企业提升AI含量：未来发展必由之路

来源：互联网 2026-07-05 06:23:13

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AI含量成为企业竞争力新标尺，需整合资源抢占先机。企业拥抱AI的关键在于技术评估与人才培育，尤其需关注应用型与雪花型人才。上海凭借战略布局与政策扶持加速成为世界级AI产业高地。AI推动职业教育实现个性化学习与产教融合深度变革。

AI的进化速度，早已不只是技术圈的热点，它正在实实在在地重塑企业的生存法则。生产效率的提升、管理决策的优化、商业模式的创新——这些都不是空话，不少企业已经尝到了甜头。AI正在被工具化，效率的跨越式提升，对行业竞争格局的冲击力不容小觑。可以说，AI含量已经成为衡量企业竞争力的新标尺，它不只关乎技术创新，更直接关系到企业的未来。那些能有效整合AI资源、提升AI含量的企业，将在产业变革中占据先机，引领潮流。

最近在一场直播中，多鲸合伙人陈洋与微潮汐创始人尤明、创智合力信息科技CEO杨勇展开了深度对谈，聊了三个核心问题：AI技术对普通企业到底意味着什么？传统企业怎么才能顺利拥抱AI？AI又会给职业教育带来哪些变化？下面的内容就来自这场对话的精华整理。

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大脑与手脚并用，AI能让数字化的浪潮更高一波

AI技术如雨后春笋般迅速发展，企业是不是该放弃老套的数字化方式，全身心投入AI怀抱？对于这个问题，创智合力信息科技CEO杨勇分享了他的观察。“AI含量”这个词很有意思，很多企业其实已经感受到了焦虑——这种焦虑主要来自业务环节。比如营销型企业，想用AI更精准地获客；运营环节，希望提升效率、降低成本；金融和网络安全赛道，则关注用AI加强风险防范。但大量企业在拥抱AI的过程中，会遇到不少现实难题：数据基础不够、数据处理能力不足、引入AI后客户体验反而不好……以教培行业为例，用AI去提升教学和学员服务体验，实际效果和真实老师之间还有差距。所以，传统企业在数字化转型中，其实一直在不断尝试——从营销、供应链、产品开发到个性化设计，各个维度都在探索，挑战也如影随形。

微潮汐创始人尤明则从另一个角度切入。他提到，数字化本身是个大概念，包含信息化、自动化、智能化，外延很广。AI是数字化的一部分，但小模型和大模型有本质区别。以前的数字化，有点像“手和脚”——只能执行操作，但操作本身需要人先信息化，再到系统里执行。而大模型就像一个“大脑”，它首先能理解人的需求——听懂人话、产生认知，然后知道接下来该做什么。他举了个例子：智能快递柜的客服，需要处理各种情况——有人没收到取件码，有人柜子卡住了，有人只取了一部分包裹。客服跟人沟通完后，还得在后台系统操作，比如发送取件码或远程开箱。他们现在做的事情，就是通过大模型与人对话，快速理解意图，再利用RPA技术把那些操作做成流程，自动映射执行。这样一来，大脑和手脚就连起来了，融合得非常自然。所以他的结论是：AI能让数字化的浪潮再上一个台阶。

接着，话题转向了内部运营效率——如何让企业各部门运营效率更好，让用户更快看到新品、更快拿到货？尤明继续用比喻：如果把大模型比作大脑，原有的数字化系统比作手和脚，一个人瘫痪了，只有大脑有价值吗？当然有，但肯定不如手脚并用价值最大化。所以，在数字化浪潮里，企业首先要把那些还没做到位的环节补上。而数据管理就是基础——所有AI决策、智能处理，都离不开数据这个核心资源。

拥抱AI，迫在眉睫，关键在于技术与人才

提升AI含量与企业数字化转型到底有多迫切？杨勇认为，迫切度要分行业看。有些行业，比如客户关系管理，已经大量使用AI工具做客户信息搜索、智能推送、客户画像、精准营销，AI化程度高达80%-90%。电子商务、自媒体等领域也在批量用AI做服务，AI化程度同样很高。云计算和AI的融合程度，几乎已经是100%了。但有些行业与AI的关联度相对较低，迫切度自然就没那么高。

尤明则补充了一个视角：AI含量，其实很大程度上取决于企业创始人或决策层对AI的认知。他们首先要意识到AI到底意味着什么、能带来什么。在招聘或面试时，也可以把应聘者对AI的理解和使用能力作为优先考量。

拥有优秀的AI人才是企业成功拥抱AI的关键，那么企业应该如何积极培养和吸引AI领域的人才？杨勇指出，技术和人才是驱动新产业发展的两个关键。传统企业拥抱AI，首先要在技术层面评估现有基础和业务流程，确定哪些领域可以用AI优化；其次在人才培养上，要看企业目前的AI技能培训适用于哪些岗位。他特别提到，AI人才可以分为三类：战略型人才——从企业战略高度判断AI含量；技术型人才——直接做AI专业工作；应用型人才——懂业务场景，能把AI技术与实际结合。目前的人才培育，主要聚焦在技术型和应用型上。

他还以上海为例，作为人工智能发展高地，上海已经制定了地方标准，把AI企业分为技术型或应用型，根据计算能力、技术开发能力、人才储备、项目案例等打分分级，不同级别未来负责不同项目。这些标准表明，从企业维度到人才标签，都在对技术和应用做明确界定，这将是未来的趋势。

尤明则提出了另一种分类：AI人才可以分为专业AI从业者和“雪花型人才”。他认为，未来企业更应该关注后者。为什么？因为创新是发展的原动力。他打了个比方：假如只有A、B、C、D四个选项，所有人都在里面选，但如果你有其他领域的洞见和灵感，就能创造更多选项——这就是创新。这个时代，对兴趣爱好广泛、涉猎多领域的人来说是绝佳机会，借助AI技术，可以更便捷地整合多领域信息，产生的认知高度和深度，是过去难以想象的。

上海缘何成为世界级人工智能产业集群的高地？

从上游的基础研究到下游的创新应用，人工智能发展的全链条中，上海为何集中度更高？有观点认为，即使在技术、人才等方面拥有同样优势的城市，部分公司在发展到一定阶段后，也会选择进军上海。杨勇从三个维度分析了上海的优势。

首先，战略层面——上海是最早把AI发展作为城市战略的城市之一。目前规划了四个大片区做AI实验：徐汇西岸是国内第一个大模型生态社区；浦东张江打造模速空间，聚焦新技术深度开发、成果转化和重点企业扶持；浦东临港则是AI、新能源、新一代信息技术的聚集地。区域布局非常前瞻。

其次，决心——从数据就能看出。十四五规划提到，到2025年要有10个以上百亿级细分产业集群；应用推广上，希望形成10大类100个AI深度应用案例，今年3月已经发布了典型场景；企业培育上，力争2025年培育500家智能化示范企业；人才梯度上，计划使AI人才规模达到30万人。

第三，扶持——政策指引、资金、人才政策都到位。上海发布了《推动人工智能大模型创新发展若干措施（2023-2025年）》，还建立了人才培养标准，打造国际人才港，积极引进国际人才。

整体来看，上海在AI领域的发展势头强劲，不仅国内领先，全球也有重要影响力。通过持续的政策支持和产业链创新，上海正加速成为世界级AI产业集群的高地。

内容更新、方式变革……AI对职业教育的改变是多方面的

人工智能技术的迅猛发展将给教育带来哪些改变？尤明认为，教育平权在AI介入后，真正到来了。虚拟教室里可以实现一对一辅导，学生能快速进入自适应学习系统，真正做到因材施教。AI让知识获取变得更容易，甚至可以大胆预测：未来人的记忆力、逻辑能力和运算能力，至少在三个层面会大幅下降。

那么，AI技术将给职业教育带来哪些具体改变？职业教育又该如何抓住机遇，深化产教融合，联动企业提升数字化能力，培育技术技能型人才？杨勇从三个维度展开了分析。

第一个是技术层面：个性化学习体验、智能教学辅助、预测分析、虚拟实训环境等，AI可以分析学生的学习习惯和进度，提供定制化计划和资源，大大提高学习效率和质量。

第二个是院校维度：高职和本科院校面临两个话题——人工智能专业建设（国家从2017年开始增设，涉及交叉学科），以及AI技术在教育实施中的变化：课程体系更新（加入AI内容）、师资培训强化（提升信息化水平）、促进AI技术应用、加强校企合作。目前院校体系缺乏最前沿的东西，校企合作可以把优秀成果引入学校，对教育有重要促进。

第三个是社会人才培养维度。职业教育包括院校教育和社会化培训，目前医疗、金融、教育等领域都缺AI人才，但很少有培训机构沉下心来做垂直行业的AI应用课程。AI时代，不仅需要强化师资，每个人都需要不断学习才能跟上步伐。AI加速了知识更新，职业教育必须鼓励终身学习。

关于产教融合，杨勇指出，如何用AI赋能专业建设？以高职双高建设为例，智能制造、高端装备、数字经济、智慧农业等专业群建设，课程体系设计、教材、项目案例都非常紧缺。头部企业提出了AI赋能产教融合，但最大难点在于：产业内容如何转化为教育内容？这至今仍是难题。无论是市域产教融合共同体还是行业联合体，都希望打破这个瓶颈——不能只靠学校做传统人才培养方案，而要结合产业趋势做专业升级。产教融合任重道远，很多新专业建设确实需要企业深度参与。

总之，AI对职业教育的影响深远，既提供了新工具和方法，也带来了内容和结构上的挑战。职业教育机构需要积极适应，培养适应未来社会和经济需求的人才。

随着AI技术不断成熟，企业融入AI，不仅能提高生产效率、降低成本，还能增强市场竞争力。提升AI含量已成为企业未来发展的关键路径。企业需要紧跟技术潮流，加大AI研发投入，培养专业人才，以AI驱动创新发展。

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