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文/新浪财经上海站 陈秀颖
“企业有没有自己专属的领域知识 ，决定了AI能否更贴近业务 、更有效率地发挥价值 。”
人工智能加速进入产业场景，企业竞争的焦点也正从“是否使用AI ” ，转向“能否真正用好AI ” 。
在2026沙利文峰会期间 ，上海财经大学数字经济研究院副院长 、数字经济专业讲席教授、博士生导师崔丽丽与新浪财经对话时表示，AI能释放多大价值 ，首先取决于企业自身的数字化深度 ，以及行业数据和专业知识的积累。
崔丽丽表示，以人工智能大模型为代表的数字技术快速演进 ，并已大规模进入社会经济的多个行业 。过去被认为变化相对缓慢的教育领域 ，如今也开始在高校招生 、专业设置和人才培养等方面作出调整 。她认为，当前数字经济呈现出核心技术快速发展 、产业渗透持续加深两大趋势 ，数字技术已在较大范围内推动行业变革。
谈及AI如何赋能企业 ，崔丽丽强调，不能只看企业是否接入了通用大模型，更要观察其数字化基础。她将基础大模型比作一名知识面广但专业深度有限的“高中生”：不同企业都可以使用通用模型 ，差别可能首先体现在指令和使用方法上；但如果企业拥有长期积累的行业数据、知识体系和业务经验 ，就能进一步把通用能力训练成更懂专业的“本科生 、研究生甚至博士生 ” 。
“企业有没有自己专属的领域知识，决定了AI能否更贴近业务 、更有效率地发挥价值 。 ”崔丽丽表示 ，数字化基础较好的企业能够沉淀大量自身数据 ，并据此形成更具针对性的AI能力。换言之，基础模型可以帮助企业从“步行”换成“自行车 ” ，但能否为自行车装上推进器 ，仍取决于企业此前的数据积累和数字化建设 。
在关于数据要素如何进一步释放价值？崔丽丽认为，企业可以借助数据更快感知市场变化、识别消费者需求 ，并发现依靠经验难以捕捉的细分市场 。在不确定性增加的情况下 ，数据还能够帮助企业提前识别风险 、增强经营韧性。部分数据也可以在合规前提下成为可交易标的，或通过数据质押等金融工具释放价值 。
对于资源和人才相对有限的中小企业 ，崔丽丽坦言 ，数字化转型仍是一个“老大难 ”问题 。许多中小企业首先面对的是生存压力，很难像大型企业一样投入高成本建设技术体系。她建议，中小企业可以借鉴行业领先企业经验 ，更多采用性价比较高的云服务 、云端算力及成熟的行业解决方案 。同时 ，行业协会和政府部门也可在优质方案推荐、基础数字技术服务补贴等方面提供支持，降低中小企业的试错成本 。
针对上海正在探索的OPC（One Person Company ，一人公司）模式 ，崔丽丽认为，这是数字技术推动组织结构变化的一种重要形态。随着AI智能体能力增强 ，传统的小团队可能进一步演变为“一个人+多个智能体”的超级个体 。不过 ，她也提出，政策支持应建立相应的甄别标准和发展边界 ，优先鼓励能够与上海优势产业和既有产业生态形成协同的OPC ，使个人专业能力 、AI工具和城市产业资源真正结合起来 。
在崔丽丽看来，上海发展数字经济具备产业生态 、应用场景和人才储备等多重优势。上海已形成从芯片、算力、基础模型到行业应用的较完整产业链；国际经济 、金融 、贸易、航运和科技创新中心建设 ，以及汽车 、消费等优势产业 ，也为AI落地提供了丰富场景。
面对AI浪潮下的职业焦虑，崔丽丽建议，职场人士既可以选择感兴趣的领域重新学习 ，也可以立足原有行业经验 ，强化AI应用能力，把自己塑造成能够嵌入产业生态的“超级个体 ” 。与其陷入焦虑 ，不如结合自身积累和兴趣 ，主动尝试新的可能 。
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