架构能力ღ★★，拥有AI架构能力的人不拥有场景ღ★★，而且互相找不到对方ღ★★。怎么样创造出一个合作ღ★★、孵化ღ★★、协同ღ★★、共创的机制ღ★★，是非常关键的ღ★★。

　　关于如何培养ღ★★，我的观点是ღ★★，AI架构师一定是在重构千行百业的“战场”中打出来的ღ★★，而不是在学校里学出来的ღ★★。他们一定是在千行百业的战场中ღ★★，通过无数次的行业试错ღ★★、重构和竞争中涌现出来的ღ★★。当然ღ★★，我们可以为这种涌现创造条件ღ★★。

　　懂智能ღ★★，有“AI架构思维”ღ★★。这不一定要求会编程ღ★★，但必须对AI能做什么ღ★★、不能做什么有直觉ღ★★，以及它的工作原理有定性的理解ღ★★、并且对AI智能体的演化有兴趣ღ★★，当你的企业多出100万个AI员工时ღ★★，能判断出业务场景会发生什么变化ღ★★，可能如何去架构ღ★★。

　　懂产业ღ★★，有深刻洞察ღ★★。这需要真正深入到产业场景中去ღ★★，理解能源ღ★★、医疗ღ★★、制造等行业的真实需求本质和组织方式ღ★★。对于年轻人来说ღ★★，这是最需要锻炼的ღ★★，也是最需要机会的ღ★★。

　　懂未来ღ★★，有原创勇气ღ★★。要敢于打破常规和产业固有的逻辑ღ★★，用第一性原理去思考ღ★★，去想象和架构下一代的业务ღ★★。同时ღ★★，还要有能力驾驭转型节奏ღ★★，构建人机协同的新工作方式ღ★★。

　　前两者（懂智能ღ★★、懂产业）都是可以通过创造机会来培养的ღ★★。培养一个AI架构师ღ★★，和培养一个AI模型很像ღ★★，你必须给他提供场景ღ★★、数据和反馈机制ღ★★。我们要做的ღ★★，就是创造出这样的环境ღ★★，让有潜力的年轻人能够在真实的千行百业的场景战场中去训练ღ★★，去完成他们大脑中神经网络参数的预训练和微调ღ★★。所以ღ★★，关键在于机制的建立ღ★★，让拥有场景和数据的企业ღ★★，愿意把机会开放给拥有智能架构潜力的年轻人ღ★★。

　　问题十ღ★★：您刚才说到ღ★★，拥有场景和数据的传统企业ღ★★，与拥有AI架构能力的外部人才之间ღ★★，存在一种“体系性的错配”ღ★★，互相找不到对方ღ★★。怎么建立机制ღ★★，如何才能改善这种状况？

　　孙天澍ღ★★：这是一个非常深刻且普遍的问题ღ★★，也是“人工智能+”与“互联网+”一个很大的不同ღ★★。要解决这种错配ღ★★，不能只靠政策引导ღ★★，最终还是要靠市场机制ღ★★。

　　核心在于ღ★★，企业ღ★★，特别是CEOღ★★，需要成为一个好的AI架构师ღ★★，这个架构师不仅架构业务ღ★★，也架构组织和人才ღ★★。他需要有能力和品味去识别ღ★★、发现ღ★★、寻找和培养那些真正拥有智能架构能力的人才ღ★★，并且愿意把场景ღ★★、数据ღ★★、知识和实践的机会开放给他们ღ★★。这些人很可能来自企业外部ღ★★。因为传统产业内部ღ★★，直接拥有算法思维和原创勇气的人才并不多ღ★★。

　　这就带来了一系列现实问题ღ★★：薪资结构怎么定？一个顶尖的AI人才ღ★★，为什么要加入一个薪酬和节奏都相对传统的行业？这需要企业在组织设计和激励机制上进行大胆的创新ღ★★，用市场化的方式ღ★★，让顶尖人才愿意并能够快速进入千行百业ღ★★。我认为ღ★★，当前互联网行业的人才溢出ღ★★，就是一个巨大的机会ღ★★。

　　我常说ღ★★，互联网是一座“小山”ღ★★，从业者加起来几百万人ღ★★；而人工智能+的千行百业是一座“大山”ღ★★，从业者有几亿人ღ★★。如何让从“小山”里出来的ღ★★、经过了数字化“学前班”训练的人才ღ★★，进入到“大山”里ღ★★，在重构产业的真实战场中ღ★★，成长为真正的黄埔军校学员ღ★★，也就是AI架构师淘800 9.9元ღ★★，这是时代给予我们的巨大机遇ღ★★。

　　总结ღ★★： 这轮“人工智能+”的实质ღ★★，不是工具换代ღ★★，而是“智能”成为产业的新内核ღ★★。决定成败的不是技术堆叠ღ★★，而是在千行百业的场景中架构智能的能力ღ★★， 谁能率先以“AI架构思维”ღ★★，找到AI原生场景ღ★★，定好指标和迭代ღ★★，在场景中培养AI架构师ღ★★，用智能体杠杆重构业务模式和组织设计ღ★★，谁就能真正在“人工智能+”的AI下半场中领先ღ★★，定义下一代产业ღ★★。