在人工智能技术蓬勃发展的当下，如何推动其从实验室走向实际生产运营场景，成为众多企业共同探索的课题。12月11日至13日，一场聚焦上市公司发展与海南自贸港机遇的系列活动在海口举办，其中“AI价值锚点：从技术狂热到商业理性”的圆桌对话引发广泛关注。
开普云董事长汪敏指出，大模型早期训练时，参数量越大往往意味着智能化程度越高，这是生成式人工智能技术能力的重要体现。然而，当从模型训练转向赋能行业时，AI的价值锚点发生了变化。他以车辆作比，参数和模型对用户而言如同车辆，核心目的是安全、可靠、准确地将人送达目的地。此时，AI的价值不再单纯取决于技术性能，而是转向应用价值，关键在于模型与行业的融合程度、落地能力，包括可用性、可靠性、可持续性以及价值可测量性等。
汪敏认为，要提供满足行业需求、为客户创造实际价值的解决方案，企业需具备四大关键能力。一是对目标客群的深度理解能力，只有精准把握客户需求，才能开发出契合市场的产品；二是对行业数据的精细化治理能力，数据是AI的基础，高质量的数据治理是AI发挥价值的前提；三是行业模型训练能力，在拥有优质数据的基础上，针对不同行业训练专用模型，目前很多行业模型尚不成熟，需持续优化；四是系统化工程能力，尤其是结合行业理解与数据治理的工程化能力。他强调，AI出现“幻觉”等问题，根源在于行业数据的缺乏与混乱，数据治理虽耗时耗力，但却是AI深入业务流程、提升效率、替代人工的基石。
井松智能董事长姚志坚从企业“护城河”构建的角度分享了观点。他认为，在AI时代，除技术与数据外，企业还需从客户工艺、产品生态以及市场文化等维度构建自身优势。以汽车智能生产线为例，需深度理解客户工艺；在东南亚国家建设智能工厂，与在国内、美国建设存在差异，需与当地文化相结合。井松智能不仅注重模型训练，还在硬件、视觉、感知、云平台等方面构建整体生态体系，以增强企业竞争力。
作为AI技术应用方，华夏航空CEO吴龙江的视角更为务实。他回顾了公司对AI认知的转变，过去一年，从对AI的“狂热”逐渐回归“冷静”。他指出，AI目前的智能程度有限，理解力和运算力有待提升。例如，人在决策时可参考经验快速判断，而AI难以每次都结合全量数据思考，在行业应用中仍需不断摸索。当前大模型能力不均衡，逻辑思维能力较强，但处理图表、数据的能力较弱，期待未来大模型能有所改进。
基于务实的评估，吴龙江明确了华夏航空在AI资源投入上的策略。公司希望以AI养AI，不盲目烧钱，而是通过AI应用产生的效益作为下一步投入的资本，以此解决AI持续快速迭代的问题。他还透露，公司将探索AI赋能“吃住行游购娱”产业链条联动，以满足消费者高品质旅行需求。
三位企业家从不同角度的论述，共同展现了AI技术深入产业后的真实状况。AI的价值锚点已从实验室的“参数”与“榜单”，转向产业的可用性、可靠性与经济性，为AI技术在产业中的进一步发展提供了有益参考。
