人工智能的重塑:从日常应用到认知重构(专访魏炜)

发布日期:2025-08-12
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人工智能的重塑:从日常应用到认知重构(专访魏炜)

先锋人物 PIONEERS

本栏目聚焦推动人工智能前沿突破与产业落地的一线人物,通过深度专访梳理他们的思想方法、技术路线与实战经验,为产业从业者与研究者提供可复用的“方法论 + 案例”。

专访一:人工智能的重塑——从日常应用到认知重构(魏炜)

摘要:魏炜教授提出应区分“AI 原生应用(AI+)”与“传统应用 + AI(+AI)”。前者以 AI 能力为底层架构进行系统重构,后者仅是在既有流程上叠加能力。随着智能体(Agent)发展,企业协作将转向“以角色为中心”的工作流。

  • 关键观点:用智能体承接任务,端到端交付结果,组织内的人力从“执行”转为“知识与规则”的提供者。
  • 实践路径:先梳理知识库与数据资产,再小范围选场景做闭环,逐步扩大到跨部门协同。
  • 研究启发:大模型在“提出假设—检验—优化”的认知闭环上显著提速,正在改变理论创新范式。

专访二:深耕科研创新蓝海,逐梦产业应用星辰(段立新)

摘要:段立新博士分享“科研—产业”双轮驱动路径:以行业大模型与智能体为核心能力,形成“全栈式技术研发 + 工程化落地”的交付体系,实现从算法到系统到运营的闭环。

  • 核心方法:以“真场景、真需求、真数据”驱动研发,优先选择可量化评估的业务指标做示范。
  • 案例速写:智慧交通项目通过预测与调度联合优化,使拥堵率下降约 15%,验证了 Agent 的实战价值。
  • 团队建设:强调算法、数据工程、系统集成、运维一体化,确保成果可复制、可规模化。

本期看点

  • “AI 原生应用”与“+AI”的本质差异与落地路线。
  • 如何用企业知识库 + 领域大模型搭建多智能体协作。
  • 从示范场景到规模化复制的评估指标与推进节奏。

延伸阅读

  • 人工智能的重塑:从日常应用到认知重构(专访全文)
  • 深耕科研创新蓝海 逐梦产业应用星辰(专访全文)
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