10月23日下午，第三届“科技产业金融协同发展论坛”在上海举行。本届论坛由《国际金融报》社主办，上海财经大学习近平经济思想研究院、上海市科学学研究所提供智库支持。

　　在“人工智能多方谈”圆桌环节，针对AI从技术转变为产业应用过程中的难点，上海人工智能产业研究院院长朱兆颖给出见解。他表示，AI正加速赋能千行百业，但从技术走向产业应用，企业端仍面临“想做不会做”的落地难题。

　　朱兆颖坦言，让员工把通用大模型“用起来”并不难，难的是让AI真正嵌入企业的工作流程和业务拓展。在多个不同领域的公司接触中，他发现，不少企业转型AI的态度迫切，但一动真格就面临一连串问号：怎么实施、场景在哪、投多少钱、未来产出多少、又怎么卖出去。他认为，这与过去使用互联网工具、Office办公软件时有成熟标准流程不同，AI落地因行业、因企业而异，决策与执行环节都缺少可参照的统一范式。

　　另一方面，AI的应用落地需要大量数据。朱兆颖表示，AI建立在数据之上，企业先要解决高质量数据集从哪来的问题，“AI在企业、产业里的落地，并不是一步完成的，是逐步逐步来完成的过程”。

　　围绕AI在产业中的应用形态，朱兆颖表示，当前AI正进入智能体时代（Agentic intelligence），海外已提出超级智能（Super intelligence）概念。从形态到落地，要重点关注三个方面：工作流程和业务可编排化、数据资产可落地化，以及人机协同权责制度化。

　　朱兆颖认为，眼下AI仍是工具，由人主导目标设定、过程监督和关键节点判断。但未来3到5年，甚至更短的时间内，从点到点、整个流程都可能由AI承担。届时人的作用将更多体现在主观性、重要决策，尤其是安全性判断上。他提醒，智能体快速发展带来的安全风险已经出现，包括OpenAI、Anthropic已出现智能体自发进行攻击的情况。技术迭代非常快，产业生态变化未必完全按年度计划推进，企业不能只做一年一年的规划，而要从现在看将来，做好整体布局，推动内部流程化、组织变革和全员AI素养提升。

　　在落地层面，朱兆颖表示，当前AI应用虽有提升，但更关键的是深入性。现在AI交付更多是算力、智能体，未来交付将更多转向结果，企业按实际产业结果买单——节省了多少、提升了多少效率。这会带来商业模式变化：从算力、Token走向解决方案，体现AI在各行业解决方案中的价值。未来3到5年，AI带来的价值不只是工具，更可能是可标准化、可量化的数字员工，并指向智能经济可持续的生产力。