在AI技术快速发展的背景下，我们正在见证一场深刻的产业变革与商业生态重构。这场变革不仅体现在技术本身的突破，更在于其对各行各业的重塑与赋能。
近日，复旦大学-BI（挪威）国际合作MBA项目同学会——聚贤荟智能科技俱乐部携手UCloud优刻得，汇聚互联网、金融、教育、医疗、游戏、软件开发等多领域校友，分享AI如何重构业务场景，并以实战案例解读技术创新的本质以及新的AI科技对不同产业发展格局的影响。
从技术演进到生态重构
季凯
UCloud产品总监，AI基础设施领域资深专家
AI发展趋势：从辅助工具到自主智能
AI技术正从辅助工具向自主智能方向演进。2023年开始，生成式AI迎来爆发式增长，ChatGPT、Midjourney等应用让大众首次感受到AI的强大创造力。而2024年后，AI伴侣等自主智能体有望成为新趋势。未来的AI不仅能帮你完成工作任务，还能成为你的情感伙伴，提供陪伴与支持。例如，AI陪伴玩具已经可以通过端侧芯片和TTS（文本到语音）技术，实现更自然的互动体验。AI的核心价值在于其与实体产业的深度融合，推动生产力提升与行业创新。然而，当前AI发展的瓶颈在于数据，数据资源的丰富性与质量决定了模型的训练效果与应用潜力。季凯表示，AI的未来不仅是技术本身的演进，更是其在各行各业中广泛应用的过程。
商业化路径：从ToB到ToC的探索
2023年，AI商业化主要集中在ToB大模型销售，但进展并不如行业预期。许多企业发现，通用大模型难以直接解决行业痛点。2024年，AI商业化逐渐转向应用场景的挖掘，主要集中在ToB市场，例如自动化代码编程工具帮助开发者提升效率，文生图工具加速设计公司海报生成、医疗领域的AI模型加速药物研发进度。而2025年，ToC应用结合硬件的模式将成为新的热门方向。想象一下，未来的AI耳机不仅能翻译语言，还能根据你的情绪播放适合的音乐；AI眼镜则能实时分析周围环境，为你提供个性化建议。这些产品正在为消费市场带来新的增长点，也让AI技术真正走进日常生活。
生态重构：开源化与垂直化并行
AI模型的开源化降低了试错成本，为中小企业提供了创新空间。例如，许多初创企业基于开源模型快速开发出上层AI应用，甚至在某些细分领域超越了大公司。同时，AI技术正从通用模型向行业专用模型转型，垂直化应用成为商业化变现的关键。例如，百川智能专注于医疗领域，通过结合行业数据和模型能力，在药物研发和体检诊断等方面取得了显著成果。金融领域的AI模型则能自动化生成报告，将原本需要数天的工作缩短到几分钟。这种垂直化应用不仅提升了模型的实用性，还大大增强了其商业价值。
全球化与本土化：AI企业的双轨策略
中国AI企业在探索商业化时，采取了“本土化积累，全球化拓展”的策略。许多国内创新性企业依托中国的AI人才市场和高性价比的算力能力，选择先在中国构建模型、应用等业务生态，随后向东南亚扩展进行用户信息积累。东南亚市场由于人员较多，且长期呈现年轻化趋势，故对新品接受度较高，且加之部分国家人员使用习惯和需求同欧美市场趋同，为后续中国AI在欧美的推广提供了丰富的参考内容，从而东南亚成为了中国AI企业的出海首选地。这种双轨策略不仅降低了初创企业在新品成本支出的风险，也为中国AI技术的全球化奠定了基础。
未来展望：技术与产业的深度融合
AI的未来不仅是技术本身的演进，更是其与实体产业的深度融合。从智能硬件到行业应用，AI正在为各行各业带来效率提升与创新机遇。例如，在医疗领域，AI技术正在加速药物研发和诊断流程；在金融领域，AI模型能够自动化生成报告，提升决策效率；在制造业，AI技术正在优化生产链条，降低运营成本。企业需要抓住这一波技术浪潮，通过数据积累、垂直化应用与全球化布局，抢占市场先机。AI技术的快速发展正在重塑商业生态，为各行各业带来前所未有的机遇。在这场变革中，谁能率先实现技术与产业的深度融合，谁就能在未来的竞争中占据领先地位。无论是ToC的智能硬件，还是ToB的垂直化应用，AI正在以惊人的速度改变我们的生活与工作方式，未来已来。
AI+产业变革与实战案例深度解析
AI技术正在深刻改变教育、医疗和金融等传统行业，推动产业变革与创新。几位校友以对各自领域的洞察与实战案例，展示了AI在不同行业中的应用潜力。
AI教育的双刃剑：效率提升与独立思考的博弈
石庆年
Automan车联网创始人、CEO，复旦-BI MBA项目2009级12班校友
案例1：AI在数学教育中的应用
学而思开发的数学题解答模型在测试中正确率达到75%，但在实际应用中，面对难题时准确率大幅下降。问题的关键在于，模型测试时使用的是包含简单到难题的题库，而学生在实际提问时更多的是面对那些75到100分之间的难题，模型在这些题目上表现得不理想。这意味着，AI在做错题时，也会给出错误的答案，甚至会“胡说八道”，特别是在数学领域。这也暴露了大模型的“幻觉”问题：当它不懂某个问题时，它会生成看似合理的、但实际上错误的答案。
案例2：教育体系的调整
复旦大学近期进行了大规模专业调整，文科比例压缩至20%以下，剩余课程需与AI、计算机等领域交叉。这种调整反映了AI对教育体系的深远影响，学生需要掌握跨学科技能以应对未来就业市场的需求。例如，英语专业的学生也需要修计算机课程，因为单纯学习英语的学生在今天的就业市场上会面临很大的困难。这种调整不仅反映了AI对教育内容的影响，也提醒我们，教育的目标不仅是传授知识，更是培养学生的综合能力和适应力。
洞察
AI在教育领域的应用无疑带来了显著的效率提升，例如通过智能解题模型快速解答问题、利用AI辅助工具优化学习路径，甚至通过语音识别技术帮助学生练习口语。然而，这种便利性也伴随着一个不容忽视的问题：学生对AI的过度依赖可能导致独立思考能力的退化。更深层次的问题在于，AI的普及可能改变学生的学习习惯和认知方式。学生可能会倾向于追求快速答案，而不是通过反复思考和试错来培养解决问题的能力。这种“快餐式学习”模式虽然短期内提高了效率，但从长远来看，可能会削弱学生的创造力、批判性思维和自主学习能力。因此，教育行业需要在AI辅助与独立思考之间找到平衡点。让学生正确使用AI，鼓励主动思考、质疑和探索，激发学生的创造力和批判性思维，同时将AI作为辅助工具而非替代品。
AI让看病更智能，但面临信任挑战？
周舜
环耀卫宁健保科技（上海）有限公司总经理，复旦-BI MBA项目2010级14班校友
案例1：医院流程智能化
通过人工智能语音识别技术，患者可以在等候问诊时自述病情，系统即可解析后，将病情上传医生工作台，减少问诊时的沟通时间，这种方式使得医疗流程更加高效、智能。接下来，人工智能还可以辅助医生更好地结合文献和病种进行判断，提升医院内部的效率。然而，虽然这些技术在医院内部有所应用，但从商业变现角度来看，目前还没有明确的“买单方”。这些技术更多的是作为辅助工具，提升产品竞争力，而不是直接产生收入。
案例2：影像识别技术
2024年底前，已有94个基于AI的医疗器械获得认证。这些垂类应用为医疗行业提供了更精准的辅助诊断功能。例如，影像类应用已在医疗行业得到广泛使用。对于医疗器械的认证而言，AI产品能否取得医疗器械证书是关键。这些证书分为二类和三类，二类证书让AI系统能够作为辅助诊断工具，而三类证书则能让AI在医疗决策中发挥更大的作用。但这需要经历3到5年的验证过程，这与新药研发的流程类似。
洞察
国产芯片的崛起为AI医疗提供了技术支撑，但伦理问题（如AI决策的透明性与可靠性）仍需解决。未来，AI在医疗中的应用将更加规范与理性。例如，AI的决策过程是否透明？它的算法是否可靠？是否会因数据问题导致错误的诊断？这些都是我们未来需要解决的问题。
AI可以提供更精准的投资建议么？
徐彬
德邦证券股份有限公司算法架构师，复旦-BI MBA项目2011级16班校友
案例1：风险偏好评估
金融机构普遍通过问卷来评估客户的风险偏好。比如，你可能会被问到“你能承受的最大投资损失是多少？”或者“你更倾向于稳健还是高收益的投资？”这种方法虽然好用，但德邦证券结合AI技术分析客户的投资行为和风险等级，结果显示准确率只有93.4%，剩下的6%-7%可能存在不同程度的偏差。这是一个通过AI排序模型，金融机构可以更精准地评估客户的风险偏好的例子。AI模型能够更准确地识别客户的风险承受能力，从而推荐更适合的产品，更好地保护客户资金。
案例2：合同文档审核
AI工具大幅提升了合同审核效率，但生成式AI在处理定量数据内容时，生成信息不准确，新加披国立大学的学者分析认为，大语言模型的幻觉问题无法避免。有研究团队采用包括客观事实、新闻、文学作品、学术、健康等不同类别的信息对ChatGPT做了测试，错误及虚假信息占比为75%；这为金融行业带来了新的挑战。例如，对于一些机构客户，比如准备上市的公司，我们会帮助其进行股债发行。投资人需要了解公司是否能够盈利、持续赚钱，或者上市前相关文件是否真实可靠。传统上，这些合同文档的审核需要人工完成，非常繁琐。但如果引入AI工具，审核效率会得到大幅提升。目前，生成式AI在这个领域还处于初步阶段，尤其是生成文档方面，尽管它提高了效率，但也在合规和准确性方面带来了新的挑战。
洞察
AI无法提供精准的投资建议，但却可以优化我们的金融生活体验。金融行业受益于其在优化流程与提升效率方面的巨大潜力，但也需要解决AI生成内容的准确性与合规性问题。所以，在拥抱AI带来的便利同时，我们仍需保持警惕，特别是在处理重要信息时，确保准确性和安全性。
