在人工智能技術加速滲透產業領域的當下，如何讓AI從實驗室走向真實應用場景，成為企業界關注的焦點。12月12日，海口舉辦的"AI價值錨點：從技術狂熱到商業理性"圓桌對話上，三位來自不同行業的企業家分享了他們的實踐洞察，為AI技術落地提供了多元視角。
開普云董事長汪敏用"交通工具"比喻AI的落地挑戰。他指出，大模型參數量擴大確實能提升技術性能，但當技術進入行業應用階段，價值評估標準會發生根本轉變。"就像汽車的核心價值是安全送達目的地，AI必須通過可用性、可靠性、可持續性等指標證明自身價值。"這位技術出身的企業家強調，數據治理是AI落地的基石，"很多行業模型表現不佳，根源在于數據質量不足。這個環節需要大量人力投入，卻是決定AI能否深入業務流程的關鍵。"
在制造業領域，井松智能董事長姚志堅提出了更立體的"護城河"構建方案。他以智能工廠建設為例："在東南亞布局生產線時，不僅要掌握核心技術，更要理解當地文化習俗。我們打造的不僅是模型訓練體系，而是涵蓋硬件、視覺感知、云平臺的完整生態。"這種全鏈條思維使企業在技術同質化競爭中保持優勢，其汽車生產線項目已實現與客戶工藝的深度融合。
作為AI應用方代表，華夏航空CEO吳龍江展現了更務實的態度。他坦言公司對AI的認知經歷了從"狂熱"到"冷靜"的轉變："當前大模型存在明顯的能力短板，比如處理圖表數據時表現較弱，決策時難以調用全量信息。"基于這種判斷，公司制定了"以AI養AI"的投入策略，"我們不會盲目燒錢，而是讓AI應用產生的效益成為持續投入的資本。"這位航空業管理者透露，企業正在探索AI在旅游產業鏈的整合應用，試圖通過技術賦能提升消費體驗。
這場跨越軟件、制造、航空三大領域的對話，勾勒出AI技術產業化的真實圖景。當技術狂熱逐漸退去，企業更關注如何讓AI在具體場景中創造經濟價值。從數據治理到生態構建，從能力短板識別到投入策略制定，這些來自產業一線的思考，為AI技術的商業化路徑提供了寶貴參考。
