当人们讨论AI时，常陷入"机器取代人类"的焦虑，但技术本质更值得关注——AI的终极目标并非制造无人工厂，而是通过数据处理与智能分析实现效率的指数级提升。中欧国际工商学院终身荣誉教授许小年在走访多家传统制造企业后指出，尽管中国经济已转向科技驱动，但多数企业仍对大数据、AI技术存在认知鸿沟，真正将工业互联网融入业务核心的企业仍属少数。这种现状恰恰说明，效率提升不是简单的技术叠加，而是需要从基础建设开始的系统性改造。
许小年强调，AI与大数据是共生关系——AI因大数据而生，也依赖大数据发挥价值。对传统企业而言，当务之急不是急于应用AI技术，而是先完成数字化与物联网的基础搭建。许多企业试图通过购买AI技术或组建团队快速解决痛点，这种"拿来主义"往往难以奏效。因为脱离数据基础的AI应用，就像没有根基的建筑，看似先进却缺乏持续支撑力。
联想集团的实践为行业提供了参考。自2016年起，联想将数据智能与产业互联网理念推广至汽车制造领域，在某汽车工厂中，通过AI技术实时检测车辆螺丝松紧度的一致性。这项看似微小的改造，实则解决了传统质检依赖人工、误差率高的痛点，不仅提升了产品质量稳定性，更通过数据积累形成了可复制的智能质检模型。联想高级副总裁贺志强坦言，数据智能改造是个艰难过程，但一旦完成，企业将获得持续进化的内生动力。
这种动力在工业互联网浪潮中尤为明显。消费互联网的巅峰虽已过去，但工业互联网与2B互联网正迎来爆发期。随着物联网设备的普及，数据产生量呈几何级增长，AI成为处理海量数据的必要工具。从生产线的实时监控到供应链的智能调度，AI正在重新定义"效率"的边界——它不仅是速度的提升，更是资源配置的优化与决策质量的升级。
在城市管理领域，AI的效率价值同样显著。全球首个"AI智慧车站"——广州地铁21号线天河智慧城示范站的落成，标志着AI在公共交通场景的深度应用。该车站依托自主研发的工业互联网智慧地铁大平台，集成计算机视觉、生物识别等技术，构建起覆盖乘客服务与运营管理的全维度感知体系。
新加坡国家工程院院士、佳都科技全球智能技术研究院院长李德紘介绍，智慧地铁大平台就像给地铁装上"大脑"，通过实时采集乘客流量、设备状态等数据，经智能分析后反馈至运营端，实现客流疏导、设备维护的精准调度。这种模式不仅提升了车站信息化水平，更将运营成本降低了15%-20%。目前，佳都科技的"城市交通大脑"已在合肥、宣城落地，2024年将扩展至上海、广州，通过AI技术探索解决"大城市病"的新路径。
尽管AI应用已渗透至零售、医疗、交通等多个领域，但行业仍面临关键挑战。伦敦大学学院计算机系教授汪军指出，当前所谓的"人工智能"更多是机器学习层面的模式识别，即通过神经网络将数据映射为知识（如人脸识别）。真正的AI应实现"数据-知识-决策"的闭环，让机器具备自主决策能力。
汪军强调，机器决策是下一步发展的核心方向。这需要结合强化学习理论，并借助神经科学、脑科学的研究成果，构建更接近人类思维的智能系统。目前，强化学习已在部分场景（如机器人控制）中展现潜力，但要实现大规模应用，仍需解决数据标注成本高、决策可解释性弱等问题。
从产业实践到技术探索，AI始终围绕"效率提升"这一核心展开。无论是传统制造的数字化转型，还是城市服务的智慧化升级，其本质都是通过数据智能优化资源配置、降低运营成本、提升决策质量。未来，随着机器决策技术的突破，AI的效率价值还将被重新定义——这不仅是技术的进步，更是人类社会发展模式的革新。
