11月8日上午，2025年世界互联网大会乌镇峰会“人工智能引领科技创新和产业创新融合发展”论坛在浙江乌镇举行。论坛以“人工智能引领科技创新和产业创新融合发展”为主题，重点探讨了推动人工智能与千行百业深度融合、协同创新的方向与路径。本次论坛由浙江省人民政府主办，浙江省经济和信息化厅、浙江省互联网信息办公室共同承办，浙江省工业和信息化研究院、西湖大学、浙江省数字经济联合会、浙江邮电职业技术学院协办。德国国家工程院院士、德国慕尼黑数字化智库董事局主席迈克尔·道林发表主旨演讲。
全文如下：
非常感谢大家，真的非常高兴也非常荣幸能够参与本次的会议，尊敬的来宾们，尊敬的领导们，大家早上好，非常高兴也非常感谢大家来邀请我，实际上我不光是做科研，同时我们机构也会给投资者做一些指导，这都是基于我们的科技的信息。
接下来的几分钟我跟大家讲讲生成式人工智能对商业以及创新的影响，我也会跟大家分享一下我个人的一些观点。
我先给大家讲一个发展的速度，会显著地影响这些技术是如何地进化和演化的。我是一个商业方面的教授，所以说我会分析商业的影响，那对于机会我们都有机遇和风险，所以我们需要看看如何利用这样的机会，同时要知道风险在何处，并且做好应对。
所以这张图（PPT图）给大家看一下，我们的公司以及智库所思考的一些细节，我们知道技术革新的浪潮在过去的几十年里面有很多波，在最新的这一波是人工智能和可持续发展的浪潮，在过去的20-30年，主要是这一点。
另外一点我们要看一下发展的速度，发展的速度也会影响到所有的行业，这一页PPT给大家讲讲不同的行业或者是产品用了多长的时间才能够达到5000万的用户？
比如说电话用了75年，航空68年，Facebook3.5年，ChatGPT只2个月就达到了1亿用户，所以只有2个月这个速度是非常惊人的，如果您对于这方面感兴趣，尤其是对于东西方的经验比较感兴趣的话，大家可以参考一下我们的《人工智能指数报告2025》，是我们斯坦福大学所制作的，提供了很多的数据跟大家展示一下欧美和中国相关人工智能的数据，我也会跟大家展示一下。
这个指数最上面的是人类的能力，下面是如何用到不同的人工智能去实现这些人类的功能？我们可以看到以前人工智能可能不如人类，但是在有一些方面现在却已经超越人类了，所以说这也是一个不断演化进化的过程。
我们看到很多的模型在全球都得到了开发，比如说在美国是40个模型，中国是15个模型，但是其他的国家也是落后得比较多，他们还在开发过程中。
另外一个有趣的影响是人工智能在10年前还是一个学术方面的研究，我同事总是跟我讲，这个人工智能应用在不同的领域，有怎么样的影响，但是我们可以看到这些工具在产业界的应用是急剧爆发，在过去的10年里面，我们关注的是如何利用这些工具，然后我们怎么样利用这些工具支撑业务的发展？
可以看到有很多的美国公司，他们真的是在大力地投资数十亿美元在数据还有模型的开发中，比如说现在在中国有阿里巴巴，DeepSeek，很有意思的是可以看到这样的大型投资也能够引领大型的项目，同时我们也在投资数亿美元到这些非常有前景的行业。
这是一个来自于同一个斯坦福的报告，大家也可以在其中看到不同的大语言模型的表现，以及性能如何发展？在过去3年中，我在这里不会详细展开细节，重点是关于中国和美国在大语言模型上面正在逼近相同的模型，而且我们会发现中国正以更低的成本和能耗在不断地推动其大语言模型的发展。
这张图表让人感觉到眼花缭乱，但是却展示出来了人工智能的优越性，竞争的角逐是一场激烈的较量，全球许多国家都参与其中，领跑者来自中国、欧洲和美国。
这个图片中我非常感兴趣的内容是来自于麦肯锡的一份报告，麦肯锡是全球领先的咨询公司，他们对于生成式人工智能进行了探索式的报告，一年之前做了一项大语言模型的研究，研究生成式人工智能的多种不同的应用场景，并且试图找出影响最大的领域，以及对全球最大的影响出现在右上角（PPT图）市场营销、软件工程、客户服务、客户创新等等。
明天如果大家还在现场，我们的同事将会给大家做一个全面的分享，关于生成式人工智能的应用。
在这里我先给大家举简单的例子，麦肯锡得出结论，在全球63个国家当中，生成式人工智能的不同应用场景以其潜在的机遇，潜在的机会正在创造新的增值价值，总体的价值机会在2.6万亿到4.6万亿美元之间的价值增量，在不同行业内部这就是我们正在寻找的机会，我们也在期待着这些机会如何不断地促进与行业的内部发展。
这个图片大家可以看到，AI在不同的功能领域都有所提升，以及生成式人工智能的部署在不断地加速，这将会对于未来的行业发展是大有裨益的。
同时这张图表是来自于斯坦福商学院以及麦肯锡的研究，展示了哪些生成式人工智能的职能是最为重要的，显示出在市场营销、战略支持以及其他的职能方面是最重要的应用的环节，同时在这张图片当中来自于贝恩公司也是一家领先的咨询公司，他们研究了哪些生成式人工智能会受到影响，我们可以看到生成式人工智能所应用到的一些不同的领域，我们觉得这个例子是特别有趣的，展示出来了生成式人工智能如何用来降低营销活动或广告的成本和开发时间。比如说可口可乐或其他任何的全球品牌平均而言，一场营销活动的方案需要一天的时间设计原型，设计广告来发布，可能是在社交媒体上面的一些反馈，还需要一个月的时间设计一场全新的营销活动，但是有了生成式人工智能之后，这是现在的目前的情况（PPT图），一分钟拆解设计营销原图，只需要5秒钟就可以获得所有用户的反馈的原型，而且一天可以完成所有的营销部署，这就是生成式人工智能给我们带来的巨大的生产力的提升和成本的节约。
我们需要明智地使用到人工智能，我们同事提到药物开发也是其中一大领域，来自《纽约时报》最新的报道，在美国加利福尼亚州有两家初创公司，在这里他们成立了一家公司用来使用人工智能的技术，大幅度加快药物研发的速度并降低成本。
我们之前提到过下一个重大的进展也是我们的人工智能的药物，刚刚我们的演讲嘉宾提到在生命科学领域的应用，我们正在着手推动AI人工智能药物的开发，其中包括大量的一些例题，这张图片来自于西门子导师计划的创始人之一，他们正在试图通过如何将生成式人工智能和智能体融入工业流程当中，以真正实现工厂层面的改进和提升运营的水平，而不仅仅是在研究的领域。
因为时间的问题，有很多其他的应用无法深入地和大家进行探讨，包括产品服务转型，创新、研发服务等等，但是我们必须意识到人工智能的应用仍然存在很多的风险，并非一切都是朝着积极向上向好的方向发展，常见的风险包括数据幻觉，人工智能系统会出错存在安全风险和漏洞，能源使用也是一个非常大的风险，这些大语言模型消耗了大量的算力和能源，因此能效很高，另外一个最大的风险是在于新增员工的数量正在不断的减少，有了人工智能在短期之内为员工节省成本，但是从长远来看公司无法培养出自己的员工，我在这里可能不会细细讲述。
我们知道数据幻觉确实存在，这样的情况真的好转，有一些公司禁止使用ChatGPT，因为他们担心自己的数据被存储在云端，无法掌握数据的基础，我用ChatGPT生成的图表，展现了全球能源使用量的增长，全球能源的技术和使用量正在增加，这是我们在供应端需要解决的问题。
人工智能行业一方面要增加能源供应，另外一方面是要想办法降低能源的使用成本，这个是非常有趣的研究，在8月份由加州理工伯克利分校的同事们发表，虽然读起来有点难懂，但是大家可以在网上查询一下这项研究，核心观点是针对软件和客服领域的入门级工作者不断地减少，这些减少是来自于生成式人工智能的冲击，所以事情是非常具有长期的愿景。
生成式人工智能是一个巨大的机遇，将会实现价值增量提高附加值，提高生产力，并见证许多新的技术创新，有一些人会担心这些人工智能可能会变成世界的末日，我认为不会发生这种情况，所有的新科技的应用，尽管在开始阶段会存在一些问题，但是我们都会明白面临着正面与负面方面的反馈，但是我们乐观地认为，我们将会使用到人工智能积极的方面，找到一些好的方法应对这样一些负面的影响。再次感谢，大家如果有任何的问题请及时联系我，谢谢！
扫码下载
中文网微信