姚乐

CIO时代创始人兼研究院院长

兼任深圳点用工业互联网研究院联席院长、成都信息工程大学产业互联网研究院院长、中国电子标准化技术协会数字政府工委会专家委秘书长、中国电子信息行业联合会数字经济专委会副理事长、点用低空创办人。曾任北京大学信息化与信息管理研究中心秘书长、北大CIO班教务办主任、中国新一代IT产业推进联盟秘书长。北京大学信息科学博士、美国宾夕法尼亚大学沃顿商学院访问学者（北京大学公派）。在吉林大学、成都信息工程大学等多所高校担任兼职教授或研究员。在云南白药担任首席数字技术顾问。

主笔强调

当 AI 成为驱动时代变革的核心引擎，这个时代便呈现出鲜明的 “双刃剑” 特质 —— 对个体、企业、行业乃至国家而言，它既是充满颠覆与挑战的 “最坏的时代”，也是暗藏机遇与突破的 “最好的时代”。而这一切的背后，既是社会需求向 AI 领域大规模迁移的必然结果，更是 AI 技术历经数十年递进式积累后，终于迎来爆发的必然产物。

当人工智能技术的触角同时向消费端与产业端加速延伸，一场由 “连接”与“数据”共同驱动的变革正悄然成型。互联网的核心价值 —— 打破信息壁垒、建立万物连接，不仅为 AI 发展提供了关键燃料，更催生了足以承载海量数据处理需求的技术范式，最终让曾停留在讨论中的 “AI 赋能”，真正走进了商业运营与日常生活的方方面面。

AI产业变革：

从底层逻辑到落地密码

技术网络化 构建“连接-数据-AI”闭环。传统IT系统多呈孤立状态，难以形成协同价值；技术网络化的核心，是将其升级为“互联网化IT体系”。借助互联网的“连接能力”，打通数据流转链路，实现全链路数据的高效积累；再通过数据处理技术对这些数据进行深度挖掘与分析，反哺AI模型的迭代优化——最终形成“连接产生数据、数据驱动AI、AI优化连接”的闭环。

业务数据化 破解传统业务“数据盲区”。“数据不可见、过程不可追溯”是传统业务的核心痛点，也成为AI落地的关键阻碍。业务数据化通过传感器、物联网等技术手段，精准采集业务全流程数据，让原本模糊的业务过程变得“可量化、可分析、可追溯”。这些结构化、场景化的数据，正是AI应用落地的核心支撑，为后续智能分析与决策奠定基础。

场景智能化 实现数据驱动的业务赋能。在技术网络化的连接能力、业务数据化的数据储备之上，场景智能化聚焦“数据驱动的场景决策”，推动AI深度融入具体业务环节。办公场景中通过AI实现流程自动化，减少人工重复操作；客服场景中依托AI完成智能问答，提升响应速度与服务准确率；设计场景中借助AI辅助创意生成与方案优化，提升设计效率——其核心目标是让AI替代高重复性工作、优化关键决策效率，真正为业务创造价值。

AI落地场景：

从“工具”到“智能体”的进阶路径

RAG知识库：企业“低成本用AI”的首选方案。企业无需对大模型本身进行技术改造，仅需将内部知识资源与大模型进行“嫁接融合”，就能快速落地内部专属AI应用，核心优势在于“轻量级投入、短周期见效”，大幅降低企业AI应用门槛，成为中小微企业及传统行业初试AI的理想选择。

AI智能体：当前制造业的“重点探索方向”。依托RLHF推理能力与自动化流程引擎，AI智能体可替将替代繁杂工作，人类核心工作转为与机器对话、评价机器工作效果。“端到端的全流程自动化”，将在生产效率提升、人为误差减少等场景中显现价值，成为工厂智能化升级的核心推进趋势。

具身智能：

AI落地的“未来远景方向”

AI运行逻辑可类比“人体大脑与小脑”的协同机制：大模型承担“大脑决策”职能，负责精准设定生产目标、制定科学工艺方案；小模型则发挥“小脑执行”作用，聚焦设备高精度控制、多工序运动协同等实操环节，通过“决策-执行”闭环，推动AI从“辅助建议”向“深度参与生产”演进。

结论：

拥抱 AI 变革，迎接未来挑战

AI技术价值的释放，核心在于“技术特性与产业需求的精准匹配”——唯有清晰认知技术边界、遵循迭代逻辑，才能让AI真正融入产业肌理，实现从“技术创新”到“产业升级”的跨越；而“连接”与“数据”作为AI产业变革的关键驱动力，正通过技术网络化、业务数据化与场景智能化的协同推进，以及各AI落地场景的持续发展进阶，推动AI逐步深度赋能各行业，进而改变商业运营模式与人们的生活方式。

（编辑：栾泽群）