文｜动点科技
如果给AI测智商，它可能已经超过大多数普通人。
10月10日，由yehyehyeh创新社发起、联合上海时装周共同呈现的SHAN FUTURE FORUM善议论坛2026，在上海太平洋新天地碳中和中心举行。本届论坛以“人机共律 Human Algo-Rhythm”为主题，探讨人与机器、自然如何共同构建下一代时尚系统。
歌力思集团首席AI顾问吕华在“AI（不）能做什么”圆桌上说，三年多前AI刚出来时，智力大概只有三到五的智商，人类是87；从去年年初到现在，这条曲线一下子涨到90几分，比大部分普通人都更聪明，而且没有停止的迹象。
同一场圆桌上，贻如科技创始人兼CEO苏睿则谈到了AI在材料触感判断上的局限。把他的意思概括起来，就是：
AI再强，也未必懂一块材料的手感。
它不知道你手里这块材料是软、是硬、是橡胶还是皮革。你很难跟AI表述这件事，AI不理解。
主持人、动点科技创始人兼CEO及BEYOND Expo联合创始人卢刚，与三位嘉宾——吕华、H&M大中华区技术负责人祝莹、苏睿——分别从组织、数据、材料三个角度，展开了这场讨论。
把这些答案串起来，主线只有一条：
AI越强，越要重新回答“什么留给人”。
AI已经比人聪明，但它还不懂手感
吕华给了一个让人印象深刻的对比：人类的智商大概在120、130、140，这是地球上最聪明的生物。我们发明了企业，用科层制来管理人，因为人脑负载有限——做设计的对merchandising没那么熟，做IT的既不知道设计也不知道业务。
AI打破了这个前提。它不是120的智商，可以同时看100万张Excel表，可以在一小时内做15次迭代测算。这些都不是人脑能做的事。
苏睿从另一个方向划出了边界。他说，AI最强在两个层面：一类是大数据，人类处理不了的带宽范围内，一定是AI更好；第二类是逻辑推演，有明确可以验证逻辑是否正确的任务。所以AI最强的点是coding和数学。
“但AI弱在哪里？跟物理世界的物理规律和感觉相关的东西，AI一律不行。”
苏睿举了一个特别简单的案例：他做了很多年材料，一上手一摸，软硬、刚性还是弹性，非常容易判断；要跟AI表述这件事，AI却不理解。所以AI没办法判断这个东西到底是皮、是塑料、是橡胶还是什么。
“而且所有的材料，以高分子为例，高分子是一个‘无序’的学科，在这种无序性下AI的能力非常弱。”
他透露，公司内部对AI的消耗量有一个金字塔结构：研发吃掉了99%以上的算力，其他部门吃掉剩下1%。
“AI真正加速的是那些人类本身就有很强直觉的科学家，它完全替代不了。”
苏睿说，大家不要太悲观，人脑很多时候比AI强很多。你在做梦的时候，大脑在成千万次地训练；你自己的很多直觉性东西，在生物学、化学研究以及一些很前沿的实证类学科里，很多时候你的直觉比AI还准。AI可能需要100万次实验才能得出来，你一个直觉可能就在大脑里检验出来了。
“所以我们强调AI-assisted研究更重要。要培养自己在专业领域内的直觉，这个直觉比AI的成本会低特别多。”
当AI看得更全，企业还需要那么多部门吗？
卢刚把第一个问题抛给了吕华：AI进入企业之后，对组织架构、管理方式有什么影响？
吕华的回答，可能是整场圆桌最有冲击力的观点之一。
他说，企业也是一种产品，是为了组织人来完成一件事。企业之所以能形成，是因为我们大脑负载有限，每个人只能知道一小块。因为人脑的局限，我们把企业分成一个一个部门，用科层制来管理。
“但这是基于地球上最聪明的生物——人——智商大概在120、130、140，才发明了企业来管理人。”
“AI打破了这个前提。”
在AI时代，这个前提没了。AI可以同时看100万张Excel表，可以在一小时内做15次迭代测算。所以企业作为对人的组织形式，会有重大变化：从“如何组织人来完成一项生意活动”，变成“如何管理人和AI来完成一个行动”。
“当要素变成人和AI，尤其是AI的时候，这种企业形式就非常老旧了。真的有必要把一个链条切成这么多块吗？切成这么多块，每个部门都在局部信息里做局部最优；但对AI来说，它要做全局最优。”
他举了一个例子：我在做这件衣服、看到这个细节时，就要知道这个领型在过去15万件衣服里每一个带来的销售售罄率是怎样的。对人类不可能，AI却可以。
“所以它会不会带来组织和企业形式的巨大变革？一定会，只是还没有。”
创意，必须由人负责
卢刚接着把问题抛给了祝莹。H&M积累了大量消费者数据，这些数据如何真正用AI变成生产力？
祝莹说，数据如果不转化成洞察，对任何行业伙伴都是没有意义的。在AI时代，数据到洞察要经历三个阶段：把数据变成可信的源头，在AI加持下探寻规律，再把信号结合到业务链路里供专家调用。
“只有在业务专家使用这些洞察的情况下，我们才能保证AI洞察对业务是有价值的。”
卢刚随后追问了一个更尖锐的问题：时尚经常是创意的，创意不是大众化的才叫创意。如果AI看到的一定是基于数据的，怎么平衡AI算出来的趋势，而时尚一定要做不一样的东西？
祝莹的回答很明确：H&M希望AI是拓宽、挑战人类创作天花板的工具，而不是代替人类做创意。
“AI非常善于整理数据、整理信息、发掘信号，但这些信号怎样真正转化为消费者喜欢的时尚，依然是由人类来判断的。而且AI提供洞察和信号的时候，它并不能为这些东西负责。在H&M，我们依然希望人是为创意负责的。”
她举了伦敦大秀的例子：在那场大秀里，依然以模特、艺术家、摄影家、插画家为主体，AI则把之前看似难以融合的艺术形式融合在一场大秀里。
“AI在这里起到的是桥梁的作用，而不是取代创意的作用。”
最该被AI替代的是_____
苏睿介绍，贻如科技从生物基皮革起步，如今已拓展到传感器、生物电子等领域。他们用AI加全流程系统做研发，用生物工具改造微生物，生成不同的DNA序列，进而生成分子量不同的高分子。在工厂里，他们用AI做大型发酵系统的中试和生产性能预测。
“有个数据值得参考：我们产线从去年大概40%的利用率，到现在已经超过120%，AI带来的提升非常庞大。”
他们还开发了一种能拉伸700%的电路，把皮革技术和电路结合，成为目前全球首款可拉伸的生物传感器。它能检测触摸压力、拉伸等信号，现在应用于具身智能灵巧手、智能家居服饰、智能鞋材等领域。
相比技术参数，苏睿对供应链的态度更让人印象深刻。
“我的观点可能还是供应链会是最核心的变化点。因为前端变化很难，跟人接触很多；但供应链，我希望它早点消失。”
他说，工厂里很多环境其实是恶劣的。比如发酵的时候要做高温，希望这些环节未来都不要有人；比如在做涂布这类工序的时候，万一被机器砸到，这都是很危险的事情。
“我们内部一直在讨论，能不能用今天的具身智能机器人和AI结合，把这些生产上的危险环节全部替代掉。包括传统纺织里的印染这些，对人体伤害比较大。”
“我们认为这些对人的伤害性特别大的东西，应该快速被AI或其他东西全面替代掉，这是我们坚持的。”
他还说，希望把实验室里大部分工作都替代掉，因为实验室还是一个蛮危险的地方。
“作为当事人，以前我做实验的时候，经常担心以后自己会不会不孕不育，因为每天在接触一些乱七八糟的东西；站在CEO的角度，我很担心我们实验室哪天有个人会出问题。”
“所以我认为供应链应该还是最先变化的场景，希望它们早点被替代掉。”
把什么留给AI，把什么留给人？
卢刚最后把问题放大：在时尚产业里，什么东西应该留给AI，什么东西应该留给人？
吕华的回答落到了“善”上。
“就像我们这个主题Algo-Rhythm，可能是一种‘共律’。说什么东西一定会被AI取代、什么东西一定不会被AI取代，我觉得这可能更像是：什么东西一定是人和AI一起来做的。”
“大概率所有的事情未来都不会是单纯的人来做了。如果你说的‘人’是完全不用AI的人，我不认为有任何东西是这样。人和AI形成的合力会在各个业务链条里大放异彩。”
“第二，什么东西不能完全交给AI？其实就是前面说的，我们这个主题叫‘善’。你选择做什么是你的选择，你想用它来做善还是做恶，这个东西它不能替代你。如果你觉得企业应该为社会承担一些责任，这是你作为企业家的选择，这个选择必须你来做出。”
“AI会assist你把这个事情做得更好，但如果你选择另外一条路，它也会帮助你把这个事情做得更坏。所以我觉得发心是无法被替代的。”
祝莹从组织形态的角度给出了她的观察：以后的组织架构里很多工种可能会以另外一种形式呈现。
“比如设计师，他可能并不是一个纯设计师，也需要用AI去做创意方面的内容，甚至扮演数据分析师的角色，因为他可以更好地跟AI工具互动。”
“传统的数据分析师在‘前AI时代’需要每天接大量需求，帮助业务团队分析很多问题；但在‘后AI时代’，他可能需要做另外的事情，搭建更底层的能力，帮助业务团队自己使用数据、做自己领域的探查。”
“所以我认为以后的组织里，每个人的能力边界都会被继续扩大，每个人都会成为超级个体。不能说哪个工种会消失，但它们一定会有变化。”
苏睿此前在谈材料研发时，则强调了专业直觉：
“大家不要太悲观，人脑很多时候比AI强很多。因为你在做梦的时候，大脑在成千万次地训练；你自己的很多直觉性东西，在生物学、化学研究以及一些很前沿的实证类学科里，很多时候你的直觉比AI还准。”
“AI可能需要100万次实验才能得出来，但你一个直觉可能就在大脑里检验出来了。所以我们强调AI-assisted研究更重要。”
“我们还是希望大家确实要去培养自己在专业领域，尤其是特别聚焦的领域内的直觉，这个直觉比AI的成本会低特别多。”
结语：三年后，时尚产业最大的变化是什么？
圆桌结束前，卢刚问：不说太远，就说两三年，在三位眼中，时尚产业最大的变化会在哪里？
吕华认为，很多服装企业会意识到，自己开始变成一家AI公司。新的工种将围绕如何把超级智力融入设计、供应链和生产等环节出现。
祝莹期待，能力边界不断扩大的“超级个体”，能为时尚行业带来更多创意和创新。苏睿则看向智能材料：未来的服装、鞋履和箱包，不再只是传统织物，也可能具备数据和感知能力。
三个人给出了不同的未来，也留下了同一个问题：当AI能做的事情越来越多，人希望用它改变什么？
是让创意拥有更大的空间，让人离开危险的生产环境，还是让产品更好地理解人的需要？技术提供能力，选择仍然在人。这也是“人机共律”留给时尚产业的下一道题。
