作者 沈建緣

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務流程的解決方案演進。 但生成式AI應用從推動產業升級到驅動社會價值和商業價值的爆發式增長，完成新一代工業革命，還需要經歷量變到質變的過程。

日前，埃森哲發布主題為“AI自主宣言”的《技術展望2025》。探討了AI的自主性將如何塑造未來。隨著AI以遠超過往任何技術的速度在企業和社會中得到應用和普及，超過七成（75%）的中國受訪企業高管認為，企業重塑任務緊迫。

報告表明，AI能否像預想的那樣產生廣泛而積極的影響，至關重要的前提之一，就是人們對AI的信任。埃森哲大中華區技術服務事業部總裁俞毅表示：“技術革新促使領導者重新思考數字系統的設計方式和團隊的工作方式，也在不斷重塑打造產品的方式及與客戶互動的方式。信任是這一切轉變的基礎，因為只有當系統值得信賴時，我們才會放手讓其自主運行。”

長期以來，傳統技術一直在幫助企業處理各種預先設定的業務需求。如今，隨著知識數字化、新型AI模型、智能體系統和架構等領域的進步，企業迎來了新一代的轉型。各種通用AI系統更為自主，可以助力企業比以往任何時候都更靈活、更智能和高效地行動。

但在埃森哲商業研究院于2024年10月至12月期間進行的面向全球28個國家和地區的21個行業、共4,000多名企業高管和12,000余名消費者進行的調研中，大多數（70%）的中國高管都認為，只有建立在信任基礎上，AI方可帶來真正的收益，而更多的受訪高管（85%）指出，信任戰略必須與技術戰略同步發展。

經歷了2024年的AI拐點之后，2025年，AI的自主性成為發展的關鍵。自主性意味著AI從工具向更多可能性發展。圍繞AI的“自主性”，埃森哲提出了四個趨勢。

第一是二進制大爆炸，推動技術系統的根本性變革。埃森哲調研顯示，57%的中國高管認為AI智能體的使用未來三年將大幅上升，這一數字高于40%的調研結果。目前，AI編碼助手已將開發人員的角色提升為系統工程師，加速了代碼的應用和企業的數字化進程。生成式AI輔助軟件開發以及智能體的進步，正推動定制化系統的崛起，實現從靜態應用程序架構向意圖式架構和智能體系統的轉變。隨著多智能體系統能力、自適應性、個性化水平的不斷提高，它將在企業運營中得到廣泛應用——從簡化差旅安排到優化庫存——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注AI體驗，才能建立差異化優勢。雖然82%的中國企業高管擔心大語言模型（LLMs）和聊天機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，并借助數字大腦為這些體驗注入文化、價值觀、表達方式等獨特的品牌元素，來傳遞品牌價值。

對此俞毅表示：“區別于以交易為主要目的的消費者溝通，AI可以廣泛應用在包括產品開發，供應鏈管理和可持續發展等各方面，并將之于消費者需求結合，而非點狀管理。使得品牌更有調性，也更有溫度。”

第三，大模型進入實體，大模型將重塑機器人。生成式 AI 與機器人技術的融合，標志著我們迎來了機器人發展的分水嶺。具備高度自主性的通用機器人將在未來十年內問世，極為迅速地學習執行新任務。

第四，是人機學習循環，人與AI互學共進，雙向賦能。傳統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并提高技能，為使用者和組織持續創造新的價值。有74%的受訪中國企業高管表示，需要在未來三年培養并提升員工運用生成式AI及相關技術的能力，同時，大部分（64%）企業高管預計，將在企業內極大推動生成式AI的普及，使得員工借助自動化處理工作任務和流程。為確保員工與AI的關系積極且正向，企業應保證員工充分了解企業的AI戰略并參與其中。

埃森哲調研顯示，77%的中國受訪高管認為，用自然語言交流增強了人機信任與協作。

“人機協作”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市場的結構式轉型升級。

對此俞毅認為，“技術+人才+信任”是企業構建數字核心，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境下，技術投入是“不會有遺憾的。”

隨著生成式AI的應用也開始步入深水區，生成式AI的產業應用，其價值的大規模釋放必將建立在社會信任形成之上。讓AI贏得社會信任、錘煉技術韌性、探索可持續發展模式，將為未來更廣泛的商業生態變革奠定堅實基礎，最終完成從量變到質變的躍升。

訪談：

經濟觀察報：在應對不確定性的時候，您調研的客戶當中，是不是很確定技術能夠在轉型當中發揮價值？

俞毅：埃森哲服務大客戶為主，不管是跨國公司還是本土企業，隨著不確定性越來越大，企業在增加技術投入上可能是個no regret，沒有遺憾的，是值得的。但是投入過程中的產出，可能是企業比較關注的。現階段做technology resilience，我們叫技術韌性，這個概念在數字化基礎上變得越來越火。跨國公司的全球化部署，以前技術架構都是一體化、標準化的，總部用什么，各個地方都用什么。現在就要考慮多元化的部署，會考慮到數據合規性各種要求。中國企業 “出海”過程中同樣也有技術韌性的投入。對企業高管來說，他們希望技術帶來這種變革性的幫助。

經濟觀察報：在DeepSeek之后，在您看來，世界AI發展有沒有可能會因為中國的AI發展模式而產生一些區隔？

俞毅：從表象上來說，模型確實是存在分割的。但本質上來說，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架構大家都是一樣的，Agentic大家也都認同了，推理模型大家也都認同了，算力的重要性、數據都是一致的。此外，我認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，但是整個發展還是往一個共性的方式走。

經濟觀察報：在中國市場的應用場景，有沒有可能在一些領域產生快于全球的創新？

俞毅：總體看下來，AI領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，愿意去嘗試，嘗試才會有創新，跟AI的發展也比較吻合。另外國內的場景也比較豐富，再加上我們原來的能力，因為要做具身機器人，光是模型不夠，還有制造能力，結合周邊比如我們在能源和技術上的投入，綜合效應就會顯示出來。當然美國也有他的優勢，各有不同方面的優勢。我覺得互相你追我趕的方式還是比較好的。

經濟觀察報：您能否解釋一下AI尤其是具身智能為代表的AI的應用，它的生態系統應該是什么樣的？

俞毅：在我看來，模型相關的生態肯定還是需要建立的。模型方面，不只是語言模型，機器人模型還有視覺（visual）模型都非常重要。另外執行端也非常重要，跟傳統制造業相關的，做零部件的，做馬達的，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，就是如何把具身機器人和使用場景串聯起來，這個比較關鍵。在具身機器人落地過程中，有一些專業服務要做，使得它在商業環境中能夠體現出來價值也是比較重要的。

沈建緣

商業觀察研究院主編，資深媒體人；跨國公司領域長期觀察者；《全球商業領袖》、《產業領軍者》欄目制片人。