“人工智能+”重塑实体经济高端对话：产业人眼中的AI落地__财经头条_

齐鲁晚报·齐鲁壹点记者任磊磊摄影王帮栋

没有炫目的概念宣讲，没有空泛的趋势预判，在2026人工智能产业大会“人工智能+重塑实体经济”高端对话现场，嘉宾们不说参数、不聊愿景，就讲实战里踩过的坑、拿到的结果。

主持人《中国企业家》杂志副总编辑何伊凡围绕AI落地的价值判断、数据壁垒、人机关系等问题提问，中国数联物流信息有限公司副总经理韩敬华、卡奥斯物联科技股份有限公司董事长陈录城、山东能源集团党委常委副总经理刘健、华为公司副总裁、智能制造与大企业军团CEO刘超等四位嘉宾掏的全是在车间、矿井、港口摸爬滚打出来的实招。

不做“盆景式”AI，盯着真价值算账

对话一开始，几位嘉宾不约而同提到了同一个感受：现在AI转型很热，但不少项目是“为了上AI而上AI”，看起来热闹，实际没给企业创造真价值。

韩敬华分享了中国数联在港口物流场景的实践：过去港口多式联运衔接全靠老师傅凭经验调度，各个环节靠人工核对评判，效率低、容错率低，他们推出的全链路运输优化智能体，支持用自然语言描述调度需求，AI自动生成算法方案、持续迭代优化，提高了工作效率，降低了成本。在他看来，能落地的AI项目必须满足三个维度：一是约束信息，二是结构可量化，三是收益可核算。

陈录城对此深有共鸣，他结合卡奥斯的落地经验直言，行业里不少AI项目属于“无效投入”，本质是没算明白价值账：一种是数据基础不牢，工业场景数据散、标注难，没有高质量数据训练出来的模型根本解决不了实际问题；另一种是算小账不算大账，单点环节看起来降了本，但整体成本反而上去了；还有一种最常见，就是流程不重塑就硬上AI，数据不完善还要人工重新录入一遍系统，不但没减负反而给一线添了活，把简单问题复杂化。

他举了个中药炮制场景的例子，过去中药饮片炮制全靠老师傅经验把控，不同班组操作差异大，产品质量波动明显，卡奥斯把老药工的经验转化为AI模型的量化标准，直接把产品质量差异下降了33%，今年6月落地的工厂也成为全国首家中药智能制造灯塔工厂；目前类似的高价值场景已经落地93个，覆盖4大行业。

刘健发言表示，制造企业的研发、生产、销售、管理全链条，哪个环节上AI，核心要看能不能让研发效率更高、产品质量更好、生产成本更低、市场竞争力更强。

刘超补充道，华为自己作为制造企业，深知实体企业转型的痛点，因此在服务客户时从来不是卖完设备就走，而是和企业一起把技术真正嵌进生产环节里。

破局数据壁垒：不搬原始数据，只流可信价值

数据是AI落地最关键的一部分。工业数据散落在不同企业、不同系统里，不敢共享、不会定价、不能流通，是垂域大模型训练绕不开的坎。

韩敬华结合物流行业的实践，把工业数据分成了三类：第一类是无条件开放的公共数据，比如交通运输、公安、保险等领域的公开公共数据，山东已经出台了公共数据开放实施方案，明确了开放清单，这类数据通过政府共享、社会公开的方式免费开放，打牢行业基础；第二类是有条件开放的行业运营数据，比如铁路仓位、港口作业安排、海关通关进度这类单拿出来价值有限、打通之后能创造巨大价值的数据；第三类是绝对不能开放的敏感数据，比如重要基础设施坐标、企业成本报价、客户信息、个人隐私数据，这类数据必须牢牢守住安全底线。

陈录城补充道，头部企业应该主动开放行业通用的标准、高质量公共数据集，降低全行业的转型成本；但涉及企业核心工艺、配方、独有生产方法的数据，必须严格做好保护。

刘超也认同这一观点。他介绍华为内部建立了严格的数据安全管控机制，一方面支持研发人员跟踪最前沿的开源技术，另一方面严格限制内部核心数据、涉密文件对外传输，从流程和技术上筑牢数据安全防线。

刘健则从能源行业的角度提出，安全事故案例、隐患排查标准这类具有公共属性的行业数据，应该建立行业共享机制。

AI不替代人，要把人还给创造性工作

对话接近尾声，何伊凡抛出了所有人都关心的问题：AI越来越强，到底会不会替代人？未来企业管理者的价值在哪里？

几位嘉宾的答案形成了高度共识：AI从来不是来替代人的，而是来解放人的。陈录城以卡奥斯的人单合一模式举例，AI落地之后，最先被替代的是重复性、规则明确的事务性工作，一线工人、技术人员会从繁琐的流程里解放出来，去做更有创造性的工作；管理者的核心价值则转向三个方向：定对目标、设好规则、把决策权还给听得见炮声的人。

刘超则认为，AI是帮管理者提效的工具，不是替代管理者做决策的替身，管理者要做的是搭好让AI发挥价值的平台，平衡好创新和安全的关系，让技术真正服务于人。

30分钟的对话没有一句空泛的口号，所有观点都带着车间里的机油味、矿井下的尘土味、港口的海风气息。当AI褪去概念的光环，真正走进千行百业的生产现场，拼到最后从来不是谁的参数大、谁的概念新，而是谁能真正解决问题、创造价值。正如主持人最后总结的那样：关于“人工智能+”重塑实体经济的探索才刚刚开始，所有的答案最终都要在实用里找。