复旦管理大视野走进杭州暨复旦大学EMBA浙江同学会年会成功举办

今年年初，DeepSeek的问世再次引爆人工智能热潮，也让杭州又一次走到时代的聚光灯下。

杭州的创新启示是什么？如何促进政策环境、产业生态、创业支持及文化基因的多重优势协同发力？3月29日，复旦管理大视野走进杭州，复旦大学管理学院院长、教授、博士生导师陆雄文，复旦大学管理学院信息管理与商业智能系教授、博士生导师卢向华，复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师上海市数据科学重点实验室主任肖仰华，复旦大学管理学院兼职教授、复旦大学EMBA项目授课老师徐晓冬，杭州民生医药控股集团有限公司董事长竺福江，丁香园创始人、董事长李天天，杭州云深处科技有限公司人力资源总监杜轲等嘉宾，共同探讨杭州的创新模式，及其在人工智能领域的成功经验。

AI智能体：人类“超级管家”还是商业“终结者”？

复旦大学管理学院信息管理与商业智能系教授、博士生导师 卢向华：

什么是AI智能体？我们可以举一个生活中的例子来理解。比如平时买高铁票，我们会自己在12306上操作，这只是把系统当工具，没有代理，也谈不上智能。过去几年，我们可能会让一些机构帮忙抢票，这些机构在这种情况下就是一个基于规则的代理，它按照我们指定的任务去执行。

而随着生成式AI的出现，我们不再需要这些机构了。比如直接用自然语言告诉我们的AI助理，要一张到上海时间最短、票价最便宜、出行安全性最优的票，它就会根据你的意图推理需要的事情和逻辑，比如先看哪个平台买最便宜、有没有优惠券等，然后自主完成任务。

智能体在某种意义上是建立在大模型基础之上的。相比大模型更进阶的是，智能体具备规划思考、使用工具函数等能力，就像是给大脑加上了四肢，不仅能思考，还能带领我们完成特定任务。比如百度地图开放协议支持智能体调用后，用户只需简单告知需求，智能体就能规划行程、预约餐厅、查询停车场等。

当AI 智能体作为我们的个人代理时，我们的主体性会大大增强，不再只是被动地接受平台推送的信息，而是可以借助智能体的主动筛选和分析能力，提高决策的有效性。

对于企业来说，AI智能体的价值更多体现在智能体嵌入工作流后，能够动态完成复杂的任务。企业需要完成财务核算、客户服务等任务，仅靠一两个智能体是不够的。通过可视化的拖拉拽工作流编排，可以将大模型和智能体的能力融入企业各个环节，从而增强工作效率、降低成本。比如在客服领域，智能体可以串联起从通话录音转写、识别用户意图、判断客服服务标准到话术沉淀的完整工作流。

AI 智能体对商业经济带来了哪些影响？可以从三个方面分析：

第一是内容生成与阅读的零边际成本。当未来 99% 的内容都是由 AI 生成，并且99% 的读者都是AI时，数字内容的生成和消费模式将发生巨大变化，可能会催生新的商业化平台。

第二是模型技术能力独占性降低。通用大模型智能基础程度的提高会带来实体之间的技术平权效应，企业竞争的重点不在于AI技术设施，而在于基于AI的创新能力。

第三是链接的网络效应重构。AI智能体之间的链接和协作将改变网络经济的结构，并催生新的智能体网络经济，包括新的技术平台、交互平台以及新的商业模式。

面对AI的快速发展，我们要做好准备，成为AI的“牧羊人”，而不是被替代者。我们要发挥人类在评价、谋划、提问和思考方面的优势，才能在 AI 时代获得核心竞争力。

从“万事知”到“思考者” AI大模型正实现“超能力”进化

复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师上海市数据科学重点实验室主任 肖仰华：

在过去两年中，大模型的发展经历了两次重大突破。首先是ChatGPT的诞生，它让机器具备了生成文字、图像等多模态内容的能力，成就了人类的内容爆发。紧接着是DeepSeek的问世，其R1版本实现了人类反思性的理性思维，使机器能够进行深度思考，这预示着大量强思维、强逻辑的专业工作可能会被AI替代，可以说DeepSeek成就了人类的思想爆发。

这些进展背后，大模型实际上是在复现人类的三种能力。首先是知性能力，即对知识的积累和掌握，就像人类追求博学一样。其次是感性能力，例如GPT-4O能够理解人类的语音、语气、语调背后的情感诉求，实现与人类的情感共鸣。最后是理性能力，如O1、RO1以及传说中的GPT5，它们正在努力实现人类的强思维和强逻辑能力。

未来的大模型发展，需要像培养人类智者一样，同步发展理性和知性能力。一方面，要准备大量语料来训练大模型的知识储备；另一方面，要让它们学会合理使用知识，这种知识的使用能力正是理性能力的体现。换言之，知性仍然是理性发展的基础，没有知识，后续的应用能力无从谈起。

但大模型不能仅停留在知识层面，否则在实际应用中的效果会非常有限。人类智能不仅包含知识，还涉及认知维度，即理性能力。如今，大模型的发展趋势已经从预训练阶段的知识积累，转向后训练阶段的理性能力发展，即如何激发大模型使用知识的能力。

只有让大模型具备强大的理性能力，才能解决现实世界中的复杂问题。大模型的理性能力可以分为机械思维和反思性思维。机械思维是一种直觉式的、无须深思熟虑的思维方式，而反思性思维是有目的、有条理、主动的、推理式的、判断性的思维方式，这才是人类思维的本质。

大模型的发展不仅会提升人类的思维效率和规模，还可能会改变人类的沟通机制。AI的思维方式是透明化的，这与人类隐性的思维方式不同。如果人类过度依赖AI的思维方式，可能会导致认知上的依赖。因此，我们需要警惕AI的过度思考对人类思维的影响，避免陷入自我怀疑的陷阱。

未来，人类需要重塑内在的强大心理，以应对AI带来的挑战。教育是解决这一问题的关键，我们需要发展自己的心理素质，让每个人都能够独立思考、具有创造力，并保持人性的光辉。最终，人类将成为智能机器的“牧羊人”，驾驭AI技术，推动人类社会的进步。

AI应用如何在千行百业中落地生根？ 关于创新、融合与持续的价值创造

杭州云深处科技有限公司人力资源总监 杜轲：

在市场竞争中，企业能否长期存活取决于是否能够真正解决客户的痛点。如果客户购买机器人只是出于尝鲜，而没有复购行为，那么这并不能算作成功的案例。

未来，机器人可能会以更多形态为用户赋能，但能够存活下来的企业一定是那些为客户创造具体价值的企业。目前，机器人行业还处于起步阶段。未来，能够快速将应用场景转化为实际订单或项目的企业，将在技术上取得领先。

丁香园创始人、董事长 李天天：

尽管人工智能带来了便利，但医疗行业的特殊性决定了我们不能忽视其风险。我们既要利用人工智能的优势，又要谨慎对待其可能带来的问题。医疗行业对风险的容忍度极低，人工智能可能出现幻觉问题，导致误诊漏诊。

因此，我们在应用人工智能时，主要从两个角度出发：一是提升企业内部效率，优化工作流程，打通数据；二是面向用户时，将其应用于辅助医生工作，而非直接面向患者。

杭州民生医药控股集团有限公司董事长 竺福江：

近年来，中国药品发展迅速，与国外差距逐渐缩小。人工智能的出现为赶超国际先进水平带来了机会，化合物筛选可通过人工智能实现，提升效率和准确率。

传统制药企业应抓住这一机遇，从信息化管理、数字化营销到智能化制造，全方位进行改造。同时，企业还需不断实现组织创新，打破传统稳定架构，以适应新的发展需求。

复旦大学管理学院兼职教授 徐晓冬：

从学习角度讲，人工智能时代的学习不仅是获取知识，更重要的是建构理性智慧。人类通过交流提升认识世界、自我和判断未来的能力，这难以被人工智能替代。

人工智能时代，企业发展需处理好三个关系：一是政府与市场的关系；二是组织与领袖的关系，明确方向，避免迷茫；三是管理、产品与营销的关系，把握快与慢的节奏。

陆雄文院长做总结发言：

浙江一直是创业创新的热土，杭州更是创业的热点城市。近年来，浙江在科技创新领域，尤其是人工智能方面取得了阶段性成果，展现出蓬勃的生命力。除了人工智能，我们还需要在高端装备、先进材料、芯片、绿色能源、航空航天、深海等众多关键领域取得突破，中国才能真正迈向科技强国。

在这样的背景下，无论是从事科技创新企业，还是传统制造业或服务业，面向未来五年、十年，如果不能用最新技术武装自己，不能将企业打造成技术驱动型的创新企业，那么未来将无立足之地。因此，整个长三角地区在科技创新方面需要进一步加强相互借鉴与合作。我们不仅要注重人才培养和学术研究，还要积极构建科创生态，用整体的生态赋能科创企业，助力其取得突破、走向成功。

科技创新需要管理理论创新的支撑。复旦管院在科创管理赋能方面已经进行了五年的实践探索。我们的教师开展了大量课题研究。

我们发现，在科技创新发展过程中，存在许多规律性问题。从管理角度出发，我们觉得有必要对这些问题进行研究，揭示问题的本质，并给出具有一定理论高度的答案，使其具有跨行业、跨地区的一般性适用性，从而更好地帮助科创企业。

为此，我们举办了复旦科创企业家营，结合理论支持和实践案例，为科创企业家们提供实用的管理知识和管理技能。这些企业家们在课程中能够找到自己在科创实践和企业管理中遇到的各类问题的解决方法，从而提高效率、少走弯路，增加成功概率。

同时，我们在MBA课程中增加了科创管理专题知识，并邀请企业家和科学家来分享前沿技术和产业发展情况，帮助MBA同学更好地准备在自身领域应用相关技术。此外，我们将科创企业家营的课程知识通过研发和案例开发，融入到EMBA、MBA课程中，进一步完善了科创管理赋能的教育体系。

中国新一轮科技革命、产业革命的科技创新，需要民间探索。赋能科创企业，用扎实的研究成果和知识为科创企业提供有力支持，用管理去引导他们走上更有可能成功的道路，这是我们作为管理教育者的时代使命。