谭寅亮：AI 如何改写生产力规则？ | 36氪2025AI Partner百业大会

从技术突破到产业落地，从政策赋能到全球合作，“中国式方案”以独特的“技术+场景+生态”模式，改写着全球科技产业版图。在此关键节点，行业面临核心命题：“中国式方案”如何持续深化赋能千行百业？中国的AI企业又将如何重构“场景化智能”的边界？

8月27日，由36氪与中欧国际工商学院联合主办的2025 AI Partner百业大会于北京中关村软件园盛大启幕。本次大会以“中国式方案”为主题，分为“中国式方案”和“谁来定义下一个人工智能时代”两大篇章，围绕“中国式创新的黄金时刻”“超级智能体能否成为下一代AI的核心形态”“中国式方案重塑世界科技竞争格局”“AI+千行百业融合创新的繁荣景象”四大话题，全方位集中呈现中国AI的最新突破与生态体系，分享中国式AI的成长路径和未来前景，探索中国式方案的创新模式。

当日，中欧国际工商学院决策科学和管理信息系统学教授、人工智能应用与产业专家谭寅亮带来了《AI如何驱动商业价值和生产力提升》的主题分享。

以下为演讲内容，经36氪整理编辑：

尊敬的马书记、肖老师，尊敬的冯总，各位来宾：

大家上午好！

今天非常荣幸能第一个站在这里，与大家分享 “AI 如何驱动商业价值与生产力提升” 这一话题。昨天，国务院刚刚发布《人工智能 +》行动方案，这让我们更有必要思考：未来十年，该如何理解人工智能？这项技术又将怎样改变我们的经济与社会？

去年，前百度 AI 科学家、世界人工智能权威吴文达博士在活动中曾作出一个精妙比喻：“AI 是新时代的电力”。正如一百多年前电力彻底改变了人类社会，如今我们很难想象，未来几年会有哪个行业能置身于 AI 的影响之外。也正因如此，今天我们将用一整天时间，共同探讨 AI 如何渗透千行百业，这恰与大会主题高度契合。

要理解 AI 如何提升生产力，或许我们可以从电力革命的历史中寻找启示。让我们先回顾电力革命的发展脉络：1831 年，法拉第发现电磁感应现象，为电力应用奠定基础；1879 年，爱迪生发明电灯泡，从此点亮人类的黑夜；1880 年，特斯拉与乔治・威斯汀豪斯合作研发出交流电传输技术，解决了电力长距离输送的难题；20 世纪初，电动机逐渐普及，相比蒸汽机，它更高效、灵活且易于控制。

值得注意的是，1879 年电灯泡问世，1881 年纽约、伦敦便建起了发电站，从技术层面看，电力时代似乎在 19 世纪 80 年代就已开启。但如果我们能穿越时空就会发现，20 世纪初，几乎找不到任何经济学证据能证明电力革命提升了生产力。

这就引出一个深刻的问题：电力如此重要，是我们如今生活离不开的技术，可为何它花了 30 多年才真正改变生产力？美国斯坦福大学经济学家 Paul David 在 1990 年的学术论文中给出了答案。为了让大家更好理解，我用 AI 生成了一张蒸汽机时代工厂的图片：当时工厂采用中心化布局，中央是一台巨型蒸汽机，通过皮带和传送带向外输送能量，所有工序和工作站都要尽量靠近蒸汽机。

最初有了电力技术时，人们的想法很直接 —— 把巨型蒸汽机换成巨型电动机，只为 “降本增效”。但这样的简单替换，并未给生产力带来明显提升。直到 30 多年后，人们才逐渐明白：需要改变管理思维、改造组织结构、重塑企业文化，甚至重新设计工厂布局，生产力才得以真正提升。

若用一个词总结电力耗时 30 多年改变生产力的关键，那便是 “管理”。具体而言，人们做了这些改变：一是普及单元驱动系统，将巨型电动机拆解为多个小电动机，据此重新设计工厂布局，让货物流转更顺畅、高效，同时改善了工厂环境，减少了噪音与污染；二是推动新技术互补发展，比如将自动化生产设备与电力结合，实现 24 小时不间断生产，还下放权利给产业工人，重新设计合同与激励机制。

这些改变最终带来了显著成效：20 世纪 10 年代，也就是电灯泡发明 30 多年后，美国生产力大幅飙升。1913 年，福特汽车年产量达 25 万台；美国制造业生产力增长率超过 5%，为其成为 20 世纪最强大经济体奠定了坚实工业基础。

从电力革命的历史维度回望，如今我们站在 AI 时代的起点，该如何拥抱这项技术？我总结了三点启示：

第一，简单替换往往行不通。就像把蒸汽机直接安在传统帆船上，不改造帆船结构只会让它跑得更慢。若仅将 AI 视为现有技术的替代品，目光只停留在 “降本增效”，而非创造新价值，很难改变商业活动的本质。

第二，重大技术成熟并渗透千行百业、释放生产力，需要漫长沉淀。这背后有 “生产力 J 曲线” 理论：引入重要技术后，生产力往往先缓慢下降，再逐步上升。因为任何关键技术都需要时间适应与磨合，才能真正影响经济活动。

第三，全面创新才能成功。技术转型不仅需要新技术本身，更要对业务流程、商业模式、组织架构和企业文化进行全方位创新与改造。

对比电力时代的发展阶段，我们能更清晰地看到 AI 如今所处的位置：

第一阶段是 “技术突破初期”。电力时代此阶段，人们因电力照明普及而情绪高涨，但未改造工厂布局与流程，工业生产力几乎无提升。2022 年及更早时，AI 也经历过类似阶段 ——ChatGPT、Copilot 等工具用于辅助办公，应用范围有限，尚处摸索期。

第二阶段是 “早期应用期”。电力时代，新建工厂和特定环节开始使用电动机，效率有改善但不显著；AI 时代，技术多用于局部提升个人效率，效果难以在财报中体现。MIT 研究显示，95% 的美国企业表示 AI 对其无影响；麦肯锡今年 7 月报告也指出，80% 的企业部署了 AI 系统，却有同等比例的企业称其未对经营产生实质影响，根源就在于它们仍处于这一阶段。

接下来，我们将进入 “结构性改造期”—— 这是未来 3-5 年中国企业最关键的阶段，也是 AI 从 “生产力低谷” 迈向拐点的时刻。电力时代，人们需重构工厂布局、培训工人、调整供应链；AI 时代，我们要思考如何改造业务流程（现有 SOP 是为人类设计，而非 AI）、重构系统。这个阶段短期投入高、回报周期长，但长期回报巨大。

最后会进入 “成熟扩展期”，这是技术价值收获的季节。对于 AI 而言，我尤其看好垂类智能体 —— 它们能深度嵌入各业务核心，实现流程自动化与决策智能化，进而催生新的商业模式与竞争优势。

而 AI 时代成功的关键要素，在于战略聚焦、业务流程重构、技术与数据框架升级，以及治理体系提升。这些内容，我们会在中欧的课程中详细拆解实操方法。

最后，我想分享诺贝尔化学奖得主哈萨比斯的一句话：“我们的目标是解决智能问题，再用人类创造出的智能，去解决其他一切问题。”

谢谢大家！

来源|36氪