11月27日至28日,享有“年度科技与商业风向标”盛誉的36氪WISE2025商业之王大会,于北京798艺术区的传导空间盛大开幕。
本届WISE大会突破传统行业峰会形式,以“科技爽文短剧”为载体打造沉浸式体验。从AI重构硬件边界,到具身智能开启真实世界互动;从品牌全球化出海浪潮,到传统行业植入“赛博义肢”——我们不仅呈现趋势,更提炼出历经商业实践淬炼的深刻洞察。
在后续内容中,我们将逐帧剖析这些“爽剧”背后的商业逻辑,共同领略2025年商业领域的独特风景。
28日,创维集团首席技术官、酷开科技首席执行官王志国发表了题为《从个体幸福到全域共振的AI探索》的演讲。
创维集团CTO、酷开科技CEO王志国
大家好!我是创维集团CTO,同时担任酷开科技的CEO。不过,CEO这个角色预计到明年年中将有所调整。坦诚说,管理并非我的兴趣所在,我更加热衷技术研发。尤其在AI时代来临后,我深切感受到,以往管理中的诸多挑战,现在都能借助AI大模型迎刃而解。
今天分享的主题是“从个体幸福到全域共振的AI探索”。所谓个体幸福,我在公司内部曾阐述:多数应用专注于个人效率提升,即“点状AI”,而我们致力构建的两大AI系统属于“面状AI”,即一套完整的AI操作系统(AIOS)。
当前行业现状是,仅依赖大模型进行简单算法开发,难以发挥AI的全部潜力。知识库越庞大的大模型,响应速度往往越迟缓;同时,这类模型成本较高,实现大规模落地应用仍面临诸多障碍。
因此,酷开自2021年起便将核心资源集中于算法积累,其中大部分基于开源算法优化改进。我们的真正竞争力在于对算法进行了大量参数调优、数据训练与调教,沉淀了丰富的数字资产与标签体系。
这些成果正是接下来要介绍的两个AIOS得以落地的基石:Happy Life AIOS和Happy Work AIOS。
酷开是国内首家打造AIOS的企业,在底层系统上率先完成原生智能化重构,以“快乐生活,快乐工作”为内核推进产品研发与创新。如今,我们已在多场景深度布局AI智能体,将前沿技术转化为商业产品与系统解决方案。
今年年中及8月,阿里和Open AI相继提出AIOS概念,他们认为大模型可发展为AIOS,甚至将大模型直接等同于此。
如何理解AIOS?以酷开Happy Life AIOS为例,它是面向家庭场景的操作系统,将家庭成员作为接口接入系统,通过数据维度或智能体(Agent)使AI理解家庭需求;同时,家庭各类设备与第三方服务也能接入该系统。
值得注意的是,系统最终提供的服务并非人工预设,而是AI基于实际情况自主反馈与决策的结果。
举例说明。系统初期部署时,我们搭配了一款配备摄像头的智能冰箱,可实时监控存放的食品。传统AI应用逻辑是,放入食材后推荐相应菜谱,但一次演示超出了我的预期。当我们放入一个土豆时,系统立即提示“冰箱异常:土豆不宜冷藏”。或许连用户都不清楚土豆不该放冰箱,但大模型拥有海量知识,恰好弥补了普通用户的知识缺口,这体现了AIOS背后庞大知识库的价值。
当然,这仅是一个小案例。我更想探讨“Happy Life”的核心。许多人会问,“幸福生活”究竟如何定义?说实话我无法给出精确答案,因我个人理性偏多,生活中情绪波动较少,精力集中于技术,但我明确知晓哪些事会引发不悦。
例如家庭常见场景:孩子写作业,母亲常因作业与孩子争执,孩子自认表现良好,母亲却觉得不足,矛盾由此产生。Happy Life AIOS的初衷,正是解决人际协调问题。
多数情况下,矛盾源于信息与认知不对称。孩子感到努力未获认可,情绪主导后便难以专注,并非不想学习,而是情绪先行。因此,AIOS旨在搭建沟通桥梁,消除信息差,提升双方认知,化解此类情绪冲突。
我家现有一台接入该系统的学习机,如今妻子与孩子很少直接因作业争吵。搭载AIOS的学习机能以孩子接纳的方式,通过个性化、高情商的沟通,使其自愿完成作业任务。这正是AIOS的核心力量。
除提升家庭幸福的AIOS外,工作场景的痛点同样值得关注。如前所述的管理难题,我作为技术背景者,主要精力投入创新,难以兼顾具体事务跟踪与落实。当然,也有少数优秀人才能做到全面兼顾。
管理的核心问题本质是执行问题。工作中最大痛点是什么?是感知“不公”,即付出与回报不对等。这种感受逐渐消磨许多人的工作热情,而我们的Happy Work AIOS,旨在消除工作信息差,改变过去完全依赖人际协同的模式。须知,仅靠人力协同,本身即具挑战。
当前国内优秀企业大致分三类:第一类企业文化底蕴深厚;第二类数字化建设卓越;第三类老板恪尽职守、探索出独特管理机制。反观多数企业仍处“水深火热”,钻研数智化变革路径。我们也不例外,持续探索AI如何助力企业突破竞争力瓶颈。而所有问题的根源,皆在于管理。
基于此痛点,我们创建了Happy Work AIOS,将员工与公司全部资源输入AI系统,由AI负责资源调度与工作评估。通过这种方式,使每位员工清晰知晓该做什么、如何做,从根源解决工作协同中的信息差与公平性问题。
酷开科技正致力于将公司打造为AI驱动运营的企业。当然,企业战略方向须先明确,我们向董事会提供了可视化看板,实时展示所有运营数据与进展。战略确定后,公司运转不再依赖CEO推动,而是将整体目标分解,由AI驱动员工落实具体工作,同时AI能从海量数据中识别运营过程中的各类问题。
我们的终极目标清晰:通过Happy Life与Happy Work两套系统,连接员工、供应商、客户、上游伙伴及终端用户,实现信息充分互通。如此,我们能第一时间捕捉市场机遇,最终创造更大价值。
全域共振AI体系
目前众多企业布局智能体,我们经大量实践后,亦总结出内部智能体六大准则。
第一,智能体负责人必须是产品经理。区别于传统产品经理的“交互设计”思路,智能体逻辑需贴合大模型运行机制,更侧重数据输入、弱化交互环节,传统思维难以适应,须由理解大模型逻辑的产品经理主导。
第二,智能体负责人也应是用户。只有深刻体悟用户场景,才能调教出符合预期的智能体。智能体能力提升核心靠持续调教,唯有亲身感知需求,才能精准把握调教方向。
第三,每个智能体须有清晰定位。以Happy Life场景的家庭管家智能体为例,其核心定位是协助家庭做出“最佳性价比”消费决策。例如:当用户有意愿支付视频平台费用时,智能体会先提醒“暂缓购买”,分析最适合的平台,助其做出性价比最优选择。
第四,智能体未来情绪价值将大于功能价值。我们将“愉快聊天”定义为情绪价值,“精准服务”定义为功能价值,两者需匹配融合,共同为用户提供优质体验。
第五,智能体需具备人机共驾能力,尤其在企业场景。例如家人来电时,系统可先进行沟通,全程我可实时干预、监听,并调整沟通内容与方向。人机共驾是短期内弥补AI数据不足、提升智能体可靠性的关键逻辑。
第六,智能体24小时在线运行。所有AIOS真正发挥价值的核心在于“非使用时段”也能持续运行、处理数据。即使用户未主动调用,它仍在后台工作,及时捕捉需求、提前准备,这才是AIOS的核心价值。
未来,智能体将成为虚拟世界的生命体。过去虚拟世界如同数据仓库,存储海量信息,物理世界通过APP、算法等方式利用数据;而在未来虚拟世界,大量现实事物与人,都将成为虚拟镜像世界的资产。
举例说明,酷开推出的影音智能体,能对影视作品进行广度与深度双重搜索,精确到每个情节与片段。
我个人非常欣赏王志文与陈道明的作品,此前已观看所有能找到的影片。近期我尝试询问影音智能体,起初推荐的作品均曾观看,但深入挖掘后,最终发现两部未曾看过的王志文作品《手机》和《一树之秋》。
表面看,该智能体仅协助搜片,但其价值远不止此。未来应用场景可无限扩展:例如计划旅行时,可通过影音智能体调取相关影视资源,预先了解目的地风貌。换言之,我们覆盖了全网视频资源,并对视频视觉与内容能力进行深度挖掘,全方位满足用户多元需求。
类似智能体还包括教育智能体、健康智能体、创作智能体与生活智能体等。
Happy Work AIOS核心逻辑亦然。其之所以能驱动公司运转,关键是将公司所有资产、业务对象及价值体系建为标准模型。
首先,我们将公司内所有价值资源转化为可量化“对象”,以具体指标衡量其价值。第二步,为这些“对象”构建“加工厂”运转体系:将组织改造为流水线工作室,以价值链串联不同岗位与人员,使每个环节输入输出清晰可追溯。唯有如此,才能最大化发挥每个人独立价值。
该体系切实实现降本增效。例如我拥有专属终端,无需召开会议,便能实时掌握公司待解问题、进行中事务及潜在风险;系统还会自动将风险推送至对应责任人跟进解决。
由于该系统构建于“数据湖”基础之上,每个人均可成为数据连接点,补充完善数据。体系底层为传统数字化系统,之上是数据湖,顶层为各类指标。问题发现逻辑清晰:任一指标异常,系统通过数据血缘关系直接溯源至数据源点,相关问题便能迅速解决与落实。
该机制核心优势在于,在AI体系下打破了数据孤岛。
当然,我们最核心的是打造了“岗位智能体工厂”。公司每个关键岗位对应专属智能体,这些智能体具备相应岗位能力,如编程、设计类智能体,可协助员工梳理与设计需求。
目前我们已初步实现“岗位智能体 + 人机共驾”,最直观变化是:公司内部不再需要会议。许多人或许不解,认为会议是重要思想交流方式,但请确信,在大模型AI加持下,思想与信息沟通效率远超线下会议。
最终,我们希望在酷开科技构建“AI原生企业”模型,由AI驱动实现“快乐赚钱”至“快乐花钱”全闭环。我们也常告知员工,拥抱岗位智能体不仅为酷开工作,更能为所有使用酷开AIOS的企业创造价值。甚至可畅想,即便未来物理生命消逝,我们的岗位智能体能否作为“数字生命”,持续为家庭创造价值?此即我们所言的“数字永生”。
我相信这个时代即将来临。在此也提醒各位:当今拥抱与使用AI,应聚焦于让AI处理我们不愿从事的事务;更需明确自身核心价值,如高情商带来的情绪价值、独特创意价值等,这些是AI永远无法替代的。
以上分享,期望能带来些许启发,谢谢!
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