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长三角议事厅|生成式AI落地,还需跨越“三道坎”

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“十五五”规划纲要明确提出“构建应用场景和生态体系,实施新技术新产品新场景大规模应用示范行动”。2026年政府工作报告进一步作出“打造智能经济新形态”部署,要求深化拓展“人工智能+”。一系列政策释放的信号愈发清晰:中国人工智能的发展正以场景驱动为核心路径,从技术探索和局部示范迈向产业深度融合、经济全面赋能的新阶段。对产业门类齐全、实体场景密集的长三角而言,生成式AI已不是“跟不跟”的问题,而是“怎么真正落下去、转起来、用起来”的问题。

随着近期OpenClaw在国内的爆火,生成式AI的社会关注度持续升温。从重塑组织到颠覆行业,从生产方式变革到商业模式创新,各类讨论层出不穷。然而麦肯锡2025年AI调查显示,尽管企业正在加速生成式AI的部署,但真正实现规模化落地、产生可衡量商业价值的不足三成。

当前,“场景驱动”已成为政企各界布局AI的普遍共识。但共识之下,落地困境并未消解。面对这场产业重构,痛点已不再是“要不要拥抱AI”,而是陷入了“场景选不准、项目推不动、成果铺不开”的困境。生成式AI的规模化落地,究竟卡在了哪里?

三道坎:落地为何如此之难

第一道坎:认知错位,工具思维遮蔽真正的价值空间

当前企业使用生成式AI的方式,大多沿用了传统工具的逻辑:识别痛点,寻找替代,部署上线。会议纪要耗时,用大模型来写。客服压力过大,用大模型来答。代码效率不足,用大模型来补。这些场景有其价值,但本质上是效率优化,是在既有业务框架内的局部改进。

生成式AI的真正价值不止于此。它能够理解目标、自主规划、持续行动,在复杂任务中与人共同推进判断与决策。这意味着它的能力边界不在流程清晰、指令明确的任务上止步,而在新产品研发、新商业模式探索、新业态构建的前沿,与人类共同成为新可能的开拓者。

但这种重构需要一个前提。业务方必须对自身工作的底层逻辑有足够清晰的认识,才能判断哪里值得重新设计。技术方必须对模型的真实能力边界有足够准确的把握,才能判断哪里能够真正介入。两者之间还需要建立一种新的协作语言,共同进入那些此前从未被系统思考过的业务地带。然而多数企业尚未完成这一转变,场景讨论仍停留在工具替代层面。

第二道坎:执行断层,方向确定后路仍走不通

选定场景只是起点,真正的难题在方向确定之后才逐一浮现。

数据从哪里来,质量是否足以支撑模型训练?现有流程需要做哪些改造才能接入AI输出?模型的判断由谁复核、出偏差由谁负责?这些问题在场景讨论阶段往往被搁置,等到真正推进时才逐一暴露,且每一个都需要跨部门协调与持续投入。

业务方希望获得明确的实施预期,技术方却难以在缺乏真实验证的情况下作出承诺。双方陷入拉锯:业务方指责技术方不懂业务,技术方抱怨业务方给不出真需求。资源在反复沟通中被耗尽,可行路径迟迟无法确认。

针对生成式AI场景的调研显示,场景应用方有75%认为仍处于局部试点阶段,模型方却有超过60%认为已落地成熟。这一落差并非进度快慢的差异,而是双方对“落地”本身的认知存在分歧:业务方的落地,是指真实流程中稳定运行、人员实际依赖、责任机制清晰,而技术方的成熟,是指模型跑通、接口联调、精度达标。认知未能对齐,执行层面的协同便无从真正建立。

第三道坎:组织惰性,试点成功后推广依然搁浅

试点跑通,不等于落地成功。

多数试点在受控环境中运行:数据经过筛选,流程经过精简,参与者经过挑选。这一环境中验证有效的方案,进入完整的业务复杂度后往往失效。试点结束,价值未能延续,新的试点重新启动。每一轮循环,组织推进AI的资源与信心都在消耗,而真正的落地始终未能发生。

波士顿咨询的研究显示,多数组织将AI视为技术部署,而非思考员工如何将AI融入自身的工作方式。生成式AI触及从业者的专业边界与职业价值感,员工保留关键经验与判断的动机随之增强。AI会取代我吗?我的经验还值钱吗?来自员工的隐性抵抗比流程惯性更难察觉,也更具破坏性。

三道桥:从困境走向破局

走出选不准、推不动、铺不开的困境,还需要在认知、执行、组织三个层面搭建桥梁。

架设认知之桥:从替代工具到协作伙伴

场景定位不是寻找可以被AI替代的环节,而是重新定义哪些工作可以由人与AI共同承担。

这种认知框架的建立,需要组织内部有一批能够贯通两端的关键角色。前向部署工程师(FDE:Forward Deployment Engineering)正是其中之一。他们既理解业务逻辑,又熟悉AI能力边界,在业务与技术之间做持续的转化与对接。培育这样的复合型人才,并非靠几场培训就能解决的技能缺口,而是企业能否在现有组织土壤中培育出技术与业务深度融合的协作生态。

铺就执行之路:从单次选型到持续验证

面对落地路径的不确定性,需要将一次性判断能否实现的决策方式,转变为分阶段推进、在真实条件下快速验证、持续根据反馈调整的工作方式。

这需要在三个环节做出改变。在启动环节,从项目启动之初就引入真实数据、真实流程与真实用户,而非等到交付阶段再做场景还原。验证环境越接近现实,试点结论的可信度越高,后续推进的阻力也就越小。在推进环节,将“能不能做”的大问题拆解为“先试什么、再试什么”的小步骤,每个阶段都有明确的验证目标与退出机制,避免在一条路上走到黑才发现走不通。在评估环节,建立与验证周期相匹配的考核方式,允许探索过程中的试错与调整,而非用一次性交付的标准来衡量阶段性成果。

构建组织之基:从项目交付到系统融合

信任需要先行建立。AI带来的岗位调整是真实存在的,企业需要清晰告知员工AI将承担哪些工作、人的角色将如何演变,并在转型过程中提供真实的能力发展路径。正视变化而非回避,是提升员工参与意愿的前提。

流程需要随之重构。员工应从场景识别阶段就正式参与,从问题定义阶段就贡献经验,而非在方案成型后被要求配合、模型上线后被安排培训。当员工从被通知的对象变为共同设计的参与者,隐性抵抗才有可能化解。

考核方式需要同步调整。让业务与技术共同对业务改善负责,而不是各自对项目交付负责。衡量标准从模型性能与交付时效,转向能够真实反映业务变化的关键结果。

生成式AI落地之难,难在它所要求的改变不只是技术层面的,更是思维方式、协作方式与组织方式的全面重构。技术能力的跃升已然发生,政策方向也已明朗,但这些外部条件只提供了落地的可能性。真正的考验在企业内部:认知能否从工具思维转向协作思维,执行能否从单次选型转向持续验证,组织能否从项目交付转向系统融合。只有当认知之桥架起,执行之路铺就,组织之基筑牢,场景的价值才能真正落地生根。

(本文作者顾洁系上海社会科学院副研究员、社会科学智能实验室秘书长、产业创新数据实验室主任)

“长三角议事厅”专栏由教育部人文社会科学重点研究基地·华东师范大学中国现代城市研究中心、上海市社会科学创新基地长三角区域一体化研究中心和澎湃研究所共同发起。解读长三角一体化最新政策,提供一线调研报告,呈现务实政策建议。

来源:顾洁

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