《中国企业“数智”出海,人工智能“挑大梁”》

  • 来源专题:人工智能
  • 编译者: 高楠
  • 发布时间:2025-05-28
  •    中新社北京5月23日电 (记者 夏宾)中国汽车品牌出海,如何解决智能座舱的操控语言问题?

      广州汽车集团股份有限公司(下称“广汽集团”)数字化部资深架构师王麒钧对此的答案是:借助人工智能。

      “2025阿里云中企出海大会”近日举行,中新社记者从会上了解到,广汽集团与阿里云达成多项合作,将持续探索大模型与传统AI模型的结合,针对构建智能体Agent,渗透研产供销服全场景,利用AI能力支持业务变革核心流程更快落地。

      阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭说,新一轮的中国企业全球化必然需要新一代的基础设施,阿里云将全力支持中国企业出海,包括加大投入打造全球云计算一张网、加速模型出海及AI产品国际化等。

      以语言问题为例,今年4月开源的新一代模型千问3支持119种语言,涵盖众多小语种和方言,在东南亚地区和中东各国,千问已成当地开发者的广泛选择。

      王麒钧也表示,广汽集团在接下来的AI创新浪潮中,会与阿里云一起,加速AI应用在海外市场落地。

      在数字基础设施扩张和人工智能时代发展的大背景下,不仅是广汽集团,美的、伊利、东方航空、爱诗科技等一大批中国企业掀起了“数智”出海浪潮。

      北京市社会科学院副研究员王鹏认为,数智化出海的核心,是通过人工智能、大数据、云计算等技术,赋能传统产业与新兴领域,推动产业链升级。

      他举例,伊利集团运用AI技术进行全产业链智能监测与质量控制,不仅提升了生产效率和供应链透明度,还在海外市场树立了高标准、高质量的品牌形象;跨境电商领域,SHEIN与拼多多通过“小单快反”的智能供应链策略,实现出口额翻倍,精准匹配海外消费者个性化需求,展现了数智化在市场响应速度与服务体验上的革命性作用。

      东方航空市场营销部副总经理徐喆表示,东方航空依托阿里云的“云+AI”实现技术加速迭代,支撑了订单、合规、营销和AI应用等出海业务的创新。

      北京大学国家发展研究院副院长黄卓说,在这一轮“出海”中,中国有很多新的优势,其中就包括“带着科技的翅膀出海”。

      黄卓指出,中国已经构建了更为强大的数字化基础设施。在云计算、AI、物联网等领域的领先优势将持续转化为企业出海的动能。自2025年起,中国企业在AI与商业模式结合方面取得了显著成就。AI驱动的智能物流、跨境支付、个性化消费等商业模式,将继续成为中国企业差异化竞争的核心。

      在中国移动近日举办的“2025年中资出海数智赋能合作大会”上,中国移动副总经理李慧镝发言称,AI技术不仅重塑产业形态,更重新定义中国企业在全球价值链中的创新引领地位。

      为更好赋能中资出海,李慧镝提出四点建议,一是共建新一代数智基础设施,二是共营企业数智出海服务平台,三是共拓“AI+”行业创新应用场景,四是共创包容性数字社会价值。

      “中国有14亿人的庞大市场,有最丰富的应用场景,有全球数量最多的优质工程师,也有高强度、多样化的竞争。能在中国市场胜出的产品和技术,也将在全球市场上扮演重要角色。”吴泳铭表示,中国企业的技术、供应链、服务和品牌能力已形成外溢效应。“未来,中国企业将在全球市场拥有更大的影响力。”         

                   (责编:王震、杨迪)

  • 原文来源:http://finance.people.com.cn/n1/2025/0524/c1004-40486795.html
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    • 在近期举办的2023大中华区高管交流大会上, Gartner发布最新调研结果显示,中国企业正在将人工智能项目从原型转向生产,大多数企业已不再纠结于为何需要AI能力,而更加关注AI工程化能力的建设,以数据驱动决策为目标,持续为业务创造价值。一些领先的中国AI企业已经在各个场景中运用生成AI和其他新型AI技术,构建原生AI企业。 尽管CIO们普遍认为AI对业务具有巨大的价值,但董事会成员对AI持有怀疑态度,其实际效果未能达到预期。然而,ChatGPT的推出使得董事会成员和企业高管首次接触到生成AI的巨大潜力,开始相信生成AI能够为业务带来变革和巨大价值。这给CIO们带来了一些焦虑和压力,他们担心错过了生成AI的投资机会。 Gartner发布中国企业人工智能趋势浪潮3.0,旨在帮助企业首席信息官(CIO)更好地规划AI能力,提升业务效果。 守成和创新 目前,中国企业平均已部署超过5个AI用例,每个企业平均已开始部署24个AI用例。虽然许多业务用户或企业高管认为AI只是像安装插件一样简单,但实际上,运营AI涉及数据加工、业务指标梳理、数据集成、业务集成、持续监控和优化等多个环节,需要全局考虑端到端的AI用例和流程。5个中国企业中仅有1个企业的AI能够完全满足业务需求,这也是为什么越来越多的领先企业不再将AI视为单个项目的投入,而是以产品运营和组合运营的方式,从端到端、业务结果导向的角度来整体运营AI,使其在全生命周期中持续产生业务效果。 Gartner高级研究总监方琦表示:“大多数企业会保持现有业务成果,并在有能力的情况下利用生成式AI进行算法改进类的局部创新。对于一些企业而言,进行流程,算法,系统的全局创新可能带来更有价值的应用,但也伴随着较大的风险。在最新的中国企业调研中,有75%的企业认为生成式AI的未来能力可能超过其带来的风险。尽管目前企业对风险的感知较低,但一旦出现风险,可能会对企业造成巨大商誉损失和客户流失。” 平衡风险和价值 在应用生成型AI时,企业往往会规避风险,即在不引起严重后果或潜在争议的情况下使用AI技术。这种谨慎的态度是合理的,但也可能导致错失一些潜在的商业机会。因此,企业需要在实现商业价值和管理风险之间寻求平衡。 Gartner高级研究总监方琦表示:“为了平衡价值和风险,我们应该延续巩固已有投资,持续应对已知的风险,将精力投入到机会或高业务价值低风险的持续投入中。对于高风险低价值的用例,我们应果断地去除它们。同时,我们也可以从创新的角度追逐高业务价值和高风险的用例,通过隐私计算等方式保护用户数据隐私,并通过数据的统计值帮助业务持续实现其价值,打造差异性能力。” 为了确保AI应用的可信度和可解释性,企业应该采取透明度和可解释性的方法,确保AI决策过程的透明度,以及提供对AI决策的解释和辩解能力。在应用生成型AI时,企业需要仔细评估可能涉及的道德、法律和社会问题,并确保符合相关法规和道德标准。通过建立明确的监管和治理框架,企业可以在平衡创新和风险的基础上实现AI的商业潜力。 融合团队 在明确风险和价值之后,我们还需要思考如何选择人才和调整组织架构,以帮助AI战略性地落地。在中国企业落地AI时,超过一半的企业认为人才是最大的挑战。与此相比,在国外只有不到30%的企业认为AI人才是最大的挑战。这可能是因为不同的组织对人才和组织关系的要求不同。领先的机构通常能够整合不同的业务理解、IT技能和数据科学技能,使AI能够更完整、更全面、更有效地落地。 Gartner高级研究总监方琦表示:“在落地AI方面,选择合适的人才是首要任务,但也不能忽视组织架构和企业文化对人才适配的重要作用。通过守成为先、管理风险、择人任势这三个理念,更加战略地规划,落地,运营相应的AI能力。”