以DeepSeek為代表的高效AI大模型，正推動生成式AI從通用工具向深入具體業(yè)務(wù)流程的解決方案演進(jìn)。 但生成式AI應(yīng)用從推動產(chǎn)業(yè)升級到驅(qū)動社會價值和商業(yè)價值的爆發(fā)式增長，完成新一代工業(yè)革命，還需要經(jīng)歷量變到質(zhì)變的過程。

日前，埃森哲發(fā)布主題為“AI自主宣言”的《技術(shù)展望2025》。探討了AI的自主性將如何塑造未來。隨著AI以遠(yuǎn)超過往任何技術(shù)的速度在企業(yè)和社會中得到應(yīng)用和普及，超過七成（75%）的中國受訪企業(yè)高管認(rèn)為，企業(yè)重塑任務(wù)緊迫。

報告表明，AI能否像預(yù)想的那樣產(chǎn)生廣泛而積極的影響，至關(guān)重要的前提之一，就是人們對AI的信任。埃森哲大中華區(qū)技術(shù)服務(wù)事業(yè)部總裁俞毅表示：“技術(shù)革新促使領(lǐng)導(dǎo)者重新思考數(shù)字系統(tǒng)的設(shè)計方式和團(tuán)隊的工作方式，也在不斷重塑打造產(chǎn)品的方式及與客戶互動的方式。信任是這一切轉(zhuǎn)變的基礎(chǔ)，因為只有當(dāng)系統(tǒng)值得信賴時，我們才會放手讓其自主運(yùn)行?！?/p>

長期以來，傳統(tǒng)技術(shù)一直在幫助企業(yè)處理各種預(yù)先設(shè)定的業(yè)務(wù)需求。如今，隨著知識數(shù)字化、新型AI模型、智能體系統(tǒng)和架構(gòu)等領(lǐng)域的進(jìn)步，企業(yè)迎來了新一代的轉(zhuǎn)型。各種通用AI系統(tǒng)更為自主，可以助力企業(yè)比以往任何時候都更靈活、更智能和高效地行動。

但在埃森哲商業(yè)研究院于2024年10月至12月期間進(jìn)行的面向全球28個國家和地區(qū)的21個行業(yè)、共4,000多名企業(yè)高管和12,000余名消費者進(jìn)行的調(diào)研中，大多數(shù)（70%）的中國高管都認(rèn)為，只有建立在信任基礎(chǔ)上，AI方可帶來真正的收益，而更多的受訪高管（85%）指出，信任戰(zhàn)略必須與技術(shù)戰(zhàn)略同步發(fā)展。

?經(jīng)歷了2024年的AI拐點之后，2025年，AI的自主性成為發(fā)展的關(guān)鍵。自主性意味著AI從工具向更多可能性發(fā)展。圍繞AI的“自主性”，埃森哲提出了四個趨勢。

第一是二進(jìn)制大爆炸，推動技術(shù)系統(tǒng)的根本性變革。埃森哲調(diào)研顯示，57%的中國高管認(rèn)為AI智能體的使用未來三年將大幅上升，這一數(shù)字高于40%的調(diào)研結(jié)果。目前，AI編碼助手已將開發(fā)人員的角色提升為系統(tǒng)工程師，加速了代碼的應(yīng)用和企業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程。生成式AI輔助軟件開發(fā)以及智能體的進(jìn)步，正推動定制化系統(tǒng)的崛起，實現(xiàn)從靜態(tài)應(yīng)用程序架構(gòu)向意圖式架構(gòu)和智能體系統(tǒng)的轉(zhuǎn)變。隨著多智能體系統(tǒng)能力、自適應(yīng)性、個性化水平的不斷提高，它將在企業(yè)運(yùn)營中得到廣泛應(yīng)用——從簡化差旅安排到優(yōu)化庫存——管理各種流程和職能。

第二是品牌新門面，在界面趨同中賦予AI個性。企業(yè)正競相將AI作為新的客戶觸點，但品牌必須以同樣的重視程度關(guān)注AI體驗，才能建立差異化優(yōu)勢。雖然82%的中國企業(yè)高管擔(dān)心大語言模型（LLMs）和聊天機(jī)器人會使所有品牌的聲音千遍一律，但78%的受訪者相信，品牌可以通過積極打造個性化的AI體驗，并借助數(shù)字大腦為這些體驗注入文化、價值觀、表達(dá)方式等獨特的品牌元素，來傳遞品牌價值。

對此俞毅表示：“區(qū)別于以交易為主要目的的消費者溝通，AI可以廣泛應(yīng)用在包括產(chǎn)品開發(fā)，供應(yīng)鏈管理和可持續(xù)發(fā)展等各方面，并將之于消費者需求結(jié)合，而非點狀管理。使得品牌更有調(diào)性，也更有溫度。”

第三，大模型進(jìn)入實體，大模型將重塑機(jī)器人。生成式 AI 與機(jī)器人技術(shù)的融合，標(biāo)志著我們迎來了機(jī)器人發(fā)展的分水嶺。具備高度自主性的通用機(jī)器人將在未來十年內(nèi)問世，極為迅速地學(xué)習(xí)執(zhí)行新任務(wù)。

第四，是人機(jī)學(xué)習(xí)循環(huán)，人與AI互學(xué)共進(jìn)，雙向賦能。傳統(tǒng)的自動化舉措往往能帶來一次性的收益，而新一代的AI則可以隨著時間推移不斷增強(qiáng)并提高技能，為使用者和組織持續(xù)創(chuàng)造新的價值。有74%的受訪中國企業(yè)高管表示，需要在未來三年培養(yǎng)并提升員工運(yùn)用生成式AI及相關(guān)技術(shù)的能力，同時，大部分（64%）企業(yè)高管預(yù)計，將在企業(yè)內(nèi)極大推動生成式AI的普及，使得員工借助自動化處理工作任務(wù)和流程。為確保員工與AI的關(guān)系積極且正向，企業(yè)應(yīng)保證員工充分了解企業(yè)的AI戰(zhàn)略并參與其中。

埃森哲調(diào)研顯示，77%的中國受訪高管認(rèn)為，用自然語言交流增強(qiáng)了人機(jī)信任與協(xié)作。

“人機(jī)協(xié)作”正重新定義人們的工作方式和工作體驗，推動工作技能和就業(yè)市場的結(jié)構(gòu)式轉(zhuǎn)型升級。

對此俞毅認(rèn)為，“技術(shù)+人才+信任”是企業(yè)構(gòu)建數(shù)字核心，重塑人與工作方式的有效途徑。他特別提出，在充滿不確定性的市場環(huán)境下，技術(shù)投入是“不會有遺憾的。”

隨著生成式AI的應(yīng)用也開始步入深水區(qū)，生成式AI的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，其價值的大規(guī)模釋放必將建立在社會信任形成之上。讓AI贏得社會信任、錘煉技術(shù)韌性、探索可持續(xù)發(fā)展模式，將為未來更廣泛的商業(yè)生態(tài)變革奠定堅實基礎(chǔ)，最終完成從量變到質(zhì)變的躍升。

訪談：

經(jīng)濟(jì)觀察報：在應(yīng)對不確定性的時候，您調(diào)研的客戶當(dāng)中，是不是很確定技術(shù)能夠在轉(zhuǎn)型當(dāng)中發(fā)揮價值？

俞毅：埃森哲服務(wù)大客戶為主，不管是跨國公司還是本土企業(yè)，隨著不確定性越來越大，企業(yè)在增加技術(shù)投入上可能是個no regret，沒有遺憾的，是值得的。但是投入過程中的產(chǎn)出，可能是企業(yè)比較關(guān)注的。現(xiàn)階段做technology resilience，我們叫技術(shù)韌性，這個概念在數(shù)字化基礎(chǔ)上變得越來越火。跨國公司的全球化部署，以前技術(shù)架構(gòu)都是一體化、標(biāo)準(zhǔn)化的，總部用什么，各個地方都用什么。現(xiàn)在就要考慮多元化的部署，會考慮到數(shù)據(jù)合規(guī)性各種要求。中國企業(yè) “出?！边^程中同樣也有技術(shù)韌性的投入。對企業(yè)高管來說，他們希望技術(shù)帶來這種變革性的幫助。

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經(jīng)濟(jì)觀察報：在DeepSeek之后，在您看來，世界AI發(fā)展有沒有可能會因為中國的AI發(fā)展模式而產(chǎn)生一些區(qū)隔？

俞毅：從表象上來說，模型確實是存在分割的。但本質(zhì)上來說，大家選擇的路徑和方向還是比較一致的，開源帶來、以及底層的transformer架構(gòu)大家都是一樣的，Agentic大家也都認(rèn)同了，推理模型大家也都認(rèn)同了，算力的重要性、數(shù)據(jù)都是一致的。此外，我認(rèn)為整個性能上你追我趕也是有助于互相推動的，不管其他因素怎么樣，至少在AI這個領(lǐng)域還是比較開放型的做法。我相對還是比較樂觀，雖然可能其他因素會有一些影響，但是整個發(fā)展還是往一個共性的方式走。

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經(jīng)濟(jì)觀察報：在中國市場的應(yīng)用場景，有沒有可能在一些領(lǐng)域產(chǎn)生快于全球的創(chuàng)新？

俞毅：總體看下來，AI領(lǐng)域還是美國和中國比較活躍，各有特色。中國的接受度比較強(qiáng)，愿意去嘗試，嘗試才會有創(chuàng)新，跟AI的發(fā)展也比較吻合。另外國內(nèi)的場景也比較豐富，再加上我們原來的能力，因為要做具身機(jī)器人，光是模型不夠，還有制造能力，結(jié)合周邊比如我們在能源和技術(shù)上的投入，綜合效應(yīng)就會顯示出來。當(dāng)然美國也有他的優(yōu)勢，各有不同方面的優(yōu)勢。我覺得互相你追我趕的方式還是比較好的。

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經(jīng)濟(jì)觀察報：您能否解釋一下AI尤其是具身智能為代表的AI的應(yīng)用，它的生態(tài)系統(tǒng)應(yīng)該是什么樣的？

俞毅：在我看來，模型相關(guān)的生態(tài)肯定還是需要建立的。模型方面，不只是語言模型，機(jī)器人模型還有視覺（visual）模型都非常重要。另外執(zhí)行端也非常重要，跟傳統(tǒng)制造業(yè)相關(guān)的，做零部件的，做馬達(dá)的，各種都是需要的，必不可少。還有一類我覺得很重要，原來可能低估了，就是如何把具身機(jī)器人和使用場景串聯(lián)起來，這個比較關(guān)鍵。在具身機(jī)器人落地過程中，有一些專業(yè)服務(wù)要做，使得它在商業(yè)環(huán)境中能夠體現(xiàn)出來價值也是比較重要的。

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