当AI泡沫退去，真正留下什么？开道管理合伙人钟平博士出席2026睿华夏季论坛
当资本、技术与市场的热情共同涌向AI，一个越来越现实的问题摆在企业面前： AI浪潮究竟带来了怎样的机会？泡沫退去之后，又有什么能够真正留存下来？ 8月6日，由睿华创新管理研究院主办、《浙商》杂志联合主办的“2026睿华夏季论坛： 如何面对AI泡沫——AI浪潮下的机会窗口”在杭州举行。百余位企业家、学者、投资人与产业实践者齐聚现场，围绕AI泡沫、企业转型、组织变革与下一代价值创造方式展开深入交流 开道企业全球化智库专家、开道管理合伙人钟平博士受邀出席论坛，并发表题为《AI泡沫终将过去，真正留下来的是什么？——关于下一代价值创造方式的思考》的专题分享。 她没有从具体技术或短期风口切入，而是把视野拉回到历次技术革命的历史进程，追问一个更具长期意义的问题： 当我们在10年、20年，甚至100年后回看今天，这场AI浪潮究竟会留下什么？
二、企业的优势不在于“拥有AI”，而在于会不会与AI协同
面对AI热潮，许多企业首先关注的是模型、算力、工具和应用。
但在钟平博士看来，企业未来的核心竞争力，并不只是“有没有AI”，而是能否建立一套有效的人机协同框架，让AI真正融入业务、参与价值创造。
人与AI即使面对相同的信息，也可能因为经验背景、训练数据和认知方式不同，得出完全不同的结论。人机协同并不会自然产生共识，如果缺乏清晰的目标、边界与规则，局部任务即使看似成功，也可能导致整体系统失效。
这意味着，企业不能只是把AI作为一个独立工具，简单叠加在原有流程之上，而要重新思考：
哪些问题应该交给AI？
哪些判断必须由人完成？
人与AI之间如何分工？
谁来确定目标、边界与价值标准？
如何让多个局部任务共同服务于企业的整体价值？
这些问题背后，指向的是钟平博士在分享中反复强调的一项关键能力——“框定”。
三、在混沌现实中，识别并框定真正的问题
现实的企业经营环境，并不是一个信息完整、边界清晰的标准化问题。
市场机会、技术变化、客户需求、组织能力与潜在风险往往相互交织。AI可以快速处理信息、生成方案，但究竟什么才是真正值得解决的问题，企业希望为谁创造什么价值，这些根本问题仍然需要由人来判断。
钟平博士指出：
AI时代领导者的一项核心能力，就是在混沌现实中识别真正的问题，并主动框定价值创造的边界。
这里的“框定”，不仅是给AI下达一个更准确的指令，更是对企业价值方向的主动选择：
看清什么正在发生变化，辨别什么是真需求、什么是伪命题；明确技术应该服务于谁、创造什么价值；同时划定人机协同的目标、责任与行动边界。
AI可以拓展人类解决问题的能力，但价值的框定者仍然是人。
企业只有把AI嵌入核心业务流，使其服务于真实客户、真实场景与真实价值，才能将技术能力转化为可持续的商业能力。
这也意味着，未来真正能够穿越AI泡沫的，不一定是最早追逐概念、投入最多资源的企业。
四、从技术应用到系统变革：企业如何穿越AI周期
论坛现场，多位嘉宾从产业实践、组织管理与战略转型等不同角度，回应了企业应当如何面对AI浪潮。
吴晓波：泡沫是筛选器，唯有完成管理范式重构，才能抓住机会窗口
浙江省特级专家、浙江大学管理学院教授吴晓波在主旨演讲中指出，泡沫本身能够推动社会资源投入新技术，但也会成为企业的“筛选器”。中国拥有以“AI+”赋能实体经济的独特优势，企业需要推动组织从传统的“人—部门”协作，逐步走向“人—智能体”协同。
他提出，企业应从战略、组织结构与团队能力三个方面同步推进转型：战略上保持方向大致正确、小步快跑和生态敏感；结构上建设能够包容智能体的柔性组织；团队上强化人机协同能力。只有完成管理范式重构，企业才能真正抓住AI浪潮中的机会窗口。
葛炳灶：传统制造的智造重塑，AI不是一蹴而就，而是全方位渗透
今飞控股集团董事长兼总裁葛炳灶结合企业多年数智化转型实践表示，AI进入传统制造业不会一蹴而就，而会逐步渗透到管理理念、采购设计、生产制造和工艺稳定性提升等多个环节。
对制造企业而言，AI应用的出发点不应是追逐概念，而应是解决真实经营问题。传统制造业长期积累的工艺经验、生产数据与行业知识，正是与AI结合的重要基础。企业要守住产业根基，让技术真正扎根生产现场。
景戎：企业穿越周期的关键，是通过系统化变革构建组织级能力
睿华创新管理研究院总裁级顾问、变革咨询事业部联席总经理景戎则从组织变革角度指出，企业穿越周期不能依赖局部优化或个人英雄，而要通过系统性变革，把能力沉淀在流程、组织和数字化系统之中。
面对AI对决策机制与协作方式的重塑，企业需要由“一把手”牵引，从战略出发推进流程再造、组织改造与人才激活，以组织规则的确定性应对外部环境的不确定性。
不同嘉宾的观点虽然来自不同领域，却共同指向一个结论：
五、让AI与真实场景、行业知识和商业价值相连接
在随后举行的“AI浪潮下的机会窗口”圆桌对话中，来自制造业、人工智能、资本市场和学术研究领域的嘉宾，进一步讨论了AI落地的现实机会与挑战。
今飞控股集团董事长葛炳灶认为：传统制造业的优势在于数十年积累的行业经验。企业不必一味追求技术颠覆，而应把工艺经验、生产知识与AI深度结合，以务实的数智化改造服务企业高质量发展。
旷行科技创始人、浙江大学教授舒江鹏强调：模拟数据无法替代复杂的真实工程现场。垂直领域的AI应用，需要真实场景数据、行业知识、物理规律与核心算法相互融合，同时需要培养既懂工程又懂AI的复合型人才。
普华资本管理合伙人蒋纯指出：未来值得长期关注的，是能够掌握真实场景数据并形成“数据飞轮”的企业——业务产生数据，数据训练模型，模型再反哺业务。
国金证券资本咨询总部总经理、投资银行总部执委杨利国表示：资本既能推动技术扩散，也会放大市场预期。企业不能只关注估值红利，更要检验自身是否具备现金流、产业基础、持续投入和风险承受能力。
浙江大学国际联合商学院助理教授、隐形冠军国际研究中心副主任雷李楠则提出：隐形冠军企业不必盲目追逐通用大模型，而应把长期积累的行业知识、工艺经验和客户理解进一步数据化、结构化与算法化，在专业细分领域形成真正的竞争壁垒。
开道观察：从追逐技术，走向主动定义价值
AI泡沫是否存在，并不是企业当前最重要的问题。
更重要的是，当泡沫退去，企业是否已经形成新的价值创造能力。
从开道的视角来看，AI时代的企业转型不能停留在工具采购和单点应用层面，而应回到企业发展的根本问题：我们服务谁、解决什么问题、依靠什么能力创造不可替代的价值？
钟平博士提出的“框定能力”，为企业理解AI时代的竞争提供了一个重要视角。
技术越强大，企业越需要清晰地定义目标与边界；信息越复杂，领导者越需要识别真正的问题；AI能够完成的任务越多，人就越需要承担价值判断、系统设计与责任选择。
当企业能够以真实客户价值为起点，将行业知识、组织能力与AI技术重新组合，AI才不只是一个提升效率的工具，而会成为下一代价值创造体系的一部分。
泡沫终将过去，技术也会持续迭代。
真正能够留下来的，是企业在变化中识别真问题的洞察力，是主动框定价值边界的领导力，也是让人与AI共同创造长期客户价值的能力。
这或许正是企业面对AI浪潮时，最值得把握的机会窗口。