刊登日期 : 06/02/2026
編按：華為前海外業務負責人達尼在前文談到，不少美國科技企業以AI取代人類，而且速度快得驚人；一些企業管理層開始要求員工減少開會、減少發電郵，目的是為了測試公司在沒有人類工作下的運轉情況，令員工人心惶惶。在本文，達尼把視線由企業內部的AI應用，轉移到科技展覽會上的創新AI，談談AI在商業應用的實質情況。
國內廠商AI展會 達尼：感覺仍是「概念先行」
說了AI強大的一面，我再潑點冷水，談談科技展會。展會通常是快速瞭解一個行業的最佳視窗，展商也常會用概念性產品來製造震撼效果。
最近我去了3、4個與AI沾邊的科技工業展，大部分展區中幾乎一半內容是關於雲和AI的，我看到的AI也確實有進步。
但當我坐小火車前往一個「掃地僧」交流區，根據工作場景提了些極簡單的需求時，現場展示的「掃地僧」尷尬地表示無法實現。我於是提議：「那就按你們的標準流程一步步操作，演示自動生成一個貪吃蛇遊戲代碼吧。」結果代碼依然一堆BUG，旁觀者都覺得表現拉跨，兩位工程師面面相覷地定位問題——這還只是公開展示區的DEMO，若是商業應用呢？可能指望靠AI省力自動生成代碼完成實際任務，暫時還不太現實。
更麻煩的是，代碼會不會成為新的「黑箱」？事實上，不少大公司或大項目的關鍵程式師一旦離職，整個核心系統就成了無人能調的「黑箱」，捉蟲（軟體工程領域用語，主要用於描述查找和修復電腦程式中的錯誤或缺陷的過程）只能依賴測試大牛定位。對此，華為的慣常做法是「推倒重寫」。但有多少公司有勇氣對核心系統動刀，向那些「養寇自重」的關鍵人員說不呢？
AI應用有些許進步 但缺乏驚喜？
如今AI或許能替代這些「關鍵程式師」，但它自己會不會從屠龍少年變成新的「惡龍」，成為更深不可測的「關鍵程式師」和「黑箱」？當你高度依賴AI時，成本未必真能降下來。許多技術更新，表面降成本，實則將成本壓力轉移給了供應商，而非惠及消費者。商業定價往往依據競爭態勢而非成本，就像當年「讓天下沒有難做生意」的電商，如今流量成本並不比線下便宜。AI驅動的商業範式轉換，或許同樣如此——商家成本降了，消費者卻未必受益。
在AI展會上，儘管大家看了不少，但感覺仍是「概念先行」。無論是「具身智慧」、「手指操作的機器人倒水」還是「工礦碼頭智慧化」，都不免讓人感覺這些場景10幾、20年前就有了雛形。
我研究生學的就是人工智慧相關的神經網路，回顧AI誕生70年，除了幾次重大突破外，大部分時間實際處於停滯狀態，更像一種脈衝式發展。上一次爆發是在2016至2017年，阿爾法狗（AlphaGo）戰勝圍棋冠軍，核心技術仍是卷積網路，應用也集中在最基礎的聲音、圖像、翻譯等領域。當時媒體喧嘩，我也好奇這是否是真正的進步，但我一位研究AI的朋友直言：「沒新技術，只是新應用。」
那麼這次Gen AI（生成式人工智慧）的脈衝發展呢？展會上隨處可見的機械臂和工廠智慧化，在一位深耕頂尖工廠體系多年的朋友看來：「似乎20年前就成熟了，有些許進步，但缺乏驚喜。」
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達尼：機器人行業淘汰賽快開始
我記得2010年華為提出的企業網解決方案就涵蓋了礦業、工廠、石化、銀行、交通、政務、智慧城市、救援、醫療、教育等行業。如今展會上看到的所謂AI，我個人感覺更多只是深度數位化的延續，披上了一層AI的外衣。很多還在玩「文字遊戲」，就像大資料、金融科技、人工智慧和5G這些概念常常被捆綁在一起。
或許對其他發展中國家而言，AI和機器人是了不起的技術，但在高度內卷的中國，展會上的AI和機器人賽道早已荊棘密佈。從春節宇樹科技震撼的機器人舞蹈，到現在隨便一個科技展會上，任何一家公司都能攢出一台機器人或機器狗——所以你大概就能猜到，機器人行業的淘汰賽快開始了。
AI其實也類似，早期套殼應用暫且不提，曾接觸過一些國家級大牛主導的AI實驗室，他們也苦於難以找到明確方向。更甚的是，如今你投入幾十億、上百億燒出來的「技術護城河」，可能領先優勢只能維持半年，然後突然一天，價值幾十億的壁壘就被新模型瞬間擊穿——AI時代的大模型，可能說失效就失效了。
一位原中國頭部科技公司的區域負責人和我私下交流時表示：雖然對AI極度自信，但假以時日人類在AI面前都將如螻蟻，對此，螳臂當車可以說毫無意義。這位負責人走訪了上海多家科技企業，包括西岸投資巨大、算力超強、語料豐富的「模速空間」，依然感到前景不明。
最近某大廠的大模型方向上也傳出些「小道消息」，因技術路徑實在困難，為衝KPI不得不走捷徑。在應用場景上，強如華為也仍在摸索AI的落地……所以，那些急於產品化的企業，目前似乎還沒拿出真正過硬的好產品。
當然，我依然相信在醫療等領域可能會有新的實質性進展。但僅從展會呈現來看，AI在商業場景應用的進展可能有些被誇大了。(三之二)
（轉載自觀察者網，作者達尼為華為前海外業務負責人，導言、標題及內容經編輯整理）