AI落地产业：算力到场景圆桌讨论

论坛设置“人工智能多方谈”圆桌讨论环节，来自算力、办公、商旅、医疗、商业航天与产业研究等领域的多位嘉宾，围绕人工智能的落地深度、产业应用优化方向和行业未来演进趋势等热点话题展开了充分交流。

从底座到场景，AI价值具象化

AI走进产业，首先遇到的不是技术问题，而是“从哪里开始”。上海人工智能产业研究院院长朱兆颖点出企业端的普遍困惑——“想做不会做”。让员工把通用大模型“用起来”并不难，难的是让AI真正嵌入企业工作流程和业务拓展。不少企业转型态度迫切，但一动真格就面临怎么实施、场景在哪、投多少钱、产出多少等一连串问题。

算力端的逻辑变化，也印证了场景正在成为企业用AI的起点。沐曦股份高级副总裁孙国梁指出，以往许多企业建设算力通常是“先建算力、再找场景”，如今更多是“先明确场景、再倒推算力资源配置”。“未来，诸多场景及生产中的真实使用需求将反过来定义算力。”在孙国梁看来，不同行业对算力、场景的需求，以及对算力的理解和AI的使用方式“完全不一样”。他判断，眼下仍处于“生产和行业+AI”阶段，企业多把AI当作辅助工具；“AI+”则可能是未来。换句话说，在许多生产和场景中，AI能做的事还远未充分发挥。

办公是当前最明确的场景之一，AI的价值正在被越来越多企业具体感知。阿里巴巴集团千问办公事业部行业总经理李伟谈到，企业对AI办公的需求，正从单点工具应用走向与业务流程的深度融合。

在他看来，要让AI真正发挥作用，需要打通几个关键环节：首先，加强企业数据治理，将业务数据和员工经验沉淀为可供AI使用的知识资产；其次，围绕不同岗位和业务场景，构建适合的人机交互入口，帮助员工理解信息、辅助决策；同时，推动AI与企业现有系统衔接，使其能够从理解需求进一步走向执行任务。

商旅是另一个高频且规则清晰的场景，AI不仅提升效率，也在潜移默化中改变管理者的角色。据携程商旅副总裁兼产品负责人韦入溥介绍，“携程商旅AI生态”发布以来，行程预订、智能审核等应用获得较好反馈。以行程预订为例，员工出差通常涉及机票、酒店、接送机等多个环节，AI可以将这些出行安排整合并一键下单，从而减少反复比价和逐项操作。

韦入溥认为，随着AI承担差旅政策问答、报表制作、对账结算等繁琐事务，管理者得以将更多精力转向审视差旅政策是否合理、成本与员工需求如何平衡，以及在突发事件中更好地关注员工、处理重要问题，发挥人的判断与关怀作用。

当AI进入医疗场景，帮助医生从重复劳动中解放出来是一个清晰起点。国家骨科医学中心、上海交通大学医学院附属第六人民医院麻醉科行政副主任崔德荣指出，去年我国麻醉需求达1.3亿人次，而我国现有麻醉从业人员约11万，麻醉医生承担着非常劳累的工作。

“麻醉有三要素：镇痛、镇静、肌肉松弛。”崔德荣介绍，若能用数字化方法将这三要素衡量到理想的数值，就可以借助人工智能，通过微量泵注药的方式，把它调控在非常精密的程度。

今年9月，崔德荣领衔的科技部国家重点研发计划“多模态人工智能精准麻醉系统”项目，荣获2026中国医院协会医疗科技创新转化大赛三等奖。该项目聚焦多场景手术特殊性，实现手术的多模态自适应智能麻醉给药，并以此为范式拓展到多场景手术麻醉的智能系统研发，最终实现“术前智能麻醉访视、术中智能麻醉维持及危机预警、术后智能麻醉复苏及生命体征监护”的全流程麻醉智能管理。

把视野转向太空，AI与商业航天的结合则展现出另一种想象力。

银河航天公共事务部总经理徐颖表示，太空基础设施正朝着通信、遥感与算力等能力融合的方向发展。随着算力进入太空，卫星将更加智能，能够从采集、传输数据进一步转向在轨分析和辅助决策。以遥感卫星为例，卫星采集数据量很大，但受通信带宽限制，能够传回地面的数据有限。借助在轨智能处理，卫星可以先对数据筛选和分析，再将有价值的信息传回地面，提高信息利用效率。

AI做深还要跨过几道坎

当AI在越来越多的场景里逐步用起来，新的问题也随之浮出水面：从少数人试用到大规模日常使用，从“能回答”到“能执行”，成本能不能扛住、结果可不可靠、模式能不能复制、权限又该怎么划？

今年“双十一”前夕，千问办公发布了电商版Agent，提供跨平台经营看板、趋势洞察及卖点分析、素材批量生成、跨平台ROI智能优化等功能。李伟以一家业务覆盖日本及东南亚多个国家和地区的跨境电商企业为例，过去企业每拓展一个新的海外市场，都需要扩充团队，以满足当地的语言、合规、运营和客服等需求。借助AI，商品在不同平台的上架、营销视频与文案制作、多语言翻译及合规检查等环节，可以形成相互衔接的工作流程。

行业化的Agent平台是否会成为主流趋势？在李伟看来，在特定领域，例如航空航天、医药、金融、科研等行业，会有特定的行业版本出现。他同时提到，行业应用并不都需要另建专门的平台。在通用型Agent与定制化行业Agent之间，还存在一种过渡形态，即通过通用Agent接入垂域模型，获得特定领域的能力。

商旅场景则更直接地考验“体验感”。韦入溥指出，回复速度、答案准确性以及是否出现幻觉，都会影响用户对AI的使用感受。在商旅场景中，AI给出的建议还会影响实际行程，关系到员工的时间安排、企业的费用支出和出行安全。因此，评价商旅AI的体验，还要看它能否为员工顺利出行提供可靠支持。

从企业角度看，管理流程是否顺畅、既定规则能否得到落实，也需要纳入考量。韦入溥表示，商旅AI既要让员工出行更快捷、方便，也要满足企业的管理要求。将AI与企业知识库、差旅政策相结合，才能在具体服务中兼顾员工体验与企业目标。

AI要在医疗场景里走得更深，首先要过的不是技术关、效率关，而是信任关、责任关。崔德荣表示，“多模态人工智能精准麻醉系统”项目目前已在国内多家主流三甲医院应用，但向全国推广还需获得三类医疗器械注册证；截至目前，国家药监局尚未颁发过这一方向的注册证，团队也在排队等待启动颁证工作。他同时强调，这套系统的定位是“辅助”，而非“全自动自我闭环的管理系统”：解决的是日常繁琐、简单、重复的劳动，主要是麻醉的有效性，麻醉的安全还是要留给医生，“这是最后的防线”。

商业航天则要从单点验证走向体系能力。徐颖表示，未来太空基础设施将更加智能，具备更多算力的卫星，以及融合通信、感知、智能处理、存储和计算等能力的卫星，有望共同构建太空云网。太空云网建成后，将与地面算力中心形成互补，为用户提供更加丰富的服务。

她以应急救援为例介绍，团队此前已开展通过卫星互联网连接无人机的测试。未来，卫星可以从太空视角监测地面，借助AI识别、分析火情，并将相关信息传递给救援人员。无人机则可以通过卫星互联网保持通信，在缺乏地面网络覆盖的山区辅助开展救援和灭火物资投送。

场景越往深里走，规模化使用越普遍，最终都会传导到算力底座。无论是办公Agent的批量生成、商旅系统的实时响应，还是太空在轨计算，背后都需要算力同时满足性能、成本和能效要求。

孙国梁表示，当前国产算力支撑大模型，尤其是支撑我国以开源大模型为主的能力，“肯定是全面具备的”。但他关注的不止于此：下一代国产算力建设不能只停留在为推理和应用层面提供支持，还要反向支撑国产大模型的全参数预训练。

落到产业应用，他强调要“把能效比拉满”，因为不同行业所需模型的参数量差异极大；同时还要满足各行业在后训练、强化学习、微调上的需求。在他看来，包括沐曦在内的GPU厂商、设备厂商、AI Infra厂商、模型厂商正在共同努力，国产算力生态“越来越好、越来越大，也越来越强”。

站在当下看未来，朱兆颖给出了一个更具前瞻性的判断：眼下AI仍是工具，由人主导目标设定、过程监督和关键节点判断。但未来3到5年，甚至更短的时间内，从点到点、整个流程都可能由AI承担。届时人的作用将更多体现在主观性、重要决策，尤其是安全性判断上。他提醒，智能体快速发展带来的安全风险已经出现，包括OpenAI、Anthropic已出现智能体自发攻击的情况。技术迭代非常快，产业生态变化未必完全按年度计划推进，企业不能只做一年一年的规划，而要从现在看将来，做好整体布局，推动内部流程化、组织变革和全员AI素养提升。