在人工智能技术加速渗透产业领域的当下，如何让AI从实验室走向真实应用场景，成为企业界关注的焦点。12月12日，海口举办的"AI价值锚点：从技术狂热到商业理性"圆桌对话上，三位来自不同行业的企业家分享了他们的实践洞察，为AI技术落地提供了多元视角。
开普云董事长汪敏用"交通工具"比喻AI的落地挑战。他指出，大模型参数量扩大确实能提升技术性能，但当技术进入行业应用阶段，价值评估标准会发生根本转变。"就像汽车的核心价值是安全送达目的地，AI必须通过可用性、可靠性、可持续性等指标证明自身价值。"这位技术出身的企业家强调，数据治理是AI落地的基石，"很多行业模型表现不佳，根源在于数据质量不足。这个环节需要大量人力投入，却是决定AI能否深入业务流程的关键。"
在制造业领域，井松智能董事长姚志坚提出了更立体的"护城河"构建方案。他以智能工厂建设为例："在东南亚布局生产线时，不仅要掌握核心技术，更要理解当地文化习俗。我们打造的不仅是模型训练体系，而是涵盖硬件、视觉感知、云平台的完整生态。"这种全链条思维使企业在技术同质化竞争中保持优势，其汽车生产线项目已实现与客户工艺的深度融合。
作为AI应用方代表，华夏航空CEO吴龙江展现了更务实的态度。他坦言公司对AI的认知经历了从"狂热"到"冷静"的转变："当前大模型存在明显的能力短板，比如处理图表数据时表现较弱，决策时难以调用全量信息。"基于这种判断，公司制定了"以AI养AI"的投入策略，"我们不会盲目烧钱，而是让AI应用产生的效益成为持续投入的资本。"这位航空业管理者透露，企业正在探索AI在旅游产业链的整合应用，试图通过技术赋能提升消费体验。
这场跨越软件、制造、航空三大领域的对话，勾勒出AI技术产业化的真实图景。当技术狂热逐渐退去，企业更关注如何让AI在具体场景中创造经济价值。从数据治理到生态构建，从能力短板识别到投入策略制定，这些来自产业一线的思考，为AI技术的商业化路径提供了宝贵参考。
