2025年9月13-14日，中国社会科学院大学应用经济学院产业经济与管理&领导力与管理创新方向高级课程班为期两天的《人工智能与生成经济前沿》课程在上海如期开授。在两天的课程内容中，王洪伟教授以深厚的学术功底与精湛的实操素养，系统详尽地阐释与呈现了生成式人工智能的技术原理、产业应用路径及其对组织与经济的深远影响。
同济大学教授、博士生导师，经济与管理学院副院长，Decision Science、IEEE Tran. on Cybernetics、Industrial Management & Data System、《管理世界》《管理科学学报》《系统工程理论与实践》《系统管理学报》《管理工程学报》《运筹学学报》《管理评论》《南开管理评论》审稿人，CNAIS常务理事，AIS/INFORMS会员，上海市运筹学会会员。
主要研究领域为商务智能、社交媒体、移动商务、电子政务、Web挖掘、本体建模。
生产式AI的本质 从“文字接龙”到工业级智能
王洪伟教授以“文字接龙”为喻，生动揭示了生成式AI的底层逻辑：大语言模型通过对海量成对数据的学习，构建出千亿级参数的神经网络函数，从而实现对下一个词的概率预测与内容生成。这一机制不仅适用于文本，更可泛化至图像、代码、语音等多模态内容生成，形成“万物皆可接龙”的超凡技术能力。
王洪伟教授指出，在工业制造等强稳定性、高可靠性要求的场景中，生成式AI的落地仍面临三大挑战：
※ 数据依赖与能源瓶颈：高质量训练数据的稀缺与合成数据的偏差问题，叠加算力消耗对能源基础设施的冲击，制约了大模型的规模化部署。
※模型可靠性与解释性不足：在质量控制、设备预测性维护等环节，企业对模型的稳定性与可解释性要求极高，而当前大模型仍存在“幻觉”现象，难以满足工业级精度。
※场景适配与成本效益失衡：大模型在通用任务上表现优异，但在特定工业场景中，其投入产出比尚未形成商业闭环。
制造业中的AI路径 小模型与大模型的共生逻辑
基于腾讯研究院与毕马威的联合调研成果，王洪伟教授认为，当前制造业中真正落地的AI应用仍以“小模型”为主，尤其是在生产制造环节。小模型凭借其高效、精准、可解释性强的特点，在质量检测、故障预测等任务中表现优异。而大模型则在研发设计、代码生成、经营管理等更具创造性与综合性的场景中发挥作用。例如：
· 海尔利用文生图大模型进行家电外观设计；
· 西门子将代码生成能力融入PLC控制系统；
· 部分企业基于行业知识库构建垂直领域大模型，如3D打印领域的专业问答系统。
王洪伟教授强调，未来制造业中“小模型与大模型将长期并存”，而非谁取代谁。企业应根据场景需求，选择“基础能力集成”“领域深度优化”或“原生工业模型”三条路径中的适配方案。
智能体 下一代AI应用的核心形态
课程内容最后聚焦于“AI智能体”的前沿方向。王洪伟教授将单纯的大模型比作“罐中的爱因斯坦大脑”，虽具智慧却无法行动。而智能体通过集成感知、记忆、规划、工具调用等能力，可实现多步骤、自适应、闭环的任务执行。
王洪伟教授带领同学们以自动撰写“特斯拉与华为自动驾驶系统对比报告”为例，展示了智能体如何自主完成资料搜集、内容提炼、报告整合的全流程。这一架构不仅适用于研究任务，也可拓展至财务分析、客户服务、生产调度等企业职能。
伦理、偏见与治理 AI落地的隐形成本
在技术乐观之外，王教授也冷静指出了大模型存在的偏见、幻觉与安全风险。例如：
· 文生图模型中存在性别、种族、职业的刻板印象；
· 简历筛选系统中存在对特定族群的隐性歧视；
· 模型可能因提示词攻击而突破伦理底线，生成有害内容。
这些问题的存在，提醒我们在推进AI落地时必须建立相应的评估机制、治理框架与伦理准则，特别是在人力资源、金融、法律等高风险领域。
结语 在智能化浪潮中重塑企业竞争力
两天的课程不仅全方位深化了同学们对生成式AI技术本质的理解，更让大家切身体会了其在产业中落地的路径与边界。作为企业管理者应当： · 理性看待技术成熟度，不盲目跟风，也不因短期挑战而否定长期潜力； · 推动“小模型+大模型”的协同部署，在稳定与创新之间寻找平衡； · 积极布局智能体架构，将AI从“工具”升级为“员工”，重构组织能力； · 重视数据治理与AI伦理，构建可信、可控、可解释的AI系统
数字化转型不是技术的堆砌，而是认知的系统重构与能力的全面提升。唯有真正理解技术底层逻辑，才能在智能经济浪潮中找准生态位，实现可持续增长。
