【核心觀點】
基本矛盾：數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基本矛盾就是企業(yè)全局優(yōu)化的需求和碎片化的供給之間的矛盾。
勇于探索：企業(yè)要想成為引領(lǐng)全球的領(lǐng)導(dǎo)者，成功應(yīng)對快速變化的市場環(huán)境，就必須在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的全新領(lǐng)域勇敢探索。
協(xié)同創(chuàng)新：多主體協(xié)同創(chuàng)新不僅需要數(shù)字化和智能化的技術(shù)手段，更需要改變企業(yè)內(nèi)部的組織管理和外部的商業(yè)模式，也就是讓生產(chǎn)關(guān)系匹配生產(chǎn)力，才能真正得以實現(xiàn)。
指數(shù)曲線：企業(yè)的數(shù)字化投入如果是一條向上的斜線，那么其收益并不是一條同樣向上的斜線，而是一條指數(shù)曲線，開始時緩慢向上，一旦經(jīng)過了某個拐點之后，就會呈現(xiàn)出快速增長的態(tài)勢。
人才標簽：能夠適應(yīng)人工智能時代、滿足未來社會需求的人才應(yīng)該具備三個標簽：創(chuàng)造力、想象力和批判性思維。
AI機器人：未來具有超級能力的AI機器人將遍布各個行業(yè)和領(lǐng)域，如何將這些AI機器人充分調(diào)動起來，取決于企業(yè)的組織能力，而企業(yè)的組織能力又取決于人的能力。
【對話實錄】
數(shù)字化轉(zhuǎn)型要解決全局優(yōu)化需求與碎片化供給之間的矛盾
趙福全：安博士，前面主要交流了產(chǎn)品力，下一個話題咱們談?wù)剟?chuàng)造力或者說生產(chǎn)力。2023年汽車工程學(xué)會專門成立了數(shù)字化與智能制造工作委員會，我作為牽頭人受邀出任主任委員，您也在其中擔(dān)任副主任委員。我們成立這個專委會的主要目的，就是要推動數(shù)字化更好地賦能汽車企業(yè)系統(tǒng)性的產(chǎn)品創(chuàng)造力。
實際上，產(chǎn)品創(chuàng)造力絕不僅僅是研發(fā)的事情，而是涵蓋了企業(yè)研產(chǎn)供銷服管等各個環(huán)節(jié)，并且每個環(huán)節(jié)還要相互打通，最終形成企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)造的綜合能力。更進一步來說，這也不僅僅是整車企業(yè)內(nèi)部的事情，還需要與外部的各類供應(yīng)商等合作伙伴緊密協(xié)作。比如，研發(fā)環(huán)節(jié)不能只靠整車企業(yè)，相關(guān)供應(yīng)商也必須參與進來，特別是一些科技公司的作用不可或缺；生產(chǎn)環(huán)節(jié)，整車企業(yè)其實只負責(zé)集成和組裝，絕大部分零部件都是由供應(yīng)商提供的；采購環(huán)節(jié)也有巨大變化，因為現(xiàn)在的汽車供應(yīng)鏈不僅包括硬件，還包括各種軟件，對此整車企業(yè)必須以不同的方式進行有效管理；最后，服務(wù)體系就更復(fù)雜了，未來汽車產(chǎn)品與外部各種服務(wù)都需要基于數(shù)據(jù)全面連接和打通。由此，企業(yè)才能形成研產(chǎn)供銷服一體化的綜合能力，也即智能制造體系的產(chǎn)品創(chuàng)造力。
我認為，與產(chǎn)品力相比，數(shù)字化對創(chuàng)造力的賦能，意義更加深遠。而像汽車這樣高度復(fù)雜、新舊融合的大產(chǎn)業(yè)，正是數(shù)字化賦能創(chuàng)造力的最佳載體和平臺。反過來說，人工智能助力汽車產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)更高水平的資源優(yōu)化配置，將是其最重要的應(yīng)用場景之一。當然，企業(yè)要成功獲得數(shù)字化的賦能絕非易事，必須面對種種挑戰(zhàn)。那么在您看來，當前汽車產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的卡點究竟在哪里？汽車企業(yè)到底應(yīng)該怎樣推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型呢？
安筱鵬：趙院長提的這個問題，我覺得從廣義上講，是數(shù)字化轉(zhuǎn)型中最重要的問題，我將其定義為基本矛盾。何謂基本矛盾？簡單地說，就是矛盾背后的矛盾、問題背后的問題。我們上學(xué)時都學(xué)過，我國社會主要矛盾是人民日益增長的物質(zhì)文化需要和落后的社會生產(chǎn)之間的矛盾；而十九大報告指出：我國社會主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾。這個表述中的“不平衡不充分的發(fā)展”，就指向了生產(chǎn)力有待進一步提高的基本矛盾。
那么，今天數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基本矛盾是什么呢？我此前講過一個觀點，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基本矛盾就是企業(yè)全局優(yōu)化的需求和碎片化的供給之間的矛盾。剛才趙院長談到，企業(yè)必須基于數(shù)字化手段，打通產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)、采購、銷售和服務(wù)等各個環(huán)節(jié)，實現(xiàn)各種資源的全局優(yōu)化配置。因為在市場需求發(fā)生巨變之際，企業(yè)只有這樣做，才能有效組織內(nèi)外部資源，對用戶快速變化的需求做出實時、精準的響應(yīng)。所以，這種全局優(yōu)化是企業(yè)提升核心競爭力的迫切需求，也是數(shù)字化或者說智能化的價值所在。
然而目前各項業(yè)務(wù)的信息化系統(tǒng)基本都是相互孤立的，很難確保將正確的數(shù)據(jù)，在正確的時間，以正確的方式，傳遞給正確的人。也就是說，當前的根本問題在于，掌握數(shù)字技術(shù)的供應(yīng)商們給汽車企業(yè)提供的解決方案都是碎片化的。例如在同一家車企，可能是A公司做了一套CRM客戶關(guān)系管理系統(tǒng)，B公司做了一套ERP企業(yè)資源管理系統(tǒng)，C公司又做了一套PRM項目管理系統(tǒng)，此外還有D公司做了一套人力資源管理系統(tǒng)。這些軟件公司的產(chǎn)品大多由來已久，當年是為了解決某個局部問題而誕生的，本來就沒有考慮過解決數(shù)字化轉(zhuǎn)型的全局問題。當然，即便想要解決全局問題，也很難做得到。試問，我們怎么能指望一家軟件公司把汽車企業(yè)的所有問題都解決了呢？所以，當我們以更長的視角審視就會發(fā)現(xiàn)，在過去二三十年里，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的一個最主要的問題就是供給與需求脫節(jié)，這也是當前很多問題背后的根本原因。
那么，這個問題應(yīng)該怎樣解決呢？我認為，這需要供給側(cè)與需求側(cè)聯(lián)動。最近我觀察到，很多行業(yè)的領(lǐng)頭羊企業(yè)，在躋身全球第一梯隊，不得不走進創(chuàng)新發(fā)展的“無人區(qū)”時，都做出了一個共同的選擇，那就是“以我為主”去探索全新的數(shù)字化技術(shù)架構(gòu)和解決方案。像ERP、CRM等系統(tǒng)，現(xiàn)在已經(jīng)不是乙方提供給甲方什么，甲方就用什么了。很多甲方都是自己來主導(dǎo)技術(shù)架構(gòu)及解決方案的設(shè)計，然后讓乙方按照自己的想法來執(zhí)行。這些方案也往往不再是傳統(tǒng)的線下部署，而是開始轉(zhuǎn)向云端來重新構(gòu)建。就是說，這已經(jīng)不再是部署單一的某套硬件設(shè)備及軟件系統(tǒng)，而是整體性地遷移企業(yè)的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施體系了。也只有這樣，才能從根本上滿足企業(yè)全局優(yōu)化的需求。對于企業(yè)而言，進行這樣前所未有的創(chuàng)新嘗試肯定會遇到諸多挑戰(zhàn)，其領(lǐng)軍人也要承擔(dān)很大的風(fēng)險和責(zé)任，但是企業(yè)要想成為引領(lǐng)全球的領(lǐng)導(dǎo)者，成功應(yīng)對快速變化的市場環(huán)境，就必須在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的全新領(lǐng)域勇敢探索。這是我的一個判斷，現(xiàn)在看來也越來越受到企業(yè)的認同。
在這樣的全新布局下，數(shù)字化才能真正對汽車產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生全局性的影響。舉個例子，隨著市場需求的變化越來越快，汽車企業(yè)都非常希望能夠縮短產(chǎn)品研發(fā)周期。目前汽車產(chǎn)品的研發(fā)周期已經(jīng)從以前的三四年，逐步壓縮到了現(xiàn)在的24個月、18個月、甚至更短。然而像汽車這樣集大成的復(fù)雜工業(yè)品，要在確保質(zhì)量的前提下不斷縮短研發(fā)周期，像IT產(chǎn)品一樣快速迭代，談何容易？這就需要企業(yè)在產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)以及供應(yīng)鏈等每一個環(huán)節(jié)，都形成更強的組織和協(xié)調(diào)能力，并且充分打通各個環(huán)節(jié)，以進行全局性的整體優(yōu)化。顯然，企業(yè)如果不進行系統(tǒng)性的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，是無法實現(xiàn)上述目標的。
趙福全：剛剛我問的其實是數(shù)字化轉(zhuǎn)型中最難也最關(guān)鍵的問題之一，而安博士的回答非常到位。您分享了一個非常重要的觀點，當制造業(yè)擁抱AI技術(shù)、實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時候，既有單個領(lǐng)域如何突破的局部挑戰(zhàn)，更有多個領(lǐng)域如何協(xié)同的全局挑戰(zhàn)。
從供給側(cè)看，在ANI時代，解決單個問題的軟件系統(tǒng)及專業(yè)能力，已經(jīng)有了很深的積累，但是這種能力并不能滿足AGI時代汽車企業(yè)進行全局優(yōu)化的需求，也不足以支撐汽車企業(yè)主導(dǎo)下全新數(shù)字化解決方案的實施。也就是說，沿著原有的方向發(fā)展，數(shù)字化已經(jīng)遇到了瓶頸。再從需求側(cè)看，為了快速響應(yīng)市場變化，根據(jù)用戶需求來打造產(chǎn)品，汽車企業(yè)既需要在產(chǎn)品研產(chǎn)供銷服的各個環(huán)節(jié)都實現(xiàn)數(shù)字化，更需要打通所有這些環(huán)節(jié)，讓各方的資源和力量都能有效協(xié)同，這就是一個系統(tǒng)性的問題了。比如說，研發(fā)部門做到了根據(jù)用戶數(shù)據(jù)來定義和開發(fā)產(chǎn)品，但是生產(chǎn)不能按此靈活調(diào)整；或者生產(chǎn)實現(xiàn)了智能化定制，但是供應(yīng)商包括物流、倉儲等卻跟不上，這無疑都是不行的。如果說過去數(shù)字化主要致力于也只能解決某個環(huán)節(jié)的問題，那么今后隨著數(shù)字技術(shù)特別是AI技術(shù)的進步，數(shù)字化必須解決的主要問題就是打通各個環(huán)節(jié)，確保各參與方始終站在同一條進度線上來打造產(chǎn)品。
正如安博士指出的，當前通過數(shù)字化提升創(chuàng)造力的重點方向，更應(yīng)該聚焦于各個環(huán)節(jié)的充分打通和有效協(xié)同上。與之相比，各環(huán)節(jié)自身的數(shù)字化能力提升可能反倒沒有那么緊迫，甚至可以說是“小巫見大巫”了。假如企業(yè)認為研發(fā)重要而忽視了生產(chǎn)，又或者覺得生產(chǎn)重要而忽視了供應(yīng)，那其數(shù)字化轉(zhuǎn)型肯定無法獲得良好的結(jié)果。這意味著企業(yè)既要做到每個環(huán)節(jié)和領(lǐng)域的專業(yè)化，更要做到所有環(huán)節(jié)和領(lǐng)域的協(xié)同化。而實現(xiàn)這種專業(yè)化分工基礎(chǔ)上的多主體協(xié)同創(chuàng)新，就是今后汽車企業(yè)最重要的目標。
我想強調(diào)的是，多主體協(xié)同創(chuàng)新不僅需要數(shù)字化和智能化的技術(shù)手段，更需要改變企業(yè)內(nèi)部的組織管理和外部的商業(yè)模式，也就是讓生產(chǎn)關(guān)系匹配生產(chǎn)力，才能真正得以實現(xiàn)。以汽車產(chǎn)品開發(fā)為例，原來主要涉及的就是技術(shù)問題，可以由研發(fā)負責(zé)人來掌管；而現(xiàn)在涉及的遠遠不只是技術(shù)問題，研發(fā)負責(zé)人的權(quán)限就不夠了，應(yīng)該由整車企業(yè)的CEO或者擁有類似權(quán)限的領(lǐng)導(dǎo)來負責(zé)才行。比如，在新形勢下研產(chǎn)供銷服各部門需要更緊密的有效協(xié)同，才能快速、精準地打造產(chǎn)品，而研發(fā)負責(zé)人是很難調(diào)配其他部門資源的；再如，一些核心軟硬件技術(shù)來自于外部供應(yīng)商，必須合理選擇并與之建立長期的戰(zhàn)略伙伴關(guān)系，而這樣的決策顯然也不是研發(fā)負責(zé)人能做的。所以我認為，新時期只有像CEO這樣的角色，才能有效統(tǒng)括全局，推進汽車產(chǎn)品的打造。同樣的道理，如我前面提到的，數(shù)字化轉(zhuǎn)型首先是領(lǐng)導(dǎo)力的轉(zhuǎn)型。只有董事長、CEO轉(zhuǎn)變了理念和認知，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型才能做到位；而眾多企業(yè)的董事長、CEO們都轉(zhuǎn)變了理念和認知，整個行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型才能做到位。
安筱鵬：趙院長，我再補充一點。我們之前做過一個研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：企業(yè)的數(shù)字化投入如果是一條向上的斜線，那么其收益并不是一條同樣向上的斜線，而是一條指數(shù)曲線，開始時緩慢向上，一旦經(jīng)過了某個拐點之后，就會呈現(xiàn)出快速增長的態(tài)勢。
仔細分析來看，這個結(jié)論其實是有道理的。在剛開始數(shù)字化轉(zhuǎn)型時，企業(yè)要進行很多單項的投入，例如購買相關(guān)的硬件設(shè)備和軟件系統(tǒng)，逐漸完成各個業(yè)務(wù)板塊的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施布局。該階段的投入是很大的，但效果只來自于單一領(lǐng)域的特定應(yīng)用，就是前面說的研發(fā)、生產(chǎn)或供應(yīng)鏈中的某個環(huán)節(jié)，因此企業(yè)的收益有限。之后企業(yè)開始把各個領(lǐng)域的應(yīng)用都集成起來，包括企業(yè)內(nèi)部資源的集成以及與外部供應(yīng)商、銷售商、服務(wù)商等資源的集成，最后構(gòu)建形成一個創(chuàng)新生態(tài)。到了那個時候，數(shù)字化轉(zhuǎn)型才能真正產(chǎn)生全局優(yōu)化的效果，企業(yè)的收益也才會隨之呈現(xiàn)出指數(shù)級的增長。
趙福全：這樣的研究結(jié)論正好可以支撐我們的觀點。就像剛剛談到的，目前數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要問題就是要把各個環(huán)節(jié)和領(lǐng)域打通，這樣當數(shù)字化的投入積累到一定程度后，才能實現(xiàn)1+1>2的協(xié)同效果。所謂“打通”不只包括企業(yè)內(nèi)部的組織和管理優(yōu)化，還包括企業(yè)與外部各類伙伴的分工協(xié)作與資源整合，最終各方將形成一個命運共同體，也即一個多主體協(xié)同創(chuàng)新的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。在這個生態(tài)中，任何環(huán)節(jié)和領(lǐng)域都不能有缺位或不足。如果說互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的規(guī)律是長板效應(yīng)，互聯(lián)網(wǎng)公司可以憑借某個單點上的優(yōu)勢脫穎而出，那么我認為當數(shù)字化和智能化進入制造業(yè)的時候，其規(guī)律就變成了短板效應(yīng)。因為制造業(yè)更強調(diào)集成，只有單點優(yōu)勢并不足以提升企業(yè)的綜合實力，相反，任何單點存在短板都會拖累企業(yè)整體的表現(xiàn)和收益。
人工智能時代的人才必須具備創(chuàng)造力、想象力和批判性思維
趙福全：接下來進入下一個話題。數(shù)字化轉(zhuǎn)型要解決諸多難題，但歸根結(jié)底還是要解決人的問題。而人的問題不僅涉及到企業(yè)高層領(lǐng)導(dǎo)力的轉(zhuǎn)型，還涉及到全體員工思維方式、基礎(chǔ)能力和知識架構(gòu)等的轉(zhuǎn)變。對于原本偏向機械硬件的汽車產(chǎn)業(yè)來說，企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，必須有針對性地調(diào)整內(nèi)部人才結(jié)構(gòu)，更多地加強智能化及軟件等方面的人才。
這實際上又涉及到了整個產(chǎn)業(yè)人才培育的大問題。現(xiàn)在高校既有的學(xué)生培養(yǎng)體系也面臨很多爭議，比如未來主導(dǎo)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的人才到底是繼續(xù)來自汽車專業(yè)，還是會來自人工智能等相關(guān)專業(yè)？是讓汽車專業(yè)的學(xué)生學(xué)一些人工智能的課程，還是讓人工智能專業(yè)的學(xué)生學(xué)一些汽車的課程？面向未來的迫切需要，高校應(yīng)該怎樣培養(yǎng)跨界的新型復(fù)合型人才？當然，無論高校培養(yǎng)體系的改革進展如何，企業(yè)自己都要基于現(xiàn)有情況，盡最大努力解決好人的問題。那么安博士，您怎么看這個問題？
安筱鵬：這也是一個非常大的話題。我想從兩個方面談?wù)勛约旱睦斫猓菏紫葟恼麄€社會的角度來看，未來5-10年，隨著人工智能更加普及，我們需要什么樣的人才；相應(yīng)的，教育理念和方法需要怎樣調(diào)整。然后回到汽車產(chǎn)業(yè)，審視一下具體的人才需求和組織調(diào)整等問題。
總體而言，當人工智能全面到來的時候，我認為教育將是全世界、全社會受到最大挑戰(zhàn)的行業(yè)之一。因為有了人工智能，人類就不需要再像以前那樣死記硬背很多知識或者勤學(xué)苦練很多技能了。比如當你在工廠工作時，會有一個數(shù)字人和你一起配合，它是一個由通用人工智能賦能的超級學(xué)霸，這個學(xué)霸可不是市里或省里的狀元那么簡單，而是幾乎學(xué)習(xí)了地球上所有的知識，試想這樣的數(shù)字人會給你多大的幫助！當然，由此也帶來了一個問題——未來5-10年或者更長的時間之后，制造工廠、律師事務(wù)所、醫(yī)院以及行政單位等等，究竟需要什么樣的人才？對此很多團隊都展開過深入的研究，綜合來看，能夠適應(yīng)人工智能時代、滿足未來社會需求的人才應(yīng)該具備三個標簽：即創(chuàng)造力、想象力和批判性思維。既然如此，我們就要反過來思考，當前的高校乃至整個教育體系能不能培養(yǎng)出這樣的人才呢？如果不能，這就是今后教育體系深化改革的方向和目標。也唯有如此，教育才能跟得上時代的發(fā)展進步。
回到汽車產(chǎn)業(yè)來看，上述結(jié)論也同樣適用。近期我與一汽的管理層交流得比較多，他們推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型和人工智能應(yīng)用的方式方法，我認為非常值得借鑒?？赡芎芏嗳硕加X得，央企的創(chuàng)新似乎不那么活躍，同時東北地區(qū)的發(fā)展活力似乎也不那么足。而依我觀察，這應(yīng)該是一個錯誤的認識。至少一汽這家東北的央企，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面展現(xiàn)出了很強的活力和創(chuàng)造性，其組織變革的力度甚至要比不少民企更大。
我講幾個案例。第一個案例是關(guān)于組織方式的。我們知道，當前幾乎每家企業(yè)都有業(yè)務(wù)人員和IT人員，以往的組織方式是分成業(yè)務(wù)部門和IT部門，前者把需求傳遞給后者，然后再由后者購買或外包開發(fā)軟件系統(tǒng)來滿足需求。而現(xiàn)在一汽將內(nèi)部的業(yè)務(wù)人員和IT人員編在一起，稱之為戰(zhàn)隊，形成了一個有機的整體。即在最基本的業(yè)務(wù)單元上，IT、數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)部門的人員共同組成一個聯(lián)合體，然后一起確定并滿足各種需求。應(yīng)該說，這種組織方式與很多傳統(tǒng)企業(yè)所做的變革都不一樣，體現(xiàn)出一種創(chuàng)新的理念。
第二個案例是關(guān)于數(shù)字化解決方案的。前面我講過，當一家企業(yè)進入到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“無人區(qū)”時，一定要“以我為主”來主導(dǎo)推進相關(guān)工作。而一汽正是這樣做的，他們從自身的實際需要出發(fā)，自行設(shè)計并構(gòu)建了基于云的數(shù)字化解決方案，包括企業(yè)資源管理、研發(fā)管理、供應(yīng)鏈管理等系統(tǒng)，都是一汽按照整體規(guī)劃重新構(gòu)建的。老實說，這種全面重構(gòu)的轉(zhuǎn)型實踐，難度之大超乎想象。所以，我曾和他們半開玩笑地說，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一場攀登珠峰的競賽，而一汽選擇了從更艱難的北坡上山。
第三案例是關(guān)于人工智能大模型的。在這方面，一汽的推進也很快。我關(guān)注到央視《新聞聯(lián)播》在介紹新質(zhì)生產(chǎn)力時，曾經(jīng)專門提到一汽聯(lián)合阿里云通義千問打造的GPT-BI大模型應(yīng)用。目前一汽的管理層包括董事長、總經(jīng)理，都在使用這個大模型，以實現(xiàn)基于實時數(shù)據(jù)的科學(xué)決策。
從上面的例子可以看到，一汽推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型和AI應(yīng)用的行動不是孤立割裂的，而是相互聯(lián)動的，從而形成了從認知、到戰(zhàn)略、到組織、再到一系列具體舉措的系統(tǒng)工程。諸如企業(yè)對組織架構(gòu)的調(diào)整，對數(shù)字化方案的主導(dǎo)，以及對AI大模型的應(yīng)用，看起來只是一個個現(xiàn)象，而在這些現(xiàn)象背后的，則是企業(yè)積極擁抱新技術(shù)、新模式以應(yīng)對市場巨變的決心和勇氣。未來肯定還會有更多更強的人工智能技術(shù)投入應(yīng)用，相信所有企業(yè)都想擁抱這些新技術(shù)，然而有意愿是一回事，有能力則是另外一回事。而在我看來，一汽就是一家既有意愿、也有能力應(yīng)用數(shù)字化和智能化技術(shù)的企業(yè)。
趙福全：剛才安博士從未來人類社會的高度，對人工智能時代的人才應(yīng)該具備什么能力進行了精要闡釋，并指出這就是教育體系改革的目標所在。
說起來，人才問題的確是一個大話題。而且當前人工智能的應(yīng)用才剛剛拉開序幕，今后還會出現(xiàn)很多我們今天難以想象的景象。未來我們將會處在人機共生的環(huán)境中，即人與AI機器人一起工作、一起生活。當然，AI機器人并不是非要做成自然人的形態(tài)，但它一定會具備覆蓋一個甚至多個行業(yè)的集大成的超級能力，或者說是一個非常厲害的“人”，可以有效輔助和支撐人類的各種活動；而人類則必須與這樣的AI機器人共同合作，才能更好地創(chuàng)造產(chǎn)品、提供服務(wù)、完成工作。最終，整個世界都將因此而改變。正因如此，未來人才的能力需求將發(fā)生根本性的改變。
首先，簡單強調(diào)某個領(lǐng)域記憶性的知識或者重復(fù)處理某個問題的技能，都沒有什么意義了，因為在這些方面AI機器人的能力要比人類強得多。但是人具有創(chuàng)造力，可以提出創(chuàng)新性的方案，然后讓AI機器人來落地，因此人與AI機器人協(xié)同工作的能力就變得至關(guān)重要。從這個角度看，如果說原來學(xué)生先要學(xué)習(xí)怎樣與其他人交往，那么未來學(xué)生可能也要學(xué)習(xí)怎樣與AI機器人交往，這意味著學(xué)校必須徹底改變培養(yǎng)學(xué)生的目標和重點。我想，屆時或許培養(yǎng)學(xué)生建立適應(yīng)人機共生社會的價值觀和世界觀也是非常重要的。
其次，未來具有超級能力的AI機器人將遍布各個行業(yè)和領(lǐng)域，如何將這些AI機器人充分調(diào)動起來，取決于企業(yè)的組織能力，而企業(yè)的組織能力又取決于人的能力。所以，高校除了培養(yǎng)學(xué)生掌握一定的基礎(chǔ)理論和專業(yè)知識，更重要的是，要培養(yǎng)學(xué)生管理多元資源特別是各種AI機器人的能力，也即新型的領(lǐng)導(dǎo)力。目前高校工科專業(yè)對學(xué)生領(lǐng)導(dǎo)力的培養(yǎng)遠遠不夠，而且基本沒有涉及對AI的管理，這是亟待改進的，因為未來具備管理AI的領(lǐng)導(dǎo)力將變得極其關(guān)鍵。
最后，未來人類可能只有在創(chuàng)新方面才比AI機器人更有優(yōu)勢。因此必須著重培養(yǎng)人才具有創(chuàng)新的意愿、意識和能力。例如，人要敢于挑戰(zhàn)原有的組織架構(gòu)，要積極擁抱各種未知的全新技術(shù)。就像我們前面講到的，人工智能將給人類帶來一個全新的世界，我們完全可以放飛思想、盡情想象、勇敢創(chuàng)造。到那個時候，曾經(jīng)可能被認為比較虛的想象力和創(chuàng)造力，才是人類必須擁有并充分發(fā)揮的核心能力，而這也恰是當前的教育體系所缺乏的。
總之，人工智能在幫助人的同時，也將完全改變?nèi)?。這將是一個從量變到質(zhì)變的過程，而變化的速度正越來越快。為此，我們需要盡早做好準備。
未來人工智能將會重新定義企業(yè)的組織及管理
安筱鵬：是的，正如趙院長所說，未來人工智能將對人才的需求以及組織的形式產(chǎn)生巨大影響。事實上，我認為在人工智能的時代，我們需要重新定義組織。
為什么這么說呢？過去我們講的組織，就是一群人圍繞著共同的目標，相互協(xié)同來完成某件事情，組織的主體都是人。但是現(xiàn)在誕生了數(shù)字人，剛才趙院長也說到了AI機器人，今后可能是人與很多數(shù)字人一起協(xié)同工作，例如有研發(fā)的、有人力的、有編程的、還有法務(wù)的，各個方面的各種數(shù)字人。目前阿里云就有一個數(shù)字員工叫做通義靈碼，它的工號是AI001號，這個數(shù)字人對業(yè)務(wù)非常熟，工作效率也非常高。
未來當這些數(shù)字人進入公司之后，我們不難想象會有這樣的場景：召開一次新車型開發(fā)的研討會，或者人力資源的招聘會，參會的自然人有三四個，同時還有四五個數(shù)字人一起參會，可能是分別來自設(shè)計、人力資源和法務(wù)等相關(guān)部門的數(shù)字員工。就像您剛才講的，人與數(shù)字人將會協(xié)同工作，進入到共生的狀態(tài)。
在這種情況下，企業(yè)的組織包括內(nèi)涵、形態(tài)和邊界等，都將與此前完全不同。同時，人力資源的功能和責(zé)權(quán)也將隨之發(fā)生根本性的變化。試想如果一家公司有30個人類員工和25個數(shù)字員工，那么數(shù)字員工是讓IT部門、還是人力資源部門來管理呢？對數(shù)字員工又該用什么方式來管理呢？另外，如果公司需要招聘某個領(lǐng)域的專業(yè)人員，不管是設(shè)計或銷售的人才，還是法務(wù)或財務(wù)的人才，既然公司無非是想借助這個人所具有的相關(guān)專業(yè)能力，那么為什么不干脆采購一批具備這些能力的數(shù)字人呢？也就是說，未來組織的主體將是自然人和數(shù)字人的集合，而且隨著人工智能技術(shù)的不斷進步，后者的比例很可能會持續(xù)提高，組織本身也就必須為之改變，這將倒逼企業(yè)形成重新定義組織以及管理新型組織的能力。
趙福全：所以說，人工智能似乎很遙遠，其實近在眼前。一系列變革已經(jīng)在發(fā)生了，而且未來的改變可能遠不是今天的我們能夠想象得到的。當超級人工智能的時代到來之際，每一個人造單體都將具有高度的智能，同時這些智能單體又是互聯(lián)的，從而將會組合形成更高的群體智能。從這個意義上講，人工智能領(lǐng)域從量變到質(zhì)變的速度之快、影響之大，甚至可能不是摩爾定律所能表征的。因此，我們每一個人都需要建立全新的理念、形成全新的能力，特別是人機共生的理念和能力。
時間過得很快，今天圍繞數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一主題，我與安博士交流了近3個小時。安博士深耕數(shù)字化領(lǐng)域多年，在阿里研究院長期從事相關(guān)研究，形成了自己關(guān)于信息化、數(shù)字化、智能化等的系統(tǒng)認知和獨到見解。同時作為來自企業(yè)一線的專家學(xué)者，安博士還出版了多本相關(guān)領(lǐng)域的著作。而今天收看我們欄目的同仁們，想必更能直觀地感受到安博士的淵博學(xué)識和深刻洞見。我們談到的內(nèi)容非常廣泛，涉及到數(shù)字化轉(zhuǎn)型及智能化發(fā)展的各個方面。當然有些前沿的話題尚無行業(yè)共識，我們的觀點也只能作為一種參考，有待未來的產(chǎn)業(yè)實踐者們?nèi)プC實或者證偽。下面，我對今天的交流做個總結(jié)。
第一，數(shù)字化將給人類社會以及各行各業(yè)帶來全方位的改變。實際上，數(shù)字技術(shù)一直在融入到經(jīng)濟和社會的方方面面，但是此次數(shù)字技術(shù)的最新進展——AI大模型的出現(xiàn)，不是量變積累的技術(shù)進步，而是質(zhì)變突破的技術(shù)革命和產(chǎn)業(yè)革命，標志著從ANI弱人工智能向AGI強人工智能或者說通用人工智能的躍進。甚至可以說，本輪AI大模型將給整個社會帶來空前廣泛的巨大影響，其威力堪比“核武器”。這既是因為技術(shù)本身的質(zhì)變，更是因為大模型可以應(yīng)用于幾乎所有的行業(yè)和領(lǐng)域，從而徹底改變?nèi)祟惖纳a(chǎn)和生活方式。
第二，數(shù)字化主導(dǎo)的智能時代與此前完全不同，將會催生出全新的生產(chǎn)要素、生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系。具體來說，數(shù)據(jù)是新的生產(chǎn)要素；數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲、處理和應(yīng)用的各種技術(shù)，也即數(shù)字化的技術(shù)手段，是新的生產(chǎn)力；而確保這種新生產(chǎn)力得到釋放的企業(yè)組織架構(gòu)和商業(yè)模式等，就是新的生產(chǎn)關(guān)系。由此，數(shù)字化不僅能夠帶來產(chǎn)品力本身的提升，即基于數(shù)據(jù)、通過AI賦能，使產(chǎn)品變得更好；更能帶來支撐產(chǎn)品的創(chuàng)造力的全面提升，即將數(shù)據(jù)和AI應(yīng)用于產(chǎn)品創(chuàng)造的全過程，涵蓋研產(chǎn)供銷服等各個環(huán)節(jié)，從而以更優(yōu)的品質(zhì)、更低的成本和更高的效率來提供產(chǎn)品及服務(wù)。在我看來，與產(chǎn)品力相比，數(shù)字化帶來的創(chuàng)造力提升更加重要，也更有廣泛拓展的巨大空間。
第三，企業(yè)實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型既有適應(yīng)時代變化的共性訴求，也是不得不做的戰(zhàn)略選擇。盡管不同的企業(yè)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型各有各的思考，但是其根本原因在于，當前市場需求正變得日益復(fù)雜多變，用戶越來越青睞個性化、實時化和智能化的產(chǎn)品及服務(wù)。在這種情況下，企業(yè)唯有實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以數(shù)字技術(shù)來武裝自己，并將其融入到經(jīng)營、管理和決策等方方面面，才能優(yōu)化資源配置效率，有效提升核心競爭力，快速響應(yīng)市場變化，成功應(yīng)對“復(fù)雜系統(tǒng)的不確定性”帶來的嚴峻挑戰(zhàn)。與此同時，數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要持續(xù)而巨大的投入，而收益往往難以預(yù)期，這導(dǎo)致部分企業(yè)心存猶疑。然而不轉(zhuǎn)型的風(fēng)險更是企業(yè)無法承受的，因為其他企業(yè)可能會籍由數(shù)字化轉(zhuǎn)型形成強大的競爭優(yōu)勢。所以，數(shù)字化轉(zhuǎn)型也是企業(yè)“不得不做”的事情。
第四，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之所以如此艱難，主要有兩方面的原因。一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一項全方位的系統(tǒng)工程，企業(yè)必須從理念、認知到技術(shù)、工具，再到組織、管理等各個方面協(xié)調(diào)推進，這無疑是極其困難的。另一方面，當前產(chǎn)業(yè)有一個普遍性的瓶頸問題，即企業(yè)全局優(yōu)化的需求與碎片化的供給之間不相匹配，安博士將其視為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基本矛盾。為解決這一問題，有志于實現(xiàn)全球引領(lǐng)的企業(yè)，都應(yīng)該自己主導(dǎo)數(shù)字化轉(zhuǎn)型“無人區(qū)”的創(chuàng)新發(fā)展，系統(tǒng)設(shè)計整體解決方案，并重新構(gòu)建相關(guān)系統(tǒng)。同時企業(yè)還要積極建設(shè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)，努力實現(xiàn)專業(yè)分工下的多主體協(xié)同創(chuàng)新，以獲取自己不具備的能力和資源，與生態(tài)伙伴一起創(chuàng)造數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最大效益。
第五，大模型與專業(yè)模型既有明顯不同，又有緊密關(guān)聯(lián)。正如安博士指出的，我們今天所講的專業(yè)類模型，與幾年前依托ANI構(gòu)建的專業(yè)模型有著本質(zhì)區(qū)別，是完全不同的兩個物種。由于現(xiàn)在有了AI大模型作為基礎(chǔ)模型，行業(yè)垂直應(yīng)用的專業(yè)類模型可以高質(zhì)量、高效率、低成本地解決更加復(fù)雜而廣泛的各種問題，其能力實現(xiàn)了由量變到質(zhì)變的躍升。所以，專業(yè)類模型并不是大模型，但一定要構(gòu)建在基礎(chǔ)大模型之上。反過來講，在基礎(chǔ)大模型上構(gòu)建更多不同行業(yè)和領(lǐng)域的專業(yè)類模型，并實現(xiàn)相互聯(lián)動，又是大模型產(chǎn)生更大價值的必由之路。如果只有大模型、沒有專業(yè)類模型，那大模型在整個社會起到的作用就會有很大的局限性。也就是說，大模型和專業(yè)模型之間是相輔相成的。
第六，汽車產(chǎn)業(yè)推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型空間廣闊，同時挑戰(zhàn)巨大，企業(yè)必須全方位系統(tǒng)施策。汽車作為關(guān)聯(lián)廣泛的集大成產(chǎn)業(yè)，不僅自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型將產(chǎn)生多元戰(zhàn)略價值，而且還將為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了最佳載體和平臺。無論是智能汽車產(chǎn)品從交通工具屬性向空間屬性、情感屬性的擴展，還是汽車智能制造帶來的研產(chǎn)供銷服一體化運行，數(shù)字化轉(zhuǎn)型將使汽車產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)品力和創(chuàng)造力實現(xiàn)全面升級，進而深刻影響整個社會的生產(chǎn)生活。但是高度復(fù)雜的汽車產(chǎn)業(yè)也是實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型最難的行業(yè)之一。一方面所需投入更大、見效時間更長；另一方面，在萬物互聯(lián)的前景下，汽車制造業(yè)與大智能產(chǎn)業(yè)相互融合，導(dǎo)致汽車產(chǎn)業(yè)的核心技術(shù)及能力更多元、更交織、也更易變，沒有任何一家乃至一類企業(yè)能夠擁有全部所需能力，這意味著汽車產(chǎn)業(yè)的各類參與主體都必須重新審視自身應(yīng)該具備哪些能力，又應(yīng)該從外部獲得哪些能力。為此，汽車企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型一要有清晰的產(chǎn)業(yè)分工，既要“有所為”，更要“有所不為”，也只有“有所不為”，才能集中力量做好“有所為”；二要從高層的領(lǐng)導(dǎo)力，員工的認知、知識與技能，各種數(shù)字化的技術(shù)手段，以及企業(yè)內(nèi)部的組織架構(gòu)、管理流程與外部的商業(yè)模式等各個方面，全面系統(tǒng)地實施整體性的轉(zhuǎn)型方案。
第七，數(shù)字化轉(zhuǎn)型最終要靠人來實現(xiàn)，而未來的人才需要具備完全不同的思維方式和核心能力。因為未來將是人機共生的全新時代，企業(yè)需要有效組織管理由自然人和數(shù)字人共同組成的團隊。這就要求人才必須具備與AI協(xié)同工作的能力，同時還要發(fā)揮AI所不具備的創(chuàng)新能力。當然，這樣的能力不可能從天而降。對于企業(yè)來說，要從組織架構(gòu)變革、資源管理優(yōu)化等方面入手，逐步改變?nèi)瞬沤Y(jié)構(gòu)和運行模式。而對于整個教育體系來說，也要以上述能力需求為培養(yǎng)目標進行全面改革。只有這樣，才能為汽車產(chǎn)業(yè)乃至各行各業(yè)提供有能力擁抱數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的新型人才，進而支撐人類社會迎來更加美好的明天。
最后，再次感謝安博士的精彩分享和真知灼見，祝愿您在數(shù)字化以及人工智能領(lǐng)域輸出更多的研究成果、發(fā)揮更大的引領(lǐng)作用！
安筱鵬：謝謝！
