CFS2024第十三届财经峰会暨Amazing 2024创新企业家节定于今年7月25日至26日在北京举行，主题为“向新而行，新质生产力激发新活力”。
作为中国经济领域最具影响力的思想盛会，CFS第十三届财经峰会将汇聚国内外颇具远见的商业领袖、经济学界翘楚、创业家及新青年代表，讲述中国故事，共享中国机遇，共促复苏增长。
以下是2024CFS第十三届财经峰会中人工智能+与新质生产力的精彩瞬间，由云现场整理。
马琳：大家上午好！欢迎大家来到CFS第十三届财经峰会的论坛环节。很高兴有机会在这里与大家相聚，针对“人工智能+与新质生产力”的话题进行探讨。
首先欢迎我们论坛的重磅来宾，他们是
中国城市科学研究会秘书长助理 刘朝晖
标普云CEO 杨蜀
工信部产业实践教授、金蝶数字化转型咨询部总监 王国宝，欢迎各位的莅临。
在论坛的开场，2024年政府工作报告中首次提出了人工智能+行动，人工智能已经上升为一种行动，足以见得在加强顶层设计，先请各位来宾围绕“人工智能+与新质生产力”做一个主题性发言，时间大约为3分钟。请 刘老师 先开始。
刘朝晖：谢谢大家，第四次工业革命就是智能革命，习总书记在提出新质生产力概念的时候，是对当今世界科技发展和生产发展有力的回应，他说了几个关键词，新质生产力产生来自技术革命性突破，生产要素创新性配置以及产业深度转型升级，这三个词是层层递进的关系，人工智能是最基础的，就是我们今天所面临的革命性的技术突破，第四次工业革命号角已经吹响，第一次工业革命标志物是蒸汽机；第二次是电气化；第三次是原子能和计算机推动我们进入信息化时代，人工智能新能源已经成为我们这个时代最重要的技术革命的标志物。
第四次工业革命就是带来根本性变化，第一个人工智能将会影响到每一个人，各行各业无论是脑力还是体力劳动，创造性劳动都面临前所未有的挑战，这个挑战是对劳动者而言的，前段时间高考很多孩子选专业，家长就说人工智能发展到现在，选什么专业都不稳，最后说厨师稳，AI厨王诞生，各行各业都受到非常深入深刻的影响。
第二个人工智能带来的是劳动生产力几百倍的提高，对未来社会的重塑是全面的，必然带来生产率的提升，曾经有影视创作者跟我说，原来我三个月才能完成的动画片，现在半天就能完成，已经是几十倍提升，放到其他行业很多行业会有几百倍的提升。
第三个我们能不能跟上人工智能科技进步，国与国的竞争就是劳动生产力的竞争，谁能创造出更多的价值谁就能赢，蒸汽机、电气化时代我们是落后了，我们有过去百年的屈辱到了信息化时代，机遇我们跟上了，我们有了今天的地位，智能革命能不能跟得上非常值得重视的。
第四个人工智能革命对社会的影响又将推动着生产关系新的变化，习总书记在新质生产力基本内涵中提到的劳动者、劳动资料、劳动关系、劳动对象及其优化组合的提升是我们新质生产力发展的基础。
马琳：从刘老师的分享中我们可以看出人工智能对千行百业都有影响包括对每个人的影响都是深刻且具体的，当然也不能否认人工智能确实带来生产效率的提升，每个人、每个企业、每个行业都要积极拥抱人工智能，利用人工智能来助力生产关系的提升，构建新质生产力。
接下来有请标普云CEO杨蜀来分享你对于人工智能+新质生产力的看法是怎样的？
杨蜀：我们从互联网+很快进入人工智能+的时代，这二者有什么差别，在互联网+时代不管是门户、搜索、推荐，本质上提供的是一种信息，但是到了人工智能时代以后提供的是分析和解决问题的能力，这是很大的本质不同，人工智能技术不是新技术，它从人工智能概念的提出包括神经网络概念的提出已经过去六七十年了，为什么这一波突然突破了，更多因为大模型突破了，我们就想知道人工智能本质是什么，本质是神经网络技术，跟以前的计算机有很大的不同，这几年研发过程中有深刻的体会，以前做计算机研发，计算机不会出错，如果结果不满意，那就是程序员的错，代码写的不够好，安全性不够，效率不够高。神经网络不一样，是基于统计分析，跟传统计算机有互补，那边100%正确，这边不是100%正确，但是可以创新，可以提供新的回答。
回到本质，基于本质来找新的应用场景，用这波AI来解数学题可能不会让你非常满意，用它来做语文或者分析，做一些创新的事情会给你带来意想不到的效果，在人工智能新质生产力既然是新质，没必要去做以前就能做的事情，就好像无人网约车出现以后，有人问人工智能能不能先去干人现在干不了的事，而不是现在都能干的挺好的事，这也是一个观点。
回到我们公司自己，用人工智能怎么创造价值，只有为行业创造价值，才是有生命力的，否则还是一个技术而已。
马琳：非常认同杨总所说的，人工智能要去创造价值，代替人不能做的事情而不是取代人已经做的很好的事情。
接下来有请金蝶王总分享。
王国宝：关于人工智能和新质生产力，业界关于它的定义和内涵是蛮多的，两位嘉宾也做了非常好的阐述，我的观点从某种意义人工智能就代表或者就是一种新质生产力，马克思经济学所讲到生产力是劳动者、劳动对象和劳动工具三者相互作用的结果，由此推论新质生产力就是新质劳动者、新质劳动工具、新质劳动对象三者相结合的结果。
AI可以作为新质劳动者，比如数字人、智能驾驶，比如在制造企业里面大量业务场景用到的取代大量劳动强度高的，比如早期像初级阶段的AI、RPA，财务核对账等等，AI作为新质劳动者，AI也可以作为新质劳动工具，在业务场景模型的应用，比如在销售端，这也是目前困扰企业销售制造难的问题，成为人的辅助工具，成为新劳动工具，还有关于计划优化模型、库存挤压大的问题，库存优化模型的问题，这是AI作为新质生产工具，当然还有新质劳动对象，结合企业业务痛点和业务场景去开发相应的大模型，可以基于通用大模型或者基于金蝶厂商来提供的领域大模型，财务大模型，销售预测大模型。
某种意义来说AI某种意义上就是新质生产力，推演看来也是企业的业务能力+的概念，思维模式、企业实践、技术相结合，思维模式在AI时代，在人工智能时代我们一家企业必须具备AI战略思维，必须要跟业务战略充分的融合。
企业实践，要结合企业应用场景充分应用AI人工智能，还有技术层面。
金蝶云星空旗舰版就是用基于金蝶云新一代AI平台构建企业一体化全场景服务，帮助企业打造构建业务能力也就是新质生产力，欢迎大家可以了解一下。
马琳：非常感谢三位嘉宾，“人工智能+”让我们迈向以智能技术为驱动的全新生产和生活方式。新事物发展必然会带来很多机遇，当然也是挑战并存，下面请各位嘉宾谈一谈，您认为人工智能在落地应用过程中面临哪些挑战，如何克服？还是请 刘老师 先开始。
刘朝晖：人工智能落地面临的挑战有几个方面。
第一个技术挑战，人工智能技术能不能够实现可靠稳定、安全的解决方案是非常重要，刚才杨总也提到，大语言模型本质通过统计规律预测语义之间的关系，并不理解自己说的是什么，经常会产生一本正经的胡说八道，比如编造一些事实甚至伪造文献、法律条文，不去查证都不知道这是编的，之前适用的时候发现特别多这样的状况，这是非常严重的问题，一方面基于神经网络人工智能还是要和知识图谱技术结合起来，或者要有一种可信知识图谱，所有的东西都是经过验证是可靠的，这样才能投入到实际应用当中。
另外一方面，我们要在人工智能系统设计的时候，要把符合科学原理和一般常识，将知识可靠性作为人工智能应用刚性要求，这是第一个挑战。
另外一个挑战面临竞争的挑战，包括人工智能应用在内，当今各种经济形势都陷入一种赢家通吃的局面，在过去互联网时代，竞争的非常惨烈，各种新兴业态一出来，各种各样投资吹捧，最后只有一两家活下来，从过去来看这仍然只属于商业模式的赢家通吃，包括在今天人工智能时代更多体现为技术先进，在人工智能发展过程中尽可能去做政策的松绑，为技术发展提供一个宽松的环境，这也要求我们企业家和资本要下决心，在技术上取得突破，而不是更多关注商业模式，商业赢是暂时的，技术不够先进，很快被新的厂家取代。
第三个使用上的挑战，现在有一种新的职业AI提示词工程师，在AI时代生存，不同人输入会产生不一样的结果，要学习在AI时代怎么生存，我们要会用它。
第四个智力方面的挑战，这里面的问题比较多，我说几点，第一个面临人机混合决策环境下的权限和责任的问题，未来面临的是人机共生、人机共治的社会，比如自动驾驶已经进入我们的社会， 我们给智能车开放哪些权限，引发的问题谁来承担责任，伦理问题谁来解决，这些都是迫在眉睫又需要解决的难题。
知识产权的问题，人工智能有没有权利学习人类的智力成果，比如绘画风格、文学创作，最近看到一个网站给作者提供新的合约，必须让你的作品交给人工智能学习，作者拒绝签这样的合同，你学了我的知识之后你会打败我吗。
隐私和安全问题，人工智能学习数据涉及到很多个人的信息，及时去除身份信息也可能会被重新识别，还有人工智能应用涉及到很多生物信息的识别，也需要带来很多滥用和安全的问题。人工智能不光是做好事，会做很多坏事，对个人安全形成很大的威胁，通过治理规则改革做出改变和适应。
马琳：您认为人工智能带来的挑战可以概括为可靠性、经济性、应用型和政策合规性，解决这些问题才能让人工智能更好的为我们服务。
杨总，您认为挑战以及我们该如何破局？
杨蜀：作为新的技术我们首先要掌握驾驭它，人工智能是基于神经网络技术，有很多工程技术的空白，怎么做提示词，我们怎么做RAG，微调，怎么找到训练数据来投喂它，面临新技术的时候我们不断掌握和驾驭它，如果不能填补基于大模型技术空白，也谈不了推出新的产品。
第二个，能不能用人工智能来创新，我们公司是国内第一个推出财税大模型的企业，很多行业是竞争非常激烈的，我们能不能通过AI创新，要么在红海找到蓝海，要么找到新的蓝海，如果这两个不行，带来的价值就是有限的，借助新的人工智能技术去找到新的场景或者说为现有的同质化场景再去创新，不管什么技术，这个榔头再好用，不可能敲每个钉子，你要让榔头敲最有价值的钉子，找到好的应用场景，这样技术才能被不断的用起来，才能形成商业循环，我们公司错位竞争，基于AI来做财税行业，比如我们推出了一系列财税问答，基于大模型问答，而不是基于知识库问答，我们推出了AI开票，对于广大中小企业可以用AI高效开票，这都是结合具体的商业场景创新。
王国宝：AI智能有一个公式，算力+模型+数据，后面三个要素涉及到整个人工智能落地应用的两方，供应方和需求方，挑战应该会来自这两方，第一个需求方，也就是企业方，企业方，我们为这个群体做了数字化转型工作坊，从一百多位企业家的反馈来说，AI需求还是很旺盛的，同时又很担忧，这些企业不比大型企业会面临几个挑战，第一个人才缺乏；另外一个投入问题，这是很实际的问题；第三个数据问题，这是这几个非常实际的问题。
站在供求方，杨总提到我们都是未来人工智能应用模型算法的服务厂商，作为提供者，我们面临的挑战，一方面技术挑战，我们要去研究各行各业领域大的模型，把我们技术平权过程中，让广大企业享受到技术红利的前提是我们需要深入跟各行各业各领域业务场景相结合，这个是我们所缺失的部分，恰恰是我们企业有的部分，在供求两方面挑战是有非常好的结合点，作为我们金蝶也是希望大量客户跟我们一起在基于我们新一代企业级AI平台上，我们一起结合自己的业务场景，研发场景小模型来解决企业的实际问题，各有挑战，而且也有非常好的结合，比如像杨总的AI电子开票。
我就说这些。
马琳：再次感谢各位精彩的发言。下面进入到个人问题环节。我们先来请教刘老师。城市是人工智能应用的最大场景，也是发展新质生产力的最主要载体。过去十多年以来，我国大规模开展了智慧城市建设，在新的时代背景下，您认为应该用什么样的方式应用人工智能来更好地建设智慧城市，更好的为美好生活方式赋能？
刘朝晖：我是做城市规划的，一直在探讨怎么样来通过智慧化的方式让人民感觉到幸福、便捷。
智慧城市从2010年已经有14年的时间，最早在上海世博会可以看到各种各样天马行空关于智慧城市的畅想，给我们的生活带来很大的便利。最后我们看到实现智慧城市与当初的设想差别还是挺大的，过去十多年的成绩大多体现在管理能力的进步上，比如政务系统，今天的办事效率得到前所未有的提升，最多跑一次，网上办理护照，在十年前都是不可想象的事情。比如基础设施服务，今天不出户就可以买电，买燃气，就医系统也是有很大的改进，网上挂号，领取报告，不需要在医院反反复复排队，我们通过基于互联网智慧城市给我们带来的改善，是流程的重复，更多是商业模式的创新。
人工智能时代的智慧城市会带来更加深层次的改变，首先是对我们生活方式的重塑，这不需要我们主动引导就会自然而然发生的变化。
举个例子，虽然自动驾驶还有很多问题没有解决，一定会在很短的时间全面进入城市，意味着我们过去以私人交通为主体的交通组织方式会面临巨大的变革，交通效率会得到很大的提升，每辆车都是老司机，被智能网络控制，会找到最优路径安排，不需要停车，根据整个城市的需求进行优化调度。
餐厨，智能厨师，AI机器人厨师可以完全替代人工，当你进入每个家庭，你给每个家庭节约两到三个小时，我们所面临的技术已经成熟，只是大家愿不愿意接受和改变的问题，在AI厨师普及后，每个住宅不需要再有厨房了，也不需要抽油烟机，燃气灶，可以在综合空间中进行准备。
城市也不需要有燃气管线，没有燃气管线也就没有燃气事故，对城市变化是不经意的但也是非常重大的。
网络化办公，公司除了总部以外，每个公司的办公地点都是遍布整个城市的，住宅区周边形成智能化的办公空间，既有工作的在场感，也没有离开公司，又在公司。第二个又有居住感，在家又不在家新的生活方式可能是我们来城市面临的最大变化。
第二个，人工智能带来城市运行的重塑，人工智能对城市中各种状态的变化进行精准化管理，比如说应对各种突发事件，疫情、自然灾害、社会经济突发状况都能做出有效的决策，确保城市各种功能正常的运转，快速从紊乱状态中恢复到常态。
还可以对各种各样要素流动实现精准调控，水、电、交通流的调控，人工智能最能够发挥用处的场所，城市中的各种决策，不管是市政建设决策还是大的政府层面社会经济决策，都能够通过人工智能进行提前预测，判断你潜在的决策所可能产生的效果，让你的决策实现最优化。
第三个还爱重要的方面，对社会组织的重塑，前面提到未来社会是人机共治，人机共生的社会，一定会产生新的智能社会新的组织形态，在新的形态里面的人、机器、机构都将成为智能体，通过一定的机制进行连接，形成巨大的多中心网络结构，这就改变了过去智慧城市是单中心控制的结构，未来智慧城市或者多中心网络化生成式结构，意味着开放和创新，把大量的内容留给城市的每个人去创造，智慧城市走向生成式智慧城市，会带来巨大的改变，这样的重塑会让每个个体获得更大的自由，也让社会获得更大的效率。
我们还是人工智能智慧城市一定不是立足于管，立足于服务，立足于释放每个人的智力和动力，让每个人获得最大的幸福、便利。
马琳：谢谢 刘老师 的精彩分享。下面我们来请 标普云杨总 分享下，近期有哪些人工智能技术的突破？这些技术如何应用于实际场景以提升新质生产力？
杨蜀：我们知道大模型有两种，通用大模型，垂直大模型，到目前为止SORA也没有推向市场商用，是卷通用的能力，对垂直大模型，卷应用，卷市场化应用创新，比如面向全国小微企业在财税、税务方面有很多痛点要咨询，找不到合适渠道，通过大模型，可以获得比搜索更全面的答案。
很多中小企业在制票开票要识别相关单据、表格，以前用OCR对表格识别准确度是非常低的，人工智能识别又耗时耗力，我们推出用AI识别开票的单据、表格，自动转成开票信息，实现一键开票，给AI提供了项目场景，这就是在应用大模型垂直大模型要发力和创新的。
马琳：最后一个问题请教一下王总，人工智能赋能千行百业，人工智能如何赋能传统行业，尤其是制造业，有没有新的看法和观点？
王国宝：我一直在做企业服务的，谈到企业AI应用落地，新一代技术加持能够帮助企业跨越周期成长，这是一个规律，我们企业在落地应用层面，AI应用有一个优化迭代过程，用PDCA这么一个逻辑来阐述，在P层面，企业从现在开始必须要有AI发展战略，基于AI发展战略要有相应未来三到五年的发展规划或者执行计划，这是P的部分。
D，人才缺乏、资金缺乏不建议你们大量用通用大模型，更多结合自己实际的业务问题，做一些小的模型、小的场景去解决问题，这中间你可以选一些见效快、投入低的点去做试点，在这个过程中我们也建议不要自己去做，选择相应合适的供应商和产品，比如像金蝶以及金蝶的云星空旗舰版，里面有AI大的技术平台，还有杨总介绍针对小微企业财税大模型的应用。
C，我们做完小的场景模型以后需要定期检查，我们去找出差距，找出优化的点，这个需要前期在D的部分，在项目落地过程中我们注重对自身AI人才的培养。
A，优化，PDCA循环是人工智能在制造企业落地生根发芽结果持久迭代循环的过程。
马琳：感谢三位嘉宾的分享，人工智能+为我们经济高质量发展和高水平开放来注入持续的动能，赋能新质生产力，也让我们共同努力拥抱变化，让人工智能的成果惠及全人类。
