近年來，國家持續高位推動數實融合走深向實，在數實融合大勢下，惟有加快數智化轉型，才能走的更遠。ChatGPT的橫空出世，讓全球用戶發現了AI技術所蘊藏的巨大潛力。
10月27日，2023中國企業數字化轉型峰會暨賽意用戶大會在武漢隆重舉行。大會以“AI驅動 數智創新”為主題，邀請了1000多名行業精英、企業領袖、專家學者共聚一堂，聚焦AI技術，共創數字未來。
在主論壇高峰對話環節，特邀新華網產業運營總監星火行動負責人胡皓冉作為主持人，對話中國工程院院士、華中科技大學教授李培根，賽意信息董事長兼CEO張成康，日出東方控股股份有限公司總裁萬旭昶，肆拾玖坊創始人、CEO張傳宗，圍繞“顛覆與重塑，AI技術賦能企業放大優勢”，共探大模型時代的挑戰與機遇。
大會現場，聚焦“企業數字化轉型過程中采用AI賦能遇到的難點”這一話題，也特設了互動話題投票，臺下嘉賓掃碼參與互動，大屏實時呈現投票結果，圍繞共性難題展開深度探討，共同探尋建議和參考，助力企業智改數轉。
以下為高峰對話環節的部分精彩內容實錄：
李培根：目前還處于人工智能應用的早期階段，制造業是人工智能應用藍海，AI技術應用滲透率依然偏低，尚未充分施展拳腳，應用潛力仍待開發。當然，大模型的出現能夠大大推動AI應用的落地，但最近幾年還無法達到顛覆性的程度。我比較傾向于用“超越”這個詞來形容，現在大家都在講高質量發展，但一家企業如果在高質量的水平上，還要繼續超越一點點是非常困難的，人工智能的技術有可能幫助企業再實現改善和超越，為企業提升效率和創新能力。目前企業需要的是將AI技術與業務結合，落到實處去解決實際的業務痛點，將價值最大化。
張成康：大模型時代，生成式AI是大的趨勢，目前的發展現狀需求大過于價值，人力、資源、資金大量投入正推動技術的發展和應用。這時，我們需要解決投入產出的問題：如何讓AI產生價值？在探索場景的應用里面，其實最核心的解決的問題是投入和產出的問題，比如要訓練一個模型要大量的知識庫，需要大量的算力，最終產生的效益對單一工廠或者企業來說節省的成本很少，但對于一個行業那不一定是這樣。就像我談的“剪刀差原則”一樣，當所有的智能化大大低于未來我們用傳統模式所消耗的成本時，當這個交叉點來臨的時候，就會被全部取代。目前賽意也已經和PCB行業的客戶去共創行業應用場景，在工藝自動化領域通過大模型的訓練能夠提升高達90%的準確率，未來能達到100%或者99.9%的時候，我們就可以去替代。雖然這個交叉點還沒到來，但在這樣大的浪潮下，我們每個人都應該積極去學習、擁抱AI技術。
萬旭昶：我認為在數字化的道路上要做到：認清自己，立足當下。日出東方作為一家傳統企業，也在緊抓數字化變革，在積極探索數字化管理新模式上也取得一定成效，如致力于數據治理，有效打通“信息孤島” ，在智能制造領域僅用3個月就完成了“制造、倉儲、質量、數采、設備、采購”等6大系統的上線。目前，AI在傳統制造業數字化轉型領域的應用也已經在慢慢開展了，處于試點和局部應用階段。在新技術的浪潮下，我認為企業需要立足當下，認清自己，找到適合自己的道路，跟隨但不跟風，只有合適的才是最美的，才能長久助力企業健康可持續發展。
張傳宗：隨著AIGC技術的不斷發展，傳統酒廠已經開始引入一些智能化設備和系統，以提高生產效率和質量。AI在酒行業已經得到快速應用，依托AI賦能，現在只需2個人就能管理千人工廠，實現了高度自動化的“黑燈生產”。AI新技術在酒企的倉儲、物流、制造和供應鏈場景中都能發揮巨大作用，通過數據分析預測能夠優化供應鏈管理，提高供應鏈的運作效率，幫助企業實現經營效率的改善，最終達到降本增效的效果。
李培根：近期我們很難談“顛覆”，在工業元宇宙里，產品、商業模式消費的模式等等，它都會發生一些顛覆性的改變，這是有可能的，但這種改變在目前來看還是比較遠的事。“重塑”是指怎么去通過數字技術賦能企業的變革，數字化轉型是多方面的，產品開發模式、制造模式、服務模式等等這些模式的轉型都是重塑的過程。
張成康：技術的革新是快速迭代的，AI在制造業是具有顛覆性力量的，自動化、機器人和AI正在改變傳統生產線，從傳統制造走向智能制造，這就是場景的顛覆，當交叉點來臨時，它不是優化而是替代和顛覆。所以我們要擁抱AI，發現這個大的趨勢。我們作為一個數字化服務商，在AI時代，賽意也聯合華為、聯合客戶，利用我們多年來行業深耕積累下的Know-How，深入觸達行業核心痛點，共創行業模型，不斷地滲透產業，從而顛覆傳統生產制造模式，賦能企業高質量發展。
萬旭昶：科技的變化是日變而不知，在潛移默化中逐漸改變我們的生活習慣和方式，比如有了辦公軟件之后，我們可以直接用移動端如釘釘去批復文件。拿日出東方來舉例，我們的空氣能熱泵產品，今年1-3季度的銷售收入同比增長了99%，面對如此龐大的貨品需求量，如果沒有引入數字化技術，我們是無法完成順利供貨的。這些是數字化和智能化給我們帶來的看得見摸得著的切實變化，我們需要去快速跟上，并適應新技術對企業場景的重新塑造。
張傳宗：2010年，聯想推出了第一代智能手機樂Phone，那時智能手機又厚又重，智能的范圍也很局限，當時的我們無法想象現在的智能手機如此小巧輕便，并且幾乎能解決你所有問題。這幾年移動互聯網、電商直播的飛速發展，讓人機交互、人人交互成為可能。ChatGPT的出現又帶來了新的可能，未來我們可以通過人工智能超強的執行力，以超低的成本實現超強的創造。我認為AI在未來是可以帶來顛覆性的改變的。
李培根：目前智能化、數字化的工具非常多，低代碼、零代碼的產生，也讓我們的業務人員在使用的時候能夠更便利高效。我們需要構建一個好的數字化生態，從而協同創造價值，實現1+1>2的協同效應。假以時日，這些問題都能逐步得到解決。
張成康：企業的AI應用落地首先在于企業的一把手要不要去擁抱AI，開啟變革。變革事項一定是自上而下去發起，實現全員目標一致。其次是人才，對企業來說，人是最關鍵的環節，企業需要打造一個學習型組織。再者談到場景，我們作為一家數字化服務商，對內我們需要考慮的是如何提升效率，對外要考慮如何可以創造新的價值。最后信息安全是很多企業都有擔憂的，企業可以去選擇做私有化部署，或者和有政府的背書，有公信力的平臺合作。
萬旭昶：對于大多數企業來說人才永遠都不夠用，對于變革來說，我也非常贊同張總所說的要自上而下發起變革。企業的一把手要勇于學習勇于改變，找到合適的對標對象，研究學習領先者的經驗，然后找機會超越他。企業的老板們要立足現狀，大膽的去確認你的所使用的場景，哪些需要改變，哪些不用改變，順勢而為去尋找相關的人才，來實現你的夢想。
張傳宗：我看到這個場景難尋排到第三位，我略有不同的看法，我覺得場景不難尋，認為處處都是可以用AI替代優化的場景。最近我們生產一個新產品，成品率只有30%，未來如果有更好的技術去支持，將這個數據提高到50%、80%，那都是非常可見的效益提升。今天，業界已經有非常多智能制造的成功案例，我們也在去建設規劃我們的工廠，也希望能夠用數字化方式重新定義面向未來的業務。之前賽意的張總也提到“剪刀差原則”的交叉點，我認為這個交叉點快要來臨，或者已經來臨。
