新加坡2025年12月4日 /美通社/ -- 12月2日，由《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》集團(tuán)旗下Economist Impact主辦的「AI創(chuàng)新亞洲峰會(huì)2025」（AI Innovation Asia 2025）在新加坡舉行。中興通訊首席發(fā)展官崔麗受邀出席，並在「Agentic AI與客戶體驗(yàn)」圓桌環(huán)節(jié)分享了中興通訊在 Agentic AI 賦能客戶體驗(yàn)、重塑組織韌性、踐行AI倫理治理等方面的實(shí)踐洞察及未來(lái)展望。

從「言傳」到「意會(huì)」：Agentic AI驅(qū)動(dòng)客戶體驗(yàn)向主動(dòng)理解與共創(chuàng)演進(jìn)

崔麗表示，Agentic AI的價(jià)值不止於改善界面體驗(yàn)，而在於從根本上重塑客戶體驗(yàn)的方式：從用戶告訴系統(tǒng)做什麼，進(jìn)化為系統(tǒng)能夠主動(dòng)理解用戶的意圖。客戶體驗(yàn)正從「言傳」邁向「意會(huì)」，從「被動(dòng)響應(yīng)」進(jìn)化為「主動(dòng)理解和共創(chuàng)」，同時(shí)，隨著技術(shù)的加速迭代，AI可以獨(dú)立承擔(dān)的工作復(fù)雜度、連續(xù)工作時(shí)長(zhǎng)都在快遞增加。

在AI for All的理念下，中興通訊將Agentic AI深度融入網(wǎng)絡(luò)、算力、家庭和個(gè)人四大領(lǐng)域，讓技術(shù)在精準(zhǔn)感知、學(xué)習(xí)、行動(dòng)的同時(shí)，又能傳遞共情的溫度和科技向善的力量。

以網(wǎng)絡(luò)為例，中興通訊正加速Network x AI的雙向賦能和深度融合，基於星雲(yún)通信大模型、大數(shù)據(jù)和數(shù)字孿生三大引擎，推動(dòng)自智網(wǎng)絡(luò)向L4+演進(jìn)。例如，與廣東移動(dòng)合作部署的「無(wú)線故障智能體」，能夠自主檢測(cè)異常並自動(dòng)執(zhí)行修復(fù)，使平均排障時(shí)長(zhǎng)縮短47%，顯著提升用戶體驗(yàn)和運(yùn)維效率。

Agentic AI的「感知—規(guī)劃—執(zhí)行—反思」閉環(huán)，將成為提升組織韌性的關(guān)鍵動(dòng)力

在談到 Agentic AI 如何重塑組織的長(zhǎng)期韌性與適應(yīng)性時(shí)，崔麗指出，當(dāng)前企業(yè)正處?kù)兑粋€(gè)高度不確定的時(shí)代，宏觀政經(jīng)錯(cuò)綜復(fù)雜，技術(shù)高速迭代，市場(chǎng)撲朔迷離，使組織既需要在確定性領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)長(zhǎng)坡滾雪球，構(gòu)築護(hù)城河，也需要具備快速感知變化、敏捷應(yīng)對(duì)的能力，從「機(jī)械式組織」進(jìn)化為更具自適應(yīng)性的「生物型組織」。

她表示，Agentic AI 的核心價(jià)值不在於簡(jiǎn)單的自動(dòng)化，而在於通過(guò)「感知—規(guī)劃—執(zhí)行—反思」的閉環(huán)，形成持續(xù)學(xué)習(xí)和自主進(jìn)化的能力，從而提升組織面對(duì)復(fù)雜任務(wù)與工作流時(shí)的應(yīng)對(duì)效率。

崔麗強(qiáng)調(diào)，Agentic AI 對(duì)組織韌性的真正重塑，需要建立在扎實(shí)的數(shù)字化基礎(chǔ)之上，是在數(shù)字化之後邁向智能化的關(guān)鍵一步。她分享了中興通訊在智能化轉(zhuǎn)型中的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)：以「一把手工程」統(tǒng)籌規(guī)劃，確保共識(shí)與共為；在夯實(shí)基礎(chǔ)設(shè)施的同時(shí)兼顧軟硬協(xié)同；從高價(jià)值、具體場(chǎng)景切入，持續(xù)敏捷迭代；堅(jiān)持長(zhǎng)期主義投入，讓量變帶來(lái)質(zhì)變。

同時(shí)，她也提醒，當(dāng)前 Agent 和 Agentic AI 仍處?kù)栋l(fā)展早期，復(fù)雜問(wèn)題處理、魯棒性、多智能體協(xié)同、人機(jī)協(xié)同等仍存在挑戰(zhàn)，需要行業(yè)共同探索與突破。

自動(dòng)化是手段，人類是引導(dǎo)AI正確發(fā)展方向與價(jià)值創(chuàng)造的唯一主體

針對(duì)企業(yè)在AI系統(tǒng)具備越來(lái)越多的自主決策能力的背景下，如何確保有效監(jiān)督和問(wèn)責(zé)到位，崔麗強(qiáng)調(diào)，自動(dòng)化是手段，但責(zé)任永遠(yuǎn)在人類。AI是新質(zhì)生產(chǎn)力，但人類永遠(yuǎn)是引導(dǎo)其正確發(fā)展方向與價(jià)值創(chuàng)造的唯一主體。只有在人類持續(xù)保持主權(quán)的前提下，企業(yè)才能在AI大規(guī)模應(yīng)用時(shí)代構(gòu)建真正的數(shù)字主權(quán)與治理能力。

在這一判斷背後，是當(dāng)前大模型技術(shù)本身的風(fēng)險(xiǎn)特性。崔麗指出，大模型天然具有幻覺(jué)、黑盒、不透明的推理鏈路，甚至在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中出現(xiàn)「迎合人類偏好但與事實(shí)不符」的風(fēng)險(xiǎn)。這意味著，AI擁有能力，但不具備價(jià)值判斷，而價(jià)值判斷與責(zé)任，是企業(yè)治理體系的核心。

因此，在企業(yè)治理體系中，最關(guān)鍵的是堅(jiān)持「人機(jī)協(xié)同」（human-in-the-loop）原則，即在設(shè)計(jì)、審查、判斷、合規(guī)、安全等關(guān)鍵環(huán)節(jié)保持人類的主導(dǎo)地位，同時(shí)讓AI與企業(yè)自身的Know-how深度結(jié)合，形成專業(yè)、可審計(jì)、有根基的責(zé)任鏈路。

結(jié)合中興通訊實(shí)踐，她提出四點(diǎn)建議：

第一、構(gòu)建可解釋、可追溯的AI底座。企業(yè)建立自己的知識(shí)工程和領(lǐng)域模型（DLM），並結(jié)合RAG和數(shù)字孿生，提高可解釋性和可回溯性，確保專業(yè)、安全、可靠。

第二、場(chǎng)景越具體，責(zé)任鏈路越清晰。明確邊界的業(yè)務(wù)場(chǎng)景能形成穩(wěn)定的審計(jì)鏈路；而通用型Agent因范圍模糊與過(guò)度泛化，反而會(huì)弱化可控性，帶來(lái)不可預(yù)測(cè)的治理風(fēng)險(xiǎn)。

第三、按風(fēng)險(xiǎn)與環(huán)境差異進(jìn)行「Workflow vs Agent」治理。在流程穩(wěn)定、變化有限的場(chǎng)景，Workflow更利於審計(jì)、可控性與準(zhǔn)確性；在高變化場(chǎng)景，Agent的自適應(yīng)雖能提升效率，但必須配套更強(qiáng)監(jiān)督機(jī)制。

第四、通過(guò)端-邊-雲(yún)協(xié)同部署實(shí)現(xiàn)治理與成本平衡。不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域的敏感度不同，應(yīng)以合理的計(jì)算架構(gòu)實(shí)現(xiàn)安全、可控與效率的最佳平衡。

從自動(dòng)化到共生：Agentic AI將重塑企業(yè)的技術(shù)路線與組織結(jié)構(gòu)

針對(duì)Agentic AI未來(lái)如何深度融入企業(yè)運(yùn)營(yíng)，崔麗表示，Agent或Agentic AI未來(lái)有望超越簡(jiǎn)單重復(fù)、打通端到端工作流、並實(shí)現(xiàn)認(rèn)知自動(dòng)化和自我進(jìn)化，可被視為能夠主動(dòng)執(zhí)行任務(wù)、解決問(wèn)題的數(shù)字化勞動(dòng)力。

同時(shí)，她也強(qiáng)調(diào)，當(dāng)前無(wú)論Agent還是Agentic AI都處?kù)对缙陔A段，規(guī)模化應(yīng)用和大幅提升效率還有很長(zhǎng)的路要走。當(dāng)下成功使用Agent的場(chǎng)景存在一個(gè)共同點(diǎn)，即結(jié)構(gòu)清晰、流程標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)充分、容錯(cuò)率高；而一旦涉及跨部門協(xié)作、復(fù)雜流程或高風(fēng)險(xiǎn)決策，Agent往往會(huì)止步於試驗(yàn)階段。其根本原因主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：一方面，Agents的自動(dòng)化水平和處理復(fù)雜任務(wù)的能力仍需持續(xù)提升；另一方面，部署Agent絕非簡(jiǎn)單接入API，而是涉及企業(yè)流程、組織架構(gòu)與員工隊(duì)伍的系統(tǒng)性重塑。

展望Agentic AI技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，崔麗表示，未來(lái)技術(shù)演進(jìn)大致呈三階段展開(kāi)：近一兩年內(nèi)，Agent及Agentic AI會(huì)側(cè)重在垂直領(lǐng)域深耕，尤其聚焦信息密集型和有清晰反饋機(jī)制的領(lǐng)域，與此同時(shí)，可靠性、可追溯性等將持續(xù)提升；隨後，其自主、高質(zhì)量處理復(fù)雜任務(wù)的能力將持續(xù)提升，泛化和適應(yīng)性也得到增強(qiáng)；再往後，可以期待處理更模糊和開(kāi)放性的復(fù)雜問(wèn)題，且具備自主學(xué)習(xí)和自我進(jìn)化能力。目前Agent的發(fā)展速度非常快，不久前發(fā)布的Gemini3，再一次定義了SOTA，在推理、多模態(tài)理解、交互深度和Agent自主性上，樹(shù)立了新的能力標(biāo)桿。

面對(duì)未來(lái)Agentic AI發(fā)展大勢(shì)，她說(shuō)，積極擁抱AI浪潮，是組織應(yīng)對(duì)變革性技術(shù)的唯一正確選擇。她為企業(yè)提出四點(diǎn)建議：

第一，做好智能化中長(zhǎng)期規(guī)劃，同時(shí)兼具開(kāi)放性和進(jìn)化性，以適應(yīng)技術(shù)和市場(chǎng)的高速變化。

第二，從高價(jià)值和高匹配度場(chǎng)景切入，並快速迭代。「干中學(xué)」可以讓企業(yè)更好地熟悉和掌握AI技術(shù)，並探索與Know-how、企業(yè)流程等深度融合，同時(shí)積累工程經(jīng)驗(yàn)和培養(yǎng)技術(shù)隊(duì)伍。

第三，人才結(jié)構(gòu)也需要適應(yīng)性變化。她強(qiáng)調(diào)，未來(lái)組織需要三類關(guān)鍵人才：懂AI技術(shù)的人，負(fù)責(zé)AI的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用，推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步；善於利用AI的人，通過(guò)AI提升工作效率，激發(fā)創(chuàng)新，推動(dòng)組織高效運(yùn)轉(zhuǎn)；超越AI的人，具備高階思維和健康的身心。

最後，崔麗強(qiáng)調(diào)，如果數(shù)據(jù)是新型生產(chǎn)資料，AI是新型生產(chǎn)力，那麼生產(chǎn)關(guān)系也有待重塑才能最大化發(fā)揮其價(jià)值創(chuàng)造的能力，企業(yè)需要以「人機(jī)共生」的終局，規(guī)劃和實(shí)施組織重塑。

「AI創(chuàng)新亞洲峰會(huì)2025」是一個(gè)連接企業(yè)決策者、技術(shù)領(lǐng)袖與政策制定者的高層對(duì)話平臺(tái)。該峰會(huì)聚焦15場(chǎng)深度專題會(huì)議和40余位行業(yè)專家的實(shí)戰(zhàn)分享，圍繞生成式AI、Agentic AI等前沿技術(shù)的商業(yè)化路徑，助力企業(yè)將技術(shù)洞察轉(zhuǎn)化為實(shí)際增長(zhǎng)動(dòng)力，在亞太地區(qū)復(fù)雜的市場(chǎng)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

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