摘要：客服界面的智能回复，遇上用户带情绪的投诉就只会 “套模板”；工厂里的智能监控，连设备小故障都预判不准；医院的 AI 阅片，最后还得靠医生反复核对。

打开手机，全是 “AI 重构产业”“智能体颠覆生活” 的吆喝，可真到用的时候，不少 AI 连件 “小事” 都办不明白。

客服界面的智能回复，遇上用户带情绪的投诉就只会 “套模板”；工厂里的智能监控，连设备小故障都预判不准；医院的 AI 阅片，最后还得靠医生反复核对。

AI 落地卡壳，根本不是 “技术不够牛”，而是总盯着 “改变世界” 的大噱头，却没把用户查单、工人调设备、农民算播种量这些 “碎事” 解决透。

那些喊着 “改变生活” 的 AI，为啥连基础服务都搞不定？

透过大会传递的信号，我们能更清晰地看到 AI 发展的三重 “真问题”。

打开各类科技报道，“AI 颠覆产业”“智能体改变世界” 的标题总能抓住眼球，仿佛一夜之间，传统产业就要被技术浪潮彻底推翻。

但异想大会上，多位嘉宾的分享却指向一个更冷静的结论：AI 对产业的改变，从来不是 “推倒重来” 的颠覆，而是 “细水长流” 的渗透。

长江商学院孙天澍教授说，AI 的本质是 “智能革命”，但它不再是辅助人类的工具，而是 “智能本身”。

这话听着有颠覆性，但落到实际场景里，却藏着无数细节。

比如制造业，AI 智能体确实能实时监测设备数据、预判故障，让生产线停机时间减少三成以上，但它替代不了工人对设备的 “手感”，也无法完全接管复杂的工艺调整。

农业领域，AI 能通过卫星和传感器算出最优播种量，却不能取代农民根据天气变化灵活调整种植节奏。

这些细节告诉我们，AI 不是拿着 “推土机” 改造产业，更像是拿着 “绣花针” 优化流程，从生产、管理到服务，一点点嵌入，慢慢改变产业的运行逻辑。

投资界大佬刘明达提到 “中国制造业和金融业有望孕育世界级企业”，但他同时强调 “时间是最好的朋友”，需要 “穿越周期、耐心积累”。

这恰恰说明，AI 带来的产业升级不是 “闪电战”，而是 “持久战”。

那些期待 AI 能立刻让某个行业脱胎换骨的想法，更像是对技术的 “过度想象”，而真实的落地，永远要和产业的传统、人性的需求、现实的条件慢慢磨合。

“智能体将成为劳动力主体”“AI 能自主完成交易、物流”，冯骁关于 “智能体经济” 的畅想，很容易让人觉得 AI 即将无所不能。

但回到当下，智能体的能力边界其实很清晰：它擅长做 “重复的事”，却做不好 “灵活的事”；能搞定 “标准化工作”，却搞不定 “复杂的人情”。

比如客服场景，智能体可以快速回复 “查订单”“改地址” 等常规问题，把人类客服从繁琐的重复劳动中解放出来。

但遇到用户带着情绪的投诉，它就 “抓瞎” 了 ，既不会用语气安抚人，也无法灵活处理超出流程的特殊需求。

财务领域也是如此，AI 能自动完成发票识别、账目核算，却做不了复杂的成本分析和战略预算，因为后者需要结合行业趋势、市场变化甚至人情往来做判断，这些都是当前 AI 的 “短板”。

盛景嘉成创投的冯骁还提到，未来电商可能是 “智能体与智能体互动，全程不用人参与”，但这个未来的前提，是解决 “不同系统难以对话”“算力成本高昂” 等现实难题。

现在的智能体，连在不同企业的系统间顺畅 “沟通” 都困难，更别说自主完成整个交易链条。

这就像我们期待一个孩子能跑马拉松，却忽略了他还没学会走路，AI 的 “万能” 只是未来的可能，而当下的能力，更像是 “刚学会说话的孩子”，能做简单的沟通和执行，却远没到 “独当一面” 的程度。

商汤科技的贾安亚说得很实在：“AI 正从‘生产力工具’转变为‘生产力本身’，但未来的成果交付，会更关注最终结果与效能。”

这话的潜台词是，现在的 AI 还处在 “练本领” 的阶段，与其幻想它 “无所不能”，不如聚焦它 “能做好什么”，从解决一个个具体问题开始，慢慢积累价值。

AI 落地难，难在哪里？

峰瑞资本陈石的一句话点中要害：“今天的大模型不是看谁的模型大，而是看谁能在运行效率、性价比、应用落地中找到新平衡。”

这背后藏着一个关键认知：AI 的价值，不该用 “技术多先进” 来衡量，而该用 “解决了什么问题” 来判断。

过去，很多人做 AI 应用，总想着 “先做个厉害的工具”，比如开发一个能生成图片的模型、一个能聊天的机器人，却没想清楚这个工具能帮用户解决什么实际需求。

就像有人开发了一个 “AI 写报告工具”，技术很先进，却因为操作复杂、不符合职场人的写作习惯，最终被弃用。

而异想大会上，成功的案例都有一个共同点：跳出 “工具思维”，聚焦 “结果思维”。

比如医疗 AI，不追求 “模型多精准”，而是追求 “能不能帮医生更早发现病灶”；教育 AI，不纠结 “算法多智能”，而是关注 “能不能让学生少走弯路、高效学习”。

出门问问的谢富强提到 “AI 硬件成功的核心是‘Agent + 硬件 + 垂直场景’深度结合”，本质上也是这个道理。

硬件只是载体，智能体只是技术，真正能让用户买单的，是 “解决了什么痛点”， 比如智能眼镜，不是看它能识别多少物体，而是看它能不能在开车时帮用户免提接电话、在跑步时播报信息，让生活更方便。

这种 “结果导向” 的思路，才是 AI 落地的 “突破口”：不用追求 “大而全” 的技术，而是聚焦 “小而美” 的需求，把技术变成能解决具体问题的 “实用品”，而不是躺在实验室里的 “奢侈品”。

2025 年的 AI 浪潮，一边是 “大模型”“智能体” 的热词轰炸，一边是 “落地难”“成本高” 的现实困境；一边是 “改变世界” 的宏大叙事，一边是 “解决小事” 的具体实践。

异想大会上各位专家的分享，其实是在告诉我们：看待 AI，既要抬头看 “技术的星空”，也要低头看 “产业的土地”。

AI 不是万能的 “救世主”，也不是虚无的 “概念泡沫”。

它像一个正在成长的伙伴，现在还不够强大，却能在日复一日的磨合中，和人类一起把产业做得更好、把生活变得更便利。

未来，真正能在 AI 浪潮中抓住机遇的，一定不是那些沉迷于 “颠覆想象” 的人，而是那些能沉下心来，把技术扎进产业土壤，一点点解决问题、创造价值的人。

毕竟，所有伟大的改变，都始于对 “真实” 的尊重，源于对 “细节” 的打磨。

来源：云梦说娱