【AI前沿】圆桌对话：AI+的“国家推进计划”与企业的“生存路线图”| 2026AI Partner·北京亦庄AI+产业大会

圆桌对话：AI+的“国家推进计划”与企业的“生存路线图”| 2026AI Partner·北京亦庄AI+产业大会未来一氪·2026年05月22日 14:382026亦庄AI+产业圆桌共议企业AI落地生存路径AI+正从技术指引转向产业实战，政策红利如何兑现？投入如何变成产出？企业如何在浪潮中生存、打赢？2026北京亦庄AI+产业大会首场圆桌对话，将这些问题摆上台面，不谈空想，只谈干法。2026北京亦庄AI+产业大会首场圆桌对话聚焦“AI+的国家推进计划与企业的生存路线图”。贝恩公司全球合伙人成鑫主持，上海市人工智能行业协会部长周晗、美的集团AI研究院院长徐翼、云岫资本创始合伙人兼CEO高超、京东AI智能硬件项目负责人张量四位嘉宾，从政策落地、产业实践、资本视角与平台赋能四个维度展开讨论，为企业提炼出2026-2027年的“生存口诀”。以下为圆桌对话内容，经36氪整理编辑：成鑫丨贝恩公司全球合伙人、大中华区高科技业务主席（主持）周晗丨上海市人工智能行业协会部长徐翼丨美的集团AI研究院院长高超丨云岫资本创始合伙人兼CEO张量丨京东AI智能硬件项目负责人成鑫：各位嘉宾、各位来宾，大家早上好，非常荣幸担任第一场圆桌对话的主持人，我是贝恩公司的成鑫，也代表主办方再次欢迎今天第一场圆桌对话的嘉宾——周部长、徐院长、高总、张总。今天这个主题下，我们就谈三个实实在在的主题。第一个，“国家AI+推进计划”给企业带来的真红利、真约束是什么？第二个，大企业、产业方、资本方怎么把AI从投入变成产出？第三个，2026-2027年，企业能够活下去，打得赢的“生存路线图”怎么画？我们今天希望通过40多分钟的时间，用场景、数据和真实的企业痛点说话，给现场的企业和各位来宾一份能够直接带走的行动清单，这也是我们今天第一场圆桌对话的目标。第一组问题先从政策、行业视角切入，第一个问题提给周部长，国务院“人工智能+”行动已经明确了六个大的方向，以及2027年普及率达到70%的目标，对制造、零售、供应链这些实体企业，今年您觉得必须要落地的刚需场景是哪些？哪些政策是真补贴、真的绿色通道？周晗：从国发11号文发布以来，工信部也好，网信办也好，陆陆续续也跟进了很多政策，包括人工智能+智能制造、智能体产业发展合规实施意见，以及AI+电子商务的发展意见，都明确导向了一个方向，从过去试点探索到后面的注重成效，抓实质落地。当前的脚步，针对您讲的几个领域，大家可以重点考虑的落地方向：制造领域，像智能排产、维护预测以及工艺优化、生产调度，这些是当前各个行业比较关注，而且红利产生的成效比较高、政策密集支持。零售业，千人千面的智能营销，订单优化以及对应的物流派送，供应链领域也涉及到物流配送，物流配送里的智能分拣、具身智能、人工智能怎么做落地的配送，都对应了落地成效比较好的场景。政策角度就比较多了，北京区的领导也提到，国家层面也好、地市层面也好，三券政策已经是热度非常高了，各个城市都有将近数亿甚至是接近数十亿级别的投入，国家层面对于算力基础设施的支持，算力券、模型券、语料券，三券规格非常高，每个季度都可以滚动进行申请和支持，这些都是实实在在给到企业的支持和补助。绿色通道，像很多绿色通道对于人才、落户政策，以及人才专家序列支撑的通道，形成了很快很高效的申请周期压缩，对于企业头部人才，参政议政也好，标准制定也好，都形成了通道建设，对整个企业在后续一系列的发展都有很大的帮助。成鑫：周部长给到几个明确的投入产出比具体的应用场景，也讲了相关支持政策，地方在推进AI+的时候，企业最踩的三个坑——算力浪费、数据合规、投入之后没有回报。这几个坑应该怎么回避？您从协会的角度给到企业最短的落地清单是什么？周晗：有关三个坑，不同行业都会有壁垒，比如算力的问题，一般企业会踩的坑，盲目大规模建设算力，核心避免这个问题是从业务出发，结合实际业务场景明确定义到自己面对的问题。第二个不同行业有一些问题是可以通过行业模型，不一定用大规模模型去对模型进行建设。业务场景的理解是不是跟企业的切口更小，立足点一开始不要那么大，不要一开始就铺开规模效应大的场景去做，很容易遇到很多坑，很多坑不一定企业能够逾越，试点周期短，反复迭代，在算力需求投入里可以很快评估到自己的算力需求。国家对于中小企业，也知道模型应用对企业帮助很大，也建立了集中算力中心，公共算力的资源是可以为企业提供前期很好的帮助，整个业务模型确定的情况下，有一些是训练算力中公共算力做租赁，场景化可以用边缘推理算力去做支持，企业做边缘推理资源的建设会比训练算力资源建设成本低很多。数据合规的问题确实比较敏感，从企业角度，敏感数据做好分级分类，什么是内部可以训练的，做敏感数据的脱敏，公开数据是可以做模型的投喂，还有一些敏感行业是不是做对应的私有化部署，避免数据合规后续的实施问题，过去从技术角度，我们为了达到模型的效果一上来就做训练，现在因为行业进入规范化，网信办、数据局也好，对于数据的合规问题一直都在上线做评估和规范化管理，对于合规问题在业务前期做一定的评估。成鑫：谢谢周部长给大家实操性的建议，您从政策端的角度对于美的、京东这类龙头，希望他们开放哪些场景先做示范，进而带动中小企业跟上？周晗：从政策端关注几个维度，普惠性、示范性，能够带动产业生态，从我个人维度简单谈谈美的、京东这两家龙头企业可能的方向。供应链生产排产的角度，美的和京东都有自己独特的优势，对于生态链中小企业的排产、智能调度、库存管理，这些方向对数据的开放、上下游的协同，这些场景的开放，对于下游企业是非常好的示范作用。像京东在电商里有自己产业链的优势，对于他入驻的中小企业零售商，营销数据的开放，AI营销数据能力的赋能，对于没有技术能力的企业是非常好的工具性赋能，对产业链上下游协同以及龙头示范效应是非常好的典范。成鑫：谢谢周部长！来到产业集团的视角，有请徐院长做一个分享，美的AI变革已经深入到各个领域，制造、供应链、营销，请举三个可量化的场景来说明AI在降本提质增效上真实的ROI投入产出是什么样的，以及投入产出周期是什么样的？徐翼：谢谢主持人的问题，我举三个例子来说明我们在降本、提质、增加收入这三方面的ROI。降本，美的在去年开始我们从端到端整个pipeline来看哪些是我们的机会，我们有一个大的项目——AIGC，比如从智能排产到生产的过程，品质检验、设备预测性维修、产品销售到后面客服的服务，去年算出来的数字是7亿元人民币，内部提效，这是大的AIGC项目，这是降本。提质，我们今年针对用户C端的智能家居，发布了美的MevoX智能体以后，用户交互、回复准确率都有很大的提升，对用户智能家居的提升有很大的提升。增加ROI，美的产业板块也比较大了，大家了解美的是做家电的，我们库卡是工业机器人的业务，万东医疗做智能影像的，增加收入方面，AI给库卡带来的影响是会帮助库卡实现智能化升级，比如以前库卡工业机器人部署需要数天的时间，从开箱到能用，我们希望达到的目的是从数天降到一天甚至几个小时。万东是去年12月份在北京发布的诊疗大模型，帮助万东医疗实现销售增加。总体来看AI对于美的集团从内部研产销到赋能各个产品事业部是有很大的提升。很多项目短期收益会很快，比如1-3个月做进去，我刚刚提到的做售后服务，客服服务，用户买到家电有很多客服问题，我们现在用的是智能语音客服，客户都分辨不出来是真人还是智能语音客服，从立项开始到开始产生ROI三个月左右的时间就可以看到初步的效果，内部的研产效益也是一样的。从小的ROI或者是大的变革，比如一年左右开始做大的变革，整体来讲AI时代很多事情都在加速。成鑫：谢谢美的的徐院长，一些实在的投入产出案例。AI变革不只是技术部署，更多是对企业运作逻辑的重构，从美的的角度，从早期试点到规模化，是先改了流程还是先变了组织，跨部门协同最大的阻力是什么，用什么样的机制确保AI效果的实现？徐翼：先变流程还是先变组织，我们把端到端的流程拉出来看，美的价值链是比较长的，从内部研发到生产、制造、销售，再到客户手里，再到反馈，价值链是很长的，端到端的价值链拉出来看，哪些单点会产生价值我们会进行突破。比如智能客服，比如我们做智能排产，端到端比如智能补货，先从流程来看而不是组织，先看流程再看组织怎么变革，能够符合新的流程。现在AI很大的特点，泛化性或者是统一性，以前传统的流程很多时候不太适合新的在AI时代的变化。下一步要做什么样的事情？比如智能排产、设备预测性修复，我们在线销售等Agent、售后Agent，把单点的Agent建立起来以后，建立端到端的流程变革，这样会非常容易，内部讲人不见人把事给办了，Agent和Agent对话，先做流程变革，再看组织。变革过程中遇到的最大阻力，可以预见的阻力，人方面的阻力，不是我们遇到的最大阻力，最大的阻力还是在数据本身，你的数据治理到底有多好，不管对于产线或者生产过程，任何一个流程，你对它的蒸馏需要什么数据来构建新的Agent流程，数据和数据之间的关系也是非常关键的，也是不好做的事情。用什么机制把这个事情解决，这个要统一规划，数据治理几乎是无止境的，数据和数据之间的关系，内部有很多部门墙、信息墙，这个需要统一规划，最关键的是领导或者一把手对变革的决心，需要全部给打通。成鑫：面对国家2027年的普及目标，美的接下来必做的事情和清单是什么？以及作为龙头企业美的可能会开放哪些能力和方面，给到哪些生态？徐翼：端到端的流程拉出来，重构公司内部的流程还是2B、2C业务流程都需要端到端变革，而且是积极拥抱技术变化带来的相应变革，这个是我们要做的事情，数据方面，数据算法、算力，算法还有算力都是普惠的，社会公有的资源一定是普惠性质的，各家企业在内部治理的程度，是非常能够形成壁垒的地方，美的会在这个方面去做。在生态链里，美的会从算法、协议、场景三个层面都会给行业做贡献。算法层面，美的AI研究院，比如在具身智能我们分享了非常多的开源，比如做具身智能的VLA大模型我们也开源，coding agent也开源，去年我们发布的医疗大模型也开源，算法层面为行业做贡献。第二个协议层面，智能家居，美的在整个智能家居整个行业里面积极牵头做互联互通，消费者需要这个，千家万户老百姓家里不同品牌的家电怎么实现互联互通，实现智慧家居，美的和国家部门积极牵头推进这个事情。第三个场景配合周部长讲的配合政府做场景上的开放，把事情做大。成鑫：谢谢徐院长，接下来听听京东先进的经验，京东在智慧供应链、零售有大量的落地，请您谈一谈AI在供应链、零售领域如何帮助到企业。张量：今天主题是AI在前线，我本身也是零售的一线人员，作为零售公司，每天面临非常多的用户需求，分为三个方面。第一个整个供应链端，技术在演变，但零售的底层逻辑是不变的；那就是对体验、价格、服务的追求，是京东的长期护城河；JD持续利用AI提升体验，降低运营成本和提升运营效率，如采销们智能化办公采销工作台、科技的数字人、物流的狼族机器人等在用户端、运营端和履约端的应用；在丰富的AI应用场景，有机会和能力提升体验和效率，并优化利润。零售端，商家到平台经营零售的业务，首先我们要组建一支团队，我们要有运营人员、广告人员，现在需要有内容人员，还需要有我们自己的客服，刚才提到OPC，在未来，一个OPC，一个单独的独立人公司就可以解决这个问题了，目前在京东后台，我们已经开发了大量跟AI相关的工具和系统赋能给商家，京东向商家免费开放数字人直播服务，助力商家快速搭建7×24小时不间断直播间。第三个，我们内部，作为业务一线人员，内部人员也在应用我们自己办公化智能系统，公司也在将大模型能力赋能到每一个运营人员、业务人员，根据我们自己业务场景来开发自己的Agent，原来我们有很多具备行业经验的专家，在未来所有的经验都会变成通用的能力，可以赋能到内部所有的员工技能里。另外我们也服务了很多客户，B端硬件的客户，我们也把软件的能力和硬件结合，包括京东有我们自己的能力，也会给到家电、3C数码等硬件厂商，来让硬件在体验和智能得到非常大的提升。成鑫：谢谢张总，过去十几年京东也带动了大量生态企业的成长，在AI时代有更多的创新公司涌现