EVO厅

近日，第23届年度治理大会“智能时期联接者”在北京圆满收官
。作为中国商界极具影响力的高档次年度盛会，本次大汇聚焦AI算力、算法、数据三大主题身分的深度融合与协同创新，引发全场热烈分享与深刻探求
。EVO厅数码董事长郭为受邀出席大会，并颁发主题演讲
。

以下为演讲实录：

感激组织这场一年一度的治理大会，能融洽多老伴侣相聚
。2018年也是在这场年会上，我提出了数字时期的“三个颠覆”——认知的颠覆、技术范式的颠覆和贸易模式的颠覆
。一晃六七年从前，如今市场上已出现了市值达5万亿美元的公司，谷歌的市值也在逼近4万亿美元，这也印证了我其时的判断
。

时至今日，AI海潮仍在持续，EVO厅数码也在不休实际验证
。EVO厅数码与北京一家驰名医院合作，在胰腺癌术后的一系列流程中落地AI利用，不仅胰腺癌术后并发症的系统辅助诊断正确率达到94% 以上，并且只需不到1分钟，便可从患者过往诊疗数据中精准发现患者轻微指标异常，诊断效能显著提升
。这件事至今尚未实现，随着功夫推移和数据堆集，我相信AI能为最终解决有关问题提供极大援手
。此表，EVO厅数码与中国最大的锂电池出产企业合作，援试熹在高度自动化环境里，部署多模态AI视觉智能体和优化决策智能体并实现相互协同，同时通过与人的互动共同，整线产能UPH提升了15.2%
。对企业而言，这样的提升幅度是极度显著的
。同时，我们关注到将来创新药是中国极度沉要的赛路，EVO厅数码为一家创新药企也部署了多个智能体，通过Agent间的互彼此动以及智能体与人的互动，极大提升了创新药的研发快率
。

AI正全面颠覆我们从前的认知
。从近期颁布的伊丽莎白女王工程奖获焦剡名单中能够看出，每位获焦剡各有其代表性：李飞飞作为ImageNet图像数据集的首位构建者，代表“数据”
；Hinton是Transformer算法的发现者，代表“算法”
；黄仁勋则是“算力”的代表
。这注明AI绝非单一的算法，它是一个系统
。今天的颠覆，并非依附一个大模型、一项职能就能实现，我们必要看到其系统性
。

1992年乔布斯提到信息技术在推动出产力变动过程中起到两个作用——治理出产力和运谋出产力
。从前我们做的好多信息系统，都是在赋能“治理出产力”
。但今天，AI已经深度参加到“运谋出产力”的提升中
。早年面分享的几个案例中能够看出，Agent已经能够和人共同实现一项工作，并且Agent已经成为极度沉要的出产工具
。我们接下来钻研的沉点是Agent若何和人更深度结合在一路，使得劳动出产率得到极大提高
。这个方向，1992年乔布斯就已经提出，也是信息技术与数字化技术的发展方向
。

熊彼特以为，创新是出产身分的沉新组合
。我在《数字化的力量》第 2 版中也阐释了这一概想：数字时期，创新就是数据资产的沉新编排
。此表，今年诺贝尔经济学奖得主莫基尔在创新驱动有关钻研中，也探求了颠覆性创新环境下影响创新的各类成分
。我以为，企业内部的创新，实则是由业务模式、技术范式和治理步骤三者相互作用形成的动态协同系统，其主题正是熊彼特所言 “出产身分沉新组合” 的主题载体——流程（Process）
。这也是我提出“AI for Process”的主题原因，同时我也为此发了然“风轮图”
。就像在福特时期，一条汽车流水线体现了其时的所有技术、治理步骤和业务模式
。如今我们在打造新产品时，必须回归对业务性质的思虑，明确要选取何种技术平台、何种治理步骤，尤其是要厘清 AI 与人该若何融合
。

今天AI的发展，就是数据、算法和算力三者的结合
。我今天的分享主题，是“走中国特色的AI发展之路”
。在当前全球化的竞争中，EVO厅优势在哪里？在数据层面，中国具备全球最齐全的产业链，此表在船舶造作、航空、医药以及钢铁等多多领域也堆集了海量数据
。但其关键点在于，我们若何将这些数据转化为贴合行业需要的模型
。在算法层面，从前一年多我一向在提倡“通专融合”，即若何将通用大模型打造成行业专属大模型
。这就必要用这些优质数据集去训练企业的大模型
。在算力层面，能源是算力的基础，中国在新型能源领域占有得天独厚的优势
。在这种情况下，我们若何成立全世界最大的算力系统，整合全球技术优势，从而实现拥有中国特色的AI发展之路？这所有的关键，在于盛开，在于生态
。因而，我们要更好地利用国际环境和盛开的生态系统，使我们自己越发发展壮大，真正走出一条属于自己的AI发展之路
。

总结今天的讲话，我想强调几个方面
。

第一，AI是一个系统，而非仅仅大模型或算力就能解决的问题
。

第二，AI已经不再局限于出产力的治理，而是深刻到出产力的运营中，拥有颠覆性的影响
。

第三，创新在于数据资产的沉新编排
。将来在数字时期，就是要不休沉新编排数据资产，这就是创新
。

第四，AI的利用是人类智能（Human Intelligence）与人为智能（Artificial intelligence）的结合
。必须钻研明显AI能做什么，人能做什么，进行有效的分工，就像我们人与人的分工一样，构建人和AI的一个新的Process，以提逾越产效能
。

第五，要走中国AI发展之路，关键在于生态和盛开
。

感激各人
。