圆桌主持

IDEA 研究院副院长兼首席技术官 幺宝刚

圆桌嘉宾

北京中关村学院党委书记、院长，中关村人工智能研究院理事长 刘铁岩

比亚迪原腾势/方程豹品牌 CEO 赵长江

前海尔智家全球首席数字技术官 刘建国

机遇藏于「补位」
瓶颈困于「适配」

谈及 AI 在企业领域的机会与瓶颈，刘铁岩从狭义与广义两个视角切入。狭义上，大模型与 Agent 加持下，AI 已在企业客服、文案处理、市场调研、AI coding 等场景崭露头角，“AI 写软件替代部分编程工作已成趋势，单一技能、重复劳动类岗位更易被 AI 覆盖”。广义上，具身智能、AI for Science 等技术对产业的影响更深远，“AI 的核心机会在于填补人类局限 —— 人不能做、不愿意做、不敢做的领域，也就是‘险、烦、累、难、奇’五类场景”。他举例，抢险救灾等危险环境、重复枯燥致身心俱疲的工作、需数十年培训才能胜任的复杂任务，若能引入 AI，将创造巨大生产与社会价值。

赵长江从制造业实践出发，强调 AI 需构建 “企业价值、用户价值、社会价值” 三重维度。他指出，制造业正从数字化向 AI 驱动转型，“过去是冰冷的生产流程，现在企业产出的‘智能体’（如智能汽车）需重构数据与架构”，以汽车保险为例，“未来保费将与驾驶习惯、智慧城市结合，而非仅依据出险记录”。但转型中面临多重瓶颈：首要的是认知问题，“企业需明确是全面拥抱 AI 还是单点测试”；其次是组织与数据适配，“数字孤岛仍是难题，AI 时代需从‘数字连接’升级为‘智能体协同’”；最后是成本与 ROI 平衡，“投入时机的选择，本质还是对 AI 价值的认知深度决定”。

刘建国关注到 AIGC 在企业应用的 “落差”：当前 AI 多以 Copilot 模式提升效率，如内容创建、知识管理，却难深入流程自动化与决策自动化。“制造企业流程链条长，从产品设计到售后闭环，AI 要端到端贯通数据与模型难度极大”。

他坦言，国内企业还面临三大障碍：数据治理不到位，“很多企业连数据打通都没实现，何谈 AI 就绪型数据”；解决方案脱节，“技术公司懂 AI 却不懂业务，难以扎根垂直领域”；人才缺口显著，“缺少既懂业务又懂 AI 的‘桥梁型’人才”。更值得关注的是，与美国 To B 市场爆发式增长相比，国内 SaaS 基础薄弱，“美国 SaaS 上叠加 AI 能快速见效，国内 SaaS 落地难，也让 AI 推广更添阻力”。

AI Agent 元年未至
「创造工具」是突破点

针对 “今年是否为 AI Agent 元年” 的提问，刘建国提出，AI Agent 需完成 “感知 – 决策 – 执行 – 闭环” 全链路，目前多数探索还停留在感知与简单决策，执行落地与效果闭环能力不足，而多智能体协作更是更高层次的需求，“是大势所趋，但需解决数据、流程、框架迭代等基础问题”。

刘铁岩表示，当前 AI Agent 还处于“原始社会”，精髓不仅是使用工具，更是创造工具。他认为，人类区别于动物的关键是发明工具，AI Agent 若想实现质的突破，需具备自主创造新型工具的能力，“当 AI 能创造出人类难以理解、操作的高维工具，且创造速度远超人类时，才是真正的 AI 爆发元年”。他观察到，目前多数做 Agent 的公司仍停留在 任务拆分与工具使用层面，需要提高思想前卫性，转向“工具创造”，或在一两年内会有新突破。

ToB 创业是必争赛道
「小切口+强生态」是破局之道

面对 “创业者是否应入局 To B 赛道” 的问题，三位嘉宾一致给出 “要做” 的答案。刘铁岩认为 AI 本质是工具行业，需赋能千行百业，不能只停留在 To C 端，To B 是必由之路。但他也提醒，To B 创业难在 “懂行业”，普通创业者难精准把握其他行业的真实需求，需依赖生态支撑。

赵长江建议从垂类切入，“B 端创业最好先聚焦单一领域，再拓展多行业”。他举例，有创业者用光谱技术做品质管理，先切入食品行业，再延伸至制造业与教育领域；编程猫从编程教育出发，同时覆盖国内外市场与不同年龄段用户，通过垂类建立优势，再构建第二、第三增长曲线。

刘建国强调 “小切口解决大问题”。创业公司资源有限，不能贪大求全，比如专注灵巧手研发，而非全链条做具身智能”。他特别提到 PMF（产品 – 市场契合度）的重要性：“用户愿掏钱的才是真痛点，需让企业看到可衡量的价值 —— 是营收提升、成本降低还是效率优化？只有形成‘价值验证 – 规模扩张’的良性循环，才能在 To B 赛道立足”。

论坛最后，幺宝刚总结道，AI 落地 To B 虽有挑战，但市场潜力巨大 ——2035 年全球企业 AI 市场规模预计达 9500 亿美金。创业者若能找准垂类切口，借助生态平台的支撑，定能在 To B 赛道找到突破方向。