在生成式AI技術浪潮中，行業正面臨一系列技術之外的深度思考：在應用AI時，我們是否真的理解了AI社會商業的重塑作用？在本次Microsoft Envision AI Connection上海站活動中，通過對AI先行者們的實踐分享，揭示了企業在AI落地過程中面臨的痛點、挑戰和經驗，強調了思想轉變和場景開發的重要性。

今年一季度已過，生成式AI領域掀起了新一輪浪潮，AI已從過去寬泛的技術概念，進化為細分化、垂直化的應用。例如前不久正式發布的 Microsoft Copilot for Security（國際版），成為迄今為止全球信息安全商業領域首個獨立的生成式AI解決方案，還有更多細分和垂直化的AI應用，正在切實改變相關垂直行業的工作模式。

然而，一系列更為深層次的問題逐漸浮出水面，在技術狂潮的快速更迭之間，我們是否有停下來深思過：盲目追趕新潮，是否必然帶來積極的產業變革？企業在急于將AI技術付諸實踐之前，是否真正理解了它所帶來的深刻影響，以及它將如何重塑我們的社會和商業生態？

在剛剛結束的Microsoft Envision AI Connection微軟AI創新論壇上海站活動中，眾多AI先行者站在關鍵轉折點上，為企業落地AI描摹出了一條大致路徑——想要順利落地AI，真正釋放出大模型應發揮出的作用，需要先解決兩個關鍵問題。

第一個問題：

AI轉型前，思想也要先轉型？

AI落地路上，到底什么才是務實的思想？落地快就等于好嗎？

“200多年前，剛發明出的引擎也很像今天的AI，將帶來革命性變化，但一些馬車夫卻在考慮如何把引擎裝在馬車上。”微軟（中國）首席技術官韋青為大家分享了這樣一個源自于麻省理工學院關于AI發展路徑的思想實驗——“把引擎裝在馬車上”可能是人們最快能想到的應用方式，但一定不是最好、最代表趨勢的方式。每一代技術都有其獨特使命，Al更重要的使命是開創新模式，而非簡單、線性地延續傳統思維。“我們應該根據新的引擎，設計新的汽車、規劃新型的道路，甚至開創一個全新的時代，而不是延續傳統思維”，韋青說到。

因此，所謂務實，并非盲目追求速度和“新潮”，而是更應把對AI的關注聚焦在如何落地、如何構建適應新時代的創新生產力上，以及最終去構建躋身下一個時代的轉型能力。

這種務實思想的來源，首先需要對企業在應用AI和大語言模型時，面臨的真實挑戰和痛點進行深入剖析。

卡爾蔡司（上海）管理有限公司數字化創新中心負責人Victor Lee提到，盡管公司已在AI方面投入大量資源，但他們仍在不斷探索和驗證一個最基礎的問題——“AI究竟能在哪方面地幫助到員工和業務”，而不是單純地把AI作為提升效率的工具。蔚來技術規劃首席專家及助理副總裁胡成臣則認為，蔚來在當下應用AI的最大挑戰在于如何把握技術的兩面性，避免一蹴而就，應當根據自身實際情況逐步落地，揚長避短。而英矽智能聯席 CEO 兼首席科學家任峰所分享的AI落地應用則是在解決生命科學和制藥領域的痛點，但國內企業普遍仍未意識到AI的重要性，導致相關企業在決策時仍然猶豫。

這些實戰分享為行業揭示了一個共性問題：AI落地路上最大的困難和痛點往往都不在于技術上，而是在于管理者和決策者的思想觀念上。無論是過于急躁地追求AI應用，還是過于保守地忽視其潛力，都是當前企業在AI落地過程中普遍存在的問題。

正如韋青所強調：企業AI落地是一套系統工程方法，其中人才、數據、算法、算力一個都不能少，但其中最重要的還是AI時代的人才能力模型及思維的轉變，將AI的地位從“AI for Data”轉變為“Data for AI”，最終實現“Tech for human”。事實上，也唯有人的思想轉變才能將AI的地位從邊緣的工具轉變為變革的中心。

對此，微軟大中華區首席運營官陶然總結到：“AI的落地從來不只是技術問題，而是思想問題。”生成式AI作為一種全新的生產方式，不能僅僅被視作一件工具。在這個技術范式轉移的關鍵時刻，微軟最值得去做、也是最需要去擔當的角色正是“Making AI Real for Enterprise”——將大模型與企業商業場景更好地鏈接起來。

因此，面對生成式AI技術的新一輪進展，企業需要以更加務實的思想態度來思考和應對，不僅要關注技術的快速發展，更要深入思考如何將這些技術真正融入企業的運營和創新中，開創一個全新的時代。

第二個問題：

技術有了，使用場景在哪里？

在AI的落地過程中，雖然思想層面需要深思熟慮，但也有很多事項值得快速嘗試、快速積累經驗。麥當勞中國近一年在AI領域的快速反應，為業界提供了一個值得分析和借鑒的案例。

麥當勞中國數字化副總裁湯海濤認為，麥當勞作為一家全球領先的餐飲服務公司，需要通過AI抓住新的技術與市場機會，并在此基礎上進行創新。在數字化轉型背景下，AI賦能為企業實踐提供了新的發展機遇：一是優化員工工作體驗；二是提升生產效率；三是將AI技術在商業開發領域融合，不斷為企業探索新機遇。

通過與微軟的合作，麥當勞中國圍繞AI輔助運營、員工賦能、技能培訓、技術研發等多個領域，推動創新技術的落地應用，取得了超預期的效果和積極的用戶反饋。

在論壇上，更多微軟合作伙伴均圍繞“切實的AI落地場景”分享了自身探索所得到的經驗。蔚來胡成臣提出了三個“找準AI落地場景”的方法論，將“AI能力”與“業務痛點”、“自身優勢”及“用戶需求洞察”相結合，實現了AI在蔚來全領域的布局和創新應用，包括人車交互、智能制造、服務體系、內部項目管理等領域，并創新性地將生成式AI技術與蔚來在云與算力方面的長項相結合，進一步加強了蔚來相較于友商的優勢。

英矽智能任峰分享了一個令人振奮的真實案例。在治療特發性肺纖維化藥物的研發中，英矽智能利用生成式AI技術，很好地釋放了AI在新藥研發中海量范圍內篩選靶點及快速生成化合物的優勢，將4年半的早期研發周期縮短到了18個月左右，并將常規研發所需的數千萬美元投入降至260萬美元。

除了在創新賽道中加速創新，生成式AI技術也在一些傳統產業中幫助企業轉型升級，開拓新增長曲線。在有著178年歷史的德國企業卡爾蔡司，除了利用AI做到了之前做不到的事情，例如利用計算機視覺檢測光學產品、提升精度，還用AI“釋放”了許多不需要做的事情。卡爾蔡司Victor Lee分享到：“我們利用AI做流程優化，來排查每個人日常工作的哪部分其實是不必要的，并將其去掉。”作為百年企業的卡爾蔡司，也因此得以輕裝從簡地迎接AI時代。

通過以上AI先行者成功案例不難看出，無論行業和企業規模如何，AI的落地都需要根據實際情況挖掘應用場景，實現差異化和特殊性的應用。這些場景沒有定式、因企而異，但也正是因為有這種差異性和特殊性的存在，生成式AI技術的場景化應用也直接與每一家企業的綜合管理、甚至是經營思維的轉型相關聯。正如微軟技術中心總經理樓學踐總結到，AI的廣泛應用是時代不可逆的發展趨勢，企業應該以更加開放的姿態擁抱AI技術，驅動企業去發現使用AI帶來的更多可能性和更美好的未來。

微軟大中華區首席運營官陶然也表示，微軟將一直堅持把AI技術和能力在企業場景變為現實，并努力推動AI在企業中實現更多商業化價值。也正是因為這樣的發展定位，陶然繼續分享了微軟基于員工辦公生產力、客戶服務、銷售、IT專業人員、安全分析等多個垂直商業場景所推出的專業Copilot（國際版）應用，幫助用戶在各種工作場景大幅提升工作效率。例如根據用戶反饋數據，Copilot for Microsoft 365 （國際版）在快速起草新文檔、文件方面幫助用戶節省了85%的時間。

微軟大中華區行業解決方案首席技術官尹靖則進一步更加務實、細致地分析了企業建設生成式AI技術的實踐路徑，包括GPT套殼、開發具備外部能力的交互應用、開發AI原生應用、構建智能體四個主要階段。

還有更多生成式AI技術應用場景，不僅可以在微軟直接提供的服務中看到，也融入進許多生態商業客戶的創新業務當中。在Microsoft Envision AI Connection微軟AI創新論壇上海站現場，碩軟 、埃維諾、漢朔科技、南洋萬邦等企業與微軟合作展示出多種豐富、垂直、解決痛點的服務，涵蓋企業級生成式AI開發、企業運營管理、智慧零售及企業知識庫等領域，一個嶄新的技術生態正在形成。正如韋青在開場分享中所強調的，相較于技術，微軟更希望能為企業提供新的思想和方法，共同開啟一個新質的生產力時代。

在探尋適應下一個AI生產力時代的企業所需具備的特質時，我們不難發現，除了保持開放創新、務實的思維，以及精準把握切實的應用場景外，還有更多關鍵要素值得深入思考并提前準備，類似的前瞻性見解和深刻的洞察在本次活動中隨處可見。例如尹靖還強調，如今一些AI創業公司的初創團隊，僅憑十幾名員工便能實現較高的市場估值，正是因為他們所能調動的算力足以匹敵一個擁有上千人規模的傳統企業。

這些趨勢與洞察也將不斷啟迪微軟及合作伙伴們，在新時代來臨之際，思考技術的本質、抓住應用的規律，攜手伙伴克服轉型障礙，更好地踏上AI風潮，務實地解決AI轉型難題。