DeepSeek的橫空出世在人工智能領域掀起浪潮。
3月4日，中山火炬高新區黨工委理論學習中心組專題學習（擴大）會議暨“生成式人工智能驅動管理創新”專題輔導報告會召開，動員廣大干部、企業家主動學習AI、擁抱AI，助力企業以新技術推動新變革，努力搶占未來發展制高點。會上，西安交通大學管理學院廖貅武教授作了題為《生成式人工智能驅動的管理創新——以DeepSeek等大模型為例》的專題輔導。
中山是制造業名城，火炬高新區是全市創新發展的“主引擎”，如何通過人工智能應用助力企業數字化轉型升級、賦能企業管理創新？人工智能與制造業如何融合創新，加快培育發展新質生產力？理論周刊“圓桌”主持人專訪了廖貅武教授。
廖貅武簡介：
西安交通大學管理學院信息系統與智能商務系主任，智能決策與機器學習中心主任、健康大數據研究中心主任，長安先導智能決策與機器學習實驗室主任、灣區化學數字研發中心主任。教授、博士生導師。主要研究方向：智能決策與機器學習、生成式人工智能驅動的管理決策、企業數字化轉型、數據資產與數據定價。現擔任中國系統工程學會信息系統工程專業委員會理事、中國自動化學會經濟與管理系統專業委員會委員、中國管理科學與工程學會大數據與商務智能研究會理事，中國系統工程學會數據與知識系統工程專委會常務委員。
以智能化、融合化為特征的
新質生產力革命正在中國孕育
●《理論周刊》：2025年1月20日，杭州深度求索人工智能基礎技術研究有限公司正式發布了其最新研發的開源模型DeepSeek—R1，一時間，猶如一顆投入平靜湖面的巨石，在國際上激起千層浪。開源AI大模型的應用，是否表明“人工智能+”迎來了一個全新的發展時期？
○廖貅武：自18世紀中葉第一次工業革命爆發以來，人類社會大致遵循80~100年的周期規律實現產業文明迭代。每一次技術革命都重塑了全球生產力版圖，印證著“科學技術是第一生產力”的深刻命題。諾貝爾經濟學獎得主羅伯特·索洛構建的經濟增長模型揭示，當資本積累達到穩態后，技術進步將成為經濟持續增長的唯一源泉。而驅動人類文明躍遷的，正是那些具有滲透性、互補性和創新衍生性的通用目的技術（General Purpose Technologies）——從蒸汽機、電力到計算機、互聯網，這些技術集群通過重塑生產函數，持續推動著人類文明向更高維度演進。
在數字時代的競爭中，美國通過技術創新持續鞏固其全球領導地位。20世紀80年代率先開啟以個人計算機應用為標志的IT革命浪潮，90年代構建全球互聯網基礎設施，直至當前主導人工智能革命，硅谷始終扮演著創新策源地角色。微軟、Meta、谷歌、亞馬遜、蘋果、英偉達等數字巨頭構筑的萬億美元市值生態，印證了通用目的技術對經濟結構的重塑力量。美國政府實施的“向上突破AI前沿技術，向下重構先進制造”雙軌戰略，正在構建覆蓋基礎研究、應用開發到產業落地的完整創新鏈條。
值得關注的是，中國科技企業正在開辟差異化創新路徑。以DeepSeek為代表的創新力量，突破傳統“算力軍備競賽”的固有范式，通過算法創新和工程化能力提升實現技術躍遷。這種“中國智造”新范式不僅打破了硅谷在基礎模型領域的壟斷格局，更標志著人工智能技術在中國進入“需求牽引、應用驅動”的良性發展新階段。當“人工智能+”深度融入實體經濟，一場以智能化、融合化為特征的新質生產力革命正在中國孕育。
大模型是人工智能的前沿技術
●《理論周刊》：與人類社會其他技術發展一樣，人工智能本身也經歷了一次又一次的升級，AI大模型有何不同之處？
○廖貅武：自20世紀50年代以來，人工智能大致經歷了三次發展高潮期，兩次低谷期。今天的大模型是人工智能發展的前沿階段。早在2020年4月，OPENAI發布了神經網絡JUKEBOX模型，2024年2月OpenAI發布了根據文本生成視頻的Sora模型。2024年12月26日，杭州一家名為DeepSeek的中國初創公司，發布了全新一代大模型DeepSeek-V3。在多個基準測試中，DeepSeek-V3的性能均超越了其他開源模型，甚至與頂尖的閉源大模型GPT-4o不相上下，DeepSeek-V3以多項開創性技術，大幅提升了模型的性能和訓練效率。2025年1月20日，DeepSeek-R1正式發布，擁有卓越的性能，在數學、代碼和推理任務上可與OpenAIo1媲美。
大模型通常指的是大規模的人工智能模型，學習能力和泛化能力，能夠處理和生成多種類型數據的人工智能模型，是一種基于深度學習技術，具有海量參數、強大的學習，通常說的大模型的“大”的特點體現在：參數數量龐大、訓練數據量大、計算資源需求高。大模型是人類幾千年來全部知識積累的高度壓縮，它幾乎封裝了全世界所有的知識。
大模型分預訓練和推理兩個階段。2024年9月前，整個大模型產業都在以預訓練為主，但是這種預訓練模式只會模仿，但很難創新。為了解決預訓練推理能力不強的難題，業界進行了很多嘗試。2025年1月DeepSeek發布了R1，并把技術線路原原本本展現出來，通用強化學習實現了從預訓練到推理的大范式轉換。
常見的AIGC大模型工具包括：OpenAI的ChatGPT、DeepSeek、百度文心一言、科大訊飛的訊飛星火、字節跳動豆包、kimi等，這些工具基于大規模語言模型技術，具備文本生成、語言理解、知識問答、邏輯推理等多種能力，可廣泛應用于寫作輔助、內容創作、智能客服等多個領域，通過不斷迭代和優化，為用戶提供更加智能、高效的內容生成解決方案。
“智能體經濟”新形態
正在重構全球創新版圖
●《理論周刊》：基于上述所說的優點，AI大模型將會為人類帶來哪些重大變革？
○廖貅武： AI大模型作為數字時代的核心生產力工具，正在重構人類社會的運行范式。其通過“智能增強”機制形成的技術賦能體系，已在四大維度展現變革力量：重構生產力體系、重塑決策邏輯、再造工作流程以及催生新型就業生態。以自然語言處理為突破口，大模型實現了從“數據識別”到“語義理解”的質變躍升，在機器翻譯領域，Transformer架構驅動的多模態大模型已突破語言壁壘，實現跨語種無縫轉換，推動全球語言服務產業進入“質量提升與成本優化”并行的新階段。在決策智能化轉型方面，大模型構建了“感知—認知—決策”的完整閉環。通過實時處理萬億級異構數據，構建動態知識圖譜，其決策支持系統已從輔助工具進化為戰略智腦。金融領域的風險預測準確率提升40%，制造業供應鏈優化周期縮短60%，印證了數據驅動決策范式的革命性價值。
在此過程中，中國科技力量展現出獨特創新路徑。DeepSeek通過算法創新突破“暴力計算”困境，其“效率優先”的技術路線，不僅破解了訓練成本高昂的行業痛點，更推動AI應用向制造業、農業等實體經濟縱深滲透。當大模型與5G、物聯網深度融合，“智能體經濟”新形態正在重構全球創新版圖，開啟人機共生的文明新紀元。
制造業正在經歷從“工具智能化”到“系統智慧化”的質變
●《理論周刊》：對制造業來說，大模型主要從哪些方面重構產業競爭力？
○廖貅武：現有的研究認為，AI大模型通過重新定義終端智能化水平、研發范式的改變、AI原生產業的興起、決策效率的提升以及工具革命等五種模式來重構產業競爭力。比如，未來一切的智能硬件都會被AI大模型所驅動，無論何種形態的終端，其核心競爭力就在于它是被什么樣智力水平的大模型所驅動。又比如，在電力系統出現故障的時候，電力公司面臨設備故障定位周期長、有經驗的調度員稀缺、調度方案生成不及時等問題挑戰。通過AI大模型的“加持”，可以秒級生成高質量的調度方案，實時指揮多名在線保電人員。
傳統產業的數字化轉型已進入“智能重構”新階段，企業競爭力不再停留于數字化程度，而是取決于其構建“數據—算法—場景”閉環的能力。當大模型深度嵌入生產流程，制造業正在經歷從“工具智能化”到“系統智慧化”的質變，這種轉變正在重新定義全球價值鏈的競爭規則。
企業級大模型
是數字化的智能引擎
●《理論周刊》：中山擁有“燈塔工廠”緯創資通，邁雷特數控、聯合光電等一批數字化創新標桿企業，龍頭企業在數智化進程中探索了一條行之有效的路徑，為企業發展打開了一片新天地。對廣大企業（特別是中小企業）來說，在“AI+制造業”進程中，該如何用好大模型實現數字化躍升？
○廖貅武：今天大模型的出現，為企業數字化轉型提供了更多機遇。一方面，企業數字化是大模型落地的土壤，具體表現為：（1）企業數字化過程中積累的結構化/非結構化數據（如客戶交互記錄、供應鏈日志、內部文檔等），是大模型訓練與優化的核心燃料。（2）數字化業務場景（如智能客服、自動化流程、數據分析）為大模型提供了價值落地的空間。（3）企業的云平臺、數據中臺、AP1接口等數字化基礎設施，是大模型與企業系統融合的橋梁。另一方面，大模型是企業數字化轉型的智能引擎，具體表現為：（1）幫助企業實現自動化與效率提升，比如大模型可解析復雜文本（如合同、郵件），替代人工處理重復性任務（如文檔分類、工單分派）；通過分析海量數據生成業務洞察（如銷售預測、供應鏈風險預警），輔助管理者決策。（2）用戶體驗升級，比如大模型驅動的對話系統（如客服機器人、員工助手）能提升用戶的服務體驗；基于用戶行為數據生成個性化內容（如營銷文案、產品推薦）。（3）知識管理，比如，大模型可自動提取企業文檔中的知識，構建可搜索的知識圖譜；通過問答系統快速解答員工問題（如政策查詢、技術文檔檢索）等。
大模型與企業數字化兩者之間可通過三個階段深度融合。第一階段是數字化基礎建設，企業需先完成數據整合（打破數據孤島）、業務流程標準化（如ERP、CRM系統）和云化部署，為大模型提供運行環境。第二階段是場景化應用，選擇高價值場景切入（如合同審核、客服質檢），利用大模型解決具體痛點，逐步驗證效果。第三階段是生態化擴展，通過API或低代碼平臺將大模型能力嵌入全業務流程（如供應鏈優化、市場營銷），形成“AI+數字化”生態。
技術進化正在重塑企業管理的基因圖譜
●《理論周刊》：AI在企業的應用主要集中在哪些方面，分哪些不同階段？
○廖貅武：人工智能技術體系正沿著“感知—認知—決策”的智能進化軸線持續演進，形成三級能力躍遷架構：感知智能層構筑數據采集基礎，涵蓋語音識別、機器視覺、RPA流程自動化等技術；認知智能層實現信息理解與推理，以自然語言處理、知識圖譜、深度學習為核心；決策智能層達成自主進化能力，通過大模型與智能體實現復雜系統的動態優化與創造性決策。
這種技術進化正在重塑企業管理的基因圖譜。從組織架構柔性化重構到業務流程智能化再造，從人才戰略的數智化轉型到產品研發的生成式創新，AI技術穿透企業管理的全價值鏈條。
就大模型技術在企業端的滲透而言，可劃分為三個階段：（1）技術啟蒙期（2022Q4—2023Q3）：GPT-3.5、文心一言等基礎模型相繼破繭，觸發全球企業的技術認知革命。（2）場景滲透期（2023Q4—至今）：大模型進入“場景適配”深水區，在客戶服務領域實現智能應答準確率突破92%，在供應鏈管理中將需求預測誤差率降低至8%以內。（3）生態重構期（2024—未來）：智能體經濟時代來臨，Gartner預測到2026年將有40%的企業建立AI智能體。企業組織形態將向“人類戰略層+智能體執行層”的二元結構進化，開啟人機共治的管理新紀元。
面對人工智能技術日新月異，也引發了廣泛討論。例如，AI是否會取代人類？在可預見的未來，人不會被AI替代，但不會AI的人一定會被會AI的人替代！
企業聲音
此次“生成式人工智能驅動管理創新”專題輔導報告會，同時作為“火炬商會大講堂”系列活動之一，吸引了火炬高新區內近120家企業單位負責人和企業管理者積極參與，部分企業代表認為——
聯合光電代表：不僅是技術工具，更是“生產力倍增器”
以DeepSeek為代表的生成式AI大模型正重塑制造業底層邏輯，不僅是技術工具，更是“生產力倍增器”。其核心在于數據驅動決策與復雜場景泛化能力，通過海量數據學習行業Know-How（技術訣竅），為AI企業管理應用提供創新靈感。大模型并非人類“替代者”，而是“超級助手”。公司管理層應以“業務痛點導向”而非“技術跟風”為原則，盡快制定分階段落地計劃，以AI為杠桿撬動公司新一輪增長。
金馬游樂代表：推進AI與業務融合，以技術創新驅動發展
“人工智能+”啟示公司可在設備制造中應用AI優化設計、提升創新能力和市場響應速度。同時，AI還可用于優化運營流程、提升決策效率，并在游樂體驗設計和客戶服務等方面發揮價值。“人工智能+”為公司提供了新思路，未來將積極推進AI與業務的融合，以技術創新驅動發展。
火炬新材代表：AI正從“感知智能”邁向“創造智能”
DeepSeek等工具已突破傳統邊界，在決策和流程再造方面展現出巨大價值。比如，美的集團的案例證明了AI在研發和供應鏈等環節的降本增效能力。AI將改變產品創新模式，重組產業價值鏈，在材料研發、工藝優化和運營效率等方面發揮關鍵作用。面對這場技術革命，企業應主動擁抱“AI+管理”創新，加快構建AI-ready的組織架構。公司將聯合產業鏈伙伴探索垂直領域大模型應用，推動企業高質量發展。
問計DeepSeek
●《理論周刊》：《中山市推進“人工智能+”產業創新發展的若干政策措施》作為2025年市政府“一號文”正式發布，可以看出中山市對“人工智能”的重視，中山市在“人工智能+”方面有哪些機遇？
○DeepSeek：中山市在2024至2025年期間，通過政策引導、產業布局和技術創新，全面推動“人工智能+”戰略，展現出在多個領域的重大發展機遇。結合中山市近期發布的政策文件、產業動態及技術趨勢，其機遇主要體現在政策紅利與產業生態構建、算力與數據資源保障、傳統產業智能化升級、新興技術與場景深度融合、算力基建與技術創新、區域協同與人才培育、投資機遇與市場潛力等方面。
比如，中山依托家電、燈飾、醫藥等傳統制造業基礎，推動AI技術在研發生產、仿真優化、人機協作等環節的應用。通過AI與智能家居融合，推動家電產業從“成本競爭”轉向“智能增值”。
中山市在“人工智能+”領域的機遇，既受益于政策紅利和產業基礎，也依賴于技術創新與區域協同。未來需重點關注算力基建與綠色技術、傳統產業智能化升級、人才生態構建，以及深中合作的資源整合。隨著DeepSeek等國產技術的突破和全球AI浪潮的推動，中山有望從傳統制造業城市轉型為AI賦能的創新高地。
●《理論周刊》：在新一輪科技革命和產業變革中，中山企業、產業集群的數字化轉型與人工智能有哪些結合點？
○DeepSeek：中山企業可以更好地將人工智能與數字化轉型和傳統產業集群結合，提升競爭力，推動產業升級。主要有以下結合點：數據驅動決策、智能制造、個性化定制、供應鏈優化、質量控制、客戶服務、人才培養與組織變革、產業集群協同、政策支持與生態建設。比如，構建AI產業生態，吸引高端人才和技術，推動產業集群發展。
●《理論周刊》：中山火炬高新區是中山創新發展的“主引擎”，正加大力度推進“灣區光谷”“灣區藥谷”“灣區智谷”建設，對應的三大產業如何借力“人工智能+”開辟新賽道？
○DeepSeek：中山火炬高新區可以通過“光電光學+人工智能”“生物醫藥+人工智能”“先進制造+人工智能”，以及創新生態建設、數據與平臺建設、國際合作等舉措在人工智能與光電光學、生物醫藥、先進制造的融合中開辟新賽道，推動區域經濟高質量發展。比如，可利用AI提升光學設備的自動化與智能化水平，如智能檢測、自動對焦等；開發基于AI的圖像處理技術，應用于醫療影像、安防監控等領域；通過AI加速新型光學材料的研發，優化材料性能。藥物研發可利用AI加速藥物篩選和設計，縮短研發周期，降低成本。
編輯 汪佳 二審 朱暉 三審 陳浩勤
