三月的深圳，海风温润、春意正盛，城市在山海之间铺展开一幅兼具自然之美与未来气质的画卷。这里，高楼与绿意交织，湾区与世界相连，创新的脉搏在每一条街道跃动。从前沿科技的不断突破，到开放包容的城市气质，再到跨越国界的合作精神，深圳始终站在时代的前沿，连接中国与世界。2026年，亚太经合组织（APEC）会议将在这座城市举办，深圳也将以更加自信与开放的姿态，向全球展示中国创新的高度与合作的广度，见证新时代的机遇与共赢。
3月21日，“智慧湾区 情聚新春”AI趋势论坛在深圳华侨城英迪格酒店成功举办。香港理工大学校长、全国政协委员、中国科学院院士滕锦光；香港理工大学人工智能高等研究院执行院长、计算机与数学科学学院副院长、电子计算学系教授杨红霞；香港理工大学珠三角校友会会长李海建、深圳研究院院长张成奇教授、晋江研究院院长余长源教授；福建国际自贸区商会会长韦斌等领导、专家出席。瑞泊技术控股集团董事长乙壤月博士应邀在论坛上做主题报告：《潮起湾区：从工具到生产力，企业家的抉择与使命》。
乙壤月博士在报告中指出：今天企业真正缺的，已经不是一个更聪明的聊天框，而是一整套能把 AI 写进战略、重写流程、落实治理、稳定交付结果的系统工程能力。谁先把 AI 变成生产力，谁就更有可能率先穿越这一轮产业重构。
以下为乙壤月博士本次报告的主要内容：
过去两年，几乎所有企业都在谈 AI。 有人把它当成效率工具，有人把它当成创新项目，有人把它当成下一轮增长曲线，也有人仍然把它视为一个可以先看一看、再等等的技术风口。
但到了今天，一个越来越清晰的现实已经摆在所有企业面前：AI 正在从工具变成生产力。这不是一个措辞上的变化，而是企业经营逻辑正在发生的变化。
当 AI 还只是工具时，企业买的是功能，讨论的是体验，关心的是能不能帮员工更快写一份报告、做一页 PPT、生成一段代码、回答一个问题；但当 AI 开始变成生产力，企业关心的就不再只是“它会不会”，而是“它能不能稳定交付结果”，能不能进入岗位、进入流程、进入系统，能不能真正改变组织的成本结构、交付方式与竞争能力。这是一个分水岭。
而对企业来说，真正决定未来差距的，也不再只是有没有接入 AI，而是敢不敢把 AI 做成主流程，做成核心生产力，做成企业新的经营底座。这，就是今天企业家必须回答的问题。
一、今天企业最大的误判，是把一场生产力革命，当成一次工具升级
很多企业并不是没有行动。恰恰相反，过去一年，不少企业已经部署了模型、购买了算力、上线了助手、做了知识库、跑了若干试点。表面上看，动作并不少，热度也很高。但问题在于，很多动作还停留在“工具层”。工具层的特点是：它改善的是局部体验，而不是整体结果；优化的是某一个环节，而不是一整条任务链；替代的是一小段动作，而不是重写一套生产方式。
于是，很多企业会出现一种熟悉的状态：内部觉得自己“已经在做 AI 了”，但业务侧并没有感觉到本质变化；高层觉得投入不少，基层却觉得只是多了几个入口；项目做得热闹，真正能进入经营指标的成果却很有限。这不是因为 AI 没有价值，而是因为企业把一场生产力革命，做成了一次工具升级。
今天真正重要的，不是接了多少个模型，不是上线了多少个助手，不是做了多少场演示，而是企业有没有开始回答一个更本质的问题：
AI 在这家公司里，到底是一个可有可无的附加能力，还是一个要进入主流程、改变结果、重写经营方式的新生产力？
这个问题答不清，后面所有动作都容易变形。
二、这轮竞争真正的分水岭，不是“上不上 AI”，而是“敢不敢碰主流程”
为什么很多企业明明已经意识到 AI 很重要，真正推进时却总是进展有限？原因往往不在技术本身，而在决心和边界。很多企业愿意让 AI 做外围工作：写文案、做客服问答、生成摘要、辅助搜索、支持内部知识查询。这些工作当然有价值，也值得做，但它们往往还只是“边缘增益”，不是“核心重构”。而这轮竞争真正的分水岭，恰恰在于企业敢不敢让 AI 碰主流程。
什么叫主流程？
是直接影响业务结果的关键任务链。是决定交付效率、客户体验、风控水平、运营质量、服务成本的那部分核心流程。是那些一旦被重写，就不只是多快一点，而是可能重新定义企业能力边界的流程。
从这个意义上说，今天企业最需要做的，不是再做一个会说话的系统，而是认真识别：在自己的业务体系里，哪一条流程最值得先被 AI 重写？是客服？是销售支持？是投研分析？是风控审核？是运营调度？是内容生产？是 IT 运维？还是某个跨部门协同链路？
真正的机会，不在“有没有 AI”，而在“哪条主流程先被打通”。谁先把第一条主流程跑通，谁就更有可能率先把 AI 从演示变成结果，从项目变成生产力，从工具变成组织能力。
三、企业最容易做错的四个选择
站在今天这个时间点，企业最大的风险，不是完全没听说过 AI，而是明明已经看见浪来了，却还在用旧方法应对新生产力。从大量企业的探索来看，最常见、也最值得警惕的，往往是下面四种选择偏差。
1. 把 AI 当成采购项目，而不是战略工程
这是最普遍的误区。
很多企业一讨论 AI，第一反应仍然是：买什么、花多少钱、多久回本、能省多少人力。这些问题并不重要吗？当然重要。但如果一开始就只从采购和预算的角度看 AI，企业就很容易把这件事做小。因为 AI 首先改变的，不是某个软件的功能强弱，而是企业的能力边界。它是否能帮助企业打开新的产品形态？是否能让服务方式发生跃迁？是否能让原本无法规模化的能力开始规模化？是否能让组织响应速度、决策效率和经营韧性发生结构性变化？
这些问题，远比“买不买一个模型”“先上哪套工具”更重要。
所以，AI 首先是战略问题，其次才是预算问题；首先是经营问题，其次才是工具问题。谁把它当成战略工程，谁才有机会真正做大；谁把它只当成采购清单上的一个项目，谁最后大概率只能得到一个局部优化版的旧系统。
2. 把 AI 放在试点区，而不敢推进到核心业务
很多企业今天的问题，不是不愿意试，而是不敢真做。于是 AI 被放在创新部门、数字化部门、技术部门，做了不少演示，写了不少材料，也汇报了不少成果，但真正进入业务主航道的却不多。这种“试点主义”有一个很大的隐患：它会让企业误以为自己已经开始转型，实际上却只是把 AI 放在了安全区里。
真正有价值的路径，从来不是“做几个看起来聪明的小应用”，而是从业务现场出发，找到高频、高价值、可验收、可复制的关键流程，先打透一个样板，再复制、再扩展、再规模化。
企业当然可以从试点开始，但不能永远停在试点。可以先小范围验证，但不能长期回避核心流程。因为如果 AI 始终进不了主流程，它就很难真正进入利润表、进入经营指标、进入组织能力。
试点不是目的，主流程才是目的。演示不是目的，结果才是目的。
3. 追求更聪明的聊天框，而不是更可交付的结果
过去一段时间，很多企业都被“会说”的 AI 震撼过。它能写、能答、能搜、能总结、能翻译、能生成，看起来几乎样样都懂。于是很多人会自然地把注意力放在模型“是不是更聪明”“回答是不是更像人”上。
而一旦进入企业真实场景，问题就会迅速变化。企业并不是在买一个“很会聊天”的系统，而是在买一个“能不能把事情做成”的系统。能不能按要求完成任务？能不能跨多步骤执行？能不能在约束条件下保持稳定？能不能接系统、调工具、读规则、走流程、留痕迹？能不能最终形成业务结果，而不是只给出一段看上去很漂亮的答案？
这就是为什么，企业级 AI 的演进方向，绝不是单纯追求“更聪明”，而是持续走向“更可交付”。从副驾式 Copilot，到岗位代理；从单点辅助，到流程引擎；从会说、会答，到能够稳定完成任务、持续创造产出；这中间跨越的，绝不只是模型能力，而是生产系统能力。
企业最终买单的，从来不是一个更会表达的聊天框，而是一套更能交付结果的能力系统。
4. 让智能体先跑起来，再回头补治理
如果说前三种偏差更多是“做得不够深”，那么第四种偏差，就可能直接演变成风险事件。
当 AI 还停留在问答和建议阶段，很多问题还不算尖锐。但一旦 AI 开始进入执行层，开始调系统、走流程、调用工具、触发动作，治理就不再是可选项，而是入场券。——权限怎么划分？调用范围怎么控制？日志是否完整？知识来源能不能追溯？结果能不能审计？出了问题能不能回放、定位、纠偏、止损？
这些事情，在“演示系统”里可以被暂时忽略，在“生产系统”里却绝对不能。因为一旦进入主流程，企业面对的就不再只是“能不能做”，而是“出了问题怎么办、责任怎么界定、风险怎么兜底”。
所以，真正成熟的企业级 AI 路径，必须把治理前置。最小权限、持续评测、全链路审计、过程留痕、结果可追溯，这些不是让企业放慢脚步，而是让企业有资格加速。
一句话：企业绝对不能裸奔上智能体。
四、企业家的抉择，决定的不只是技术路线，而是组织命运
为什么题目里说的是“抉择”与“使命”？因为今天企业家面对的，已经不是一个单纯的技术采买问题，而是一场关于未来经营方式的选择。这场选择之所以难，不是因为没人知道 AI 重要，而是因为真正困难的部分，恰恰发生在组织内部。
旧流程有惯性；旧部门有边界；旧考核有路径依赖；旧成功经验更会让组织天然偏向保守。
很多时候，组织里最不缺的，是关于 AI 的讨论；最缺的，是把讨论变成决策，把决策变成主流程重写，把重写变成组织能力沉淀的行动力。
这就是企业家真正要承担的责任。
企业家的价值，不是在趋势人人看见之后跟着表态，而是在趋势尚未完全落地、组织尚未完全准备好时，先做出那个难而正确的决定。
要决定哪些流程值得先改；哪些岗位可以率先重构；哪些能力必须提前建设；哪些边界必须严格守住；哪些投入不是为了短期热闹，而是为了中长期竞争力。
从这个意义上说，企业家的抉择，从来不是“跟不跟风”，而是“敢不敢在关键节点上重写组织的未来”。这也是为什么，今天企业家最重要的使命，不是追逐风口，而是带着组织穿过分水岭。不是让企业拥有一个 AI 工具，而是让企业完成一次从工具时代走向生产力时代的跃迁。
五、从工具到生产力，企业真正缺的不是模型，而是系统工程能力
很多企业到这里会发现：方向明白了，为什么落地还是难？
因为真正难的，从来不是“选一个模型”，而是把模型、知识、规则、流程、权限、接口、评测、审计、业务验收和规模复制，整合成一套能够持续运转的生产系统。这不是一个点状项目，而是一条完整链路。它要求企业先进入业务现场，识别最值得优先突破的场景；再围绕目标岗位与关键流程定义任务边界、结果标准和验收机制；然后完成知识注入、流程编排、系统对接、多模态能力接入、安全治理与持续优化；最后把成功场景沉淀成模板、组件和方法，再复制到更多业务单元。
换句话说，企业缺的不是一次模型调用能力，而是一套把 AI 变成经营能力的系统工程能力。
谁具备这种能力，谁才能真正把 AI 从“可以演示”推进到“可以交付”，从“可以体验”推进到“可以复制”，从“技术项目”推进到“生产系统”。
也正因此，越来越多企业开始意识到：今天真正稀缺的，不是一个更聪明的通用模型，而是一个懂战略、懂场景、懂流程、懂治理、懂交付的长期伙伴。
六、时间不会奖励旁观者，只会奖励先把第一条主流程跑通的人
今天谈 AI，最容易出现两种极端：一种是过度乐观，觉得只要模型足够强，企业问题很快都能解决；另一种是过度谨慎，觉得再等等、再看看、再让别人先走一步。这两种态度，都可能让企业错失真正的窗口期。
因为这轮竞争的关键，从来不只是“谁先知道”，而是“谁先把第一条主流程跑通”。谁先把样板场景做实，谁就更容易形成方法；谁先把治理体系建起来，谁就更敢扩大范围；谁先把单点能力沉淀为组织底座，谁就更容易获得规模优势。
真正的领先，不来自看到了多少趋势，而来自做对了多少选择。真正的差距，也不会只体现在技术团队里，而会逐步体现在成本结构、交付效率、组织韧性、客户体验和市场竞争力上。
从工具到生产力，绝不是一次简单部署，而是一轮经营系统升级。
对于今天的企业来说，真正重要的，也许不是再听一场关于 AI 的宏大讨论，而是尽快回答三个更现实的问题：第一，哪一条主流程最值得先被重写？第二，企业是否准备好让治理与能力同步前置？第三，是否已经找到一个真正懂业务、懂落地、懂长期陪跑的同行者？
海啸已来。
接下来，决定企业命运的，不再是有没有看见海啸，而是是否敢于做出正确的选择，是否有能力把选择变成结果。
对于所有希望穿越这一轮变革的企业而言，真正的机会，从来不在“拥有一个 AI 工具”，而在“率先把 AI 变成生产力”。而这，正是今天这个时代留给企业家最重要的抉择，也是最不能回避的使命。
圆桌论坛环节:
在主题报告之后，乙壤月博士再次受邀参加了圆桌论坛讨论，有台下嘉宾向乙博士提问：投资者应该如何把握AI时代的股票投资机会？乙壤月博士的解答和建议如下：
AI所带来的股票投资机会很大、也会很持久，但是不可能一直向上，震荡反复、大幅回调在所难免。特别注意：不围绕情绪下注，而是围绕约束下注。因为真正的大机会，往往不在最热闹的故事端，而在最硬的约束端。算力爆发，背后先是数据中心扩容；数据中心扩容，背后先是电力；电力往下，又是变压器、开关柜、铜、铝、银、制冷、液冷、光模块、交换芯片、先进封装。
所以，稳健的思路，不是追逐哪一个最会讲 AI 的应用，而是沿着 “需求爆发—基础设施扩容—关键瓶颈兑现—订单和利润落地” 这条证据链，去找那些最先收钱、最先进入资本开支预算、最先形成现金流的“卖铲子”公司。
换句话说，与其赌谁最会讲故事，不如先看谁在卖水、卖电、卖铲子。先找硬约束，再找好公司；先看现金流，再看想象力。
一句话：先买铲子，再找金子
瑞泊简介
瑞泊(XrayBot)定位为「行业超脑」构建者，领先的人工智能国家高新技术企业、专精特新企业、国家双软认证企业、科研成果转移转化基地、「北京市通用人工智能产业创新伙伴计划成员」大模型伙伴成员企业，2025年国家重点研发计划中标单位，国家级科研机构科技成果转移转化一等奖获得者，2024中关村论坛年会北京市人工智能行业大模型创新应用大赛一等奖获得者，2023年中国十大大模型案例及国家特色产业集群赋能典型案例大奖获得者、中国AI金雁奖“技术创新大奖”获得者。瑞泊坚守人工智能核心技术多年，2018年起即与国际主流的AI实验室同步开始了大模型技术的研发，是中国最早进入这一领域的机构之一。瑞泊「行业超脑」及「VIDYA」智慧认知大模型专注垂直行业领域，2025年3月率先发布「VIDYA X1」行业推理大模型并发布全栈智算一体机，服务金融、航运、工业、政务、医疗、教育、IT运维等众多行业，为企业集团、政府机构、城市建设“量身定制”注重降本增效及价值创造的数字化建设及转型解决方案。面向各垂直行业关键业务流程，瑞泊“嵌入式”的合作模式长期陪同客户逐步实现“一切业务数据化，一切数据业务化”的真正数字化转型。瑞泊核心团队的成员均来国内外著名高校相关领域的教授或博士，他们或曾担任世界五百强高科技企业的核心高管，或曾为国家级科研机构的学术领导者及技术专家；同时，瑞泊联合国家顶尖科研机构成立了联合试验室，确保了所交付项目理念的前瞻性与技术的先进性。瑞泊是中国目前在行业大模型领域中进入行业数量、获得商业合同数量、订单金额及与各大行业头部企业成立联合实验室数量领先的AI专业公司。瑞泊所有的产品均基于完全自主知识产权的核心技术，注重复杂业务逻辑与人工智能技术深度融合，善于将人类智能与机器智能无缝衔接，共生互补。伴随着全球范围内大模型等关键技术的突破以及瑞泊「VIDYA」智慧认知大模型的大规模商用，通用人工智能（AGI）及激动人心的全数字化世界正加速到来，瑞泊始终与您相伴，拥抱未来！
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