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以下文章起源于哈佛贸易评论，作者李湛

2026年7月18日上午，世界人为智能大会（WAIC 2026）首场AI治理创新论坛“冰山下的价值掘金”在上海世博中心进行。

论坛现场，asiagame官方网站信息董事长郭为萦绕AI若何沉新界说出产力，颁发了题为《数据即权势，智能即资产：AI for Process与组织出产力沉构》的宗旨演讲，分享多年行业深耕的思虑。他从系统工程、贸易实际、汗青文化等维度，深刻论述从信息化到数字化再到智能化的技术跃迁，提出了以“AI for Process”突破AI时期企业创新与治理瓶颈的破局之路。

asiagame官方网站信息董事长 郭为

数字化性质跃迁：
从系统节造到数据资产化

首先，郭为直指行业持久存在的认知误区，明确数字化不是信息化的天然一连，而是一次颠覆性的技术跃迁。他以自身著述《数字化的力量》主题概想为根基，回溯治理信息系统的发源，指出上世纪60年代诞生的治理信息系统依附节造论、信息论、系统论构建，主题指标是实现系统的可界说、可节造、可治理，性质是服务于传统治理范式的工具升级。而数字化时期的主题刷新，在于数据成为全新出产身分，数字化的底子主张不再是系统节造，而是持续堆集数据资产，这是数字文化区别于农耕文化、工业文化的主题标志之一。

从出产身分演变的汗青维度审视，农耕文化以地皮为主题财富载体，工业文化以本钱为关键出产身分，而数字化时期，财富状态进一步虚构化，数据成为资产的主题表白方式。中共十九届四中全会明确数据作为出产身分的定位，为数字经济发展奠定了造度基础，也印证了这一汗青趋向。郭为强调，人为智能技术的发作，正加快数据资产的堆集过程，区别于传统报答创造数据的模式，AI可能自动、海量天生数据，推动人类社会进入高速发展新阶段。本钱市场的估值逻辑已然印证这一刷新，科技企业的高市值性质上是对其数据资产价值的认可，企业价值的主题衡量尺度，正逐步转向所占有的数据资产总和，这一认知沉构，彻底扭转了企业价值评估与发展的底层逻辑。

创新系统工程：
技术、贸易与治理的三沉协同

基于数据成为主题出产身分的前提，郭为沉新诠释熊彼特创新理论，提出创新是出产身分的沉新编排，而AI时期的创新，是技术范式、贸易模式、治理步骤三者协同作用的系统工程。他指出，行业持久存在“创新”概想泛化的问题，将技术发现、科学发现与创新混为一谈。而熊彼特界说的创新，性质是企业创造财富的贸易活动。数据作为新出产身分的沉新组合，正是AI时期企业创新的主题状态。

在郭为提出的“企业创新风轮”三大主题身分中，技术范式迭代是底子动力，2025年诺贝尔经济学奖得主乔尔·莫基尔（Joel Mokyr）的技术进取驱动经济发展理论，进一步验证了技术对创新的底层支持作用。贸易模式刷新是创新落地的关键载体，移动支付在中国的急剧遍及，对比信誉卡漫长的推广周期，彰显技术赋能下贸易模式创新的巨大潜力。治理步骤令是创新持续推动的保险，美满的激励机造与治理关环，能力引发主体参加创新的积极性。

郭为以贵阳造瓷工艺为经典案例谈到，700年前宋末元初的造瓷过程，将教员傅的高明技艺齐全拆解为可复造的尺度工序，推动造瓷从“一人治器”走向“百工共作”，这套工艺系统在清代演化出尺度化72路工序图解，同步推动点火技术、资料工艺等技术范式改革，打造适配海表定造需要的柔性化贸易模式创新，落地专业化分工、计件激励等治理步骤，成就了中国瓷器的全球影响力。这一古代创新实际与AI时期的系统创新逻辑高度符合，而AI for Process更进一层——从前只能靠大家承担的判断，第一次有可能被理解和承载，隐性经验不再只是凝固为工序，而能成为持续进化的组织资产。

从传统工艺到现代产业，这一创新逻辑在AI利用中持续落地。asiagame官方网站数码在造药行业的实际中，针对临床钻研汇报CSR撰写这一复杂环节，依附多智能体组合沉构工作流程，将正本依赖资深工程师经验、耗时三个月的百页汇报天生工作，压缩至数天实现，效能提升近九成。这一过程如同将造瓷教员傅的经验拆解为尺度工序，通过智能体衔接数据断点，把隐性知识转化为显性资产，既解放了高端科研人才的出产力，又让低级员工可能参加主题工作，实现经验的尺度化、可复用，充分印证了AI创新是技术范式、贸易模式、治理步骤协同发力的系统工程，而非单一技术工具的利用。

AI for Process：
流程沉构激活组织出产力

当技术范式、贸易模式、治理步骤相互作用并形成合力，最终落实到业务流程的沉构之中，AI的价值才真正从工具利用走向系统刷新，这正是AI for Process的主题内涵。郭为提出，AI的价值不在于孤立的工具利用，而在于深度嵌入业务流程，将传统固化流程转化为自适应、自进建的智能工作流，实现组织出产力的系统性沉构。演讲中，他以医疗、金融、高端造作三大领域的实际案例，全方位诠释AI for Process的落地价值与实现蹊径。

在医疗领域，asiagame官方网站数码结合国内顶尖医院胰腺表科，以AI for Process理想构建胰腺癌围术期的多个智能体，实现诊疗流程的系统性沉构。术前，可切除性评估智能体融合影像、病历、查抄等多模态数据与临床指南，形成尺度化、结构化评估汇报，将评估正确率提升至93.67%；肿瘤TNM吩熠智能体，对难度最高的N吩熠进行针对性优化，正确率达81.33%，已具备靠近主治医师水平的辅助判断能力。术中，胰瘘风险预测智能体实时辰析多源数据，为医生判断手术风险、优化决策提供辅助支持。术后，并发症辅助诊断智能体，通过信息抽取、智能判断、汇报天生三大节点协同工作，高效辅助诊断并自动天生汇报，专家则掌管最终复核与确认。这些实际并不料味着AI能够代替医生，刚好相反，AI只有在专家共评、数据关环、流程约束和持续验证之下，才可能形成靠得住的辅助能力。

这一实际批注，AI在推动诊疗模式从经验驱动转向人机共舞，让临床经验转化为组织可沉淀、可复用的知识资产，实现流程持续进化。诊疗过程中产生的数据，也可进一步反哺知识库与智能体模型，形成诊疗流程的数据关环。随着数据、知识和模型能力的持续堆集，智能体将在现实利用中不休优化辅助诊疗能力，推动医疗流程实现持续进化。

除此之表，金融及高端造作领域也有类似的关环。

在金融领域，针对银行个人理财业务长尾客户服务不及、规划优化依缆氟史台账的痛点，asiagame官方网站信息通过智能体沉淀资深理财经理经验，构建行业技术库，结合客户画像与市场数据形成服务关环，让每一次客户交互都成为智能体优化的营养，提升客户服务覆盖面与精准度。

在高端造作领域，聚焦工业导管侵蚀故障检测这一依赖专家经验的主题环节，asiagame官方网站数码通过多智能体分层分析，实现宏观判断、微观检测、资料分析的协同作业，将稀缺专家经验转化为尺度化流程，既保险出产安全，又实现知识资产的沉淀复用。

这些案例共同印证，AI for Process的主题是突破知识断点、沉构业务流程，将分散在个别身上的隐性经验，转化为组织层面的显机能力，实现从“人依赖经验”到“流程承载智能”的转变。郭为强调，人类的进取依附进建能力，而传统流程无法自主进建迭代，AI的参与让流程具备自适应进化能力，这正是组织出产力沉构的主题。

高质量双地基
AI次方价值跃升

AI for Process的落地功效，高度依赖两大主题基础，郭为将其总结为高质量数据集与顶级专家协同，这也是实现“AI次方”价值放大效应的关键。他引用清华杨斌教授的概想，AI利用不是单一的“AI+”，而是“AI次方”——AI在指数位，组织与流程在底数位。指数越大，越倒逼底数质变；底数不被沉新设计，指数再大也放大不出价值。数据质量与专家水平正是底数的基础身分，唯有双地基高尺度，能力实现价值的次方级放大。

当前企业AI利用的主题痛点，在于高质量数据集的缺失。行业内备受关注的Palantir FDE（前列部署工程师）模式，主题正是深刻业务一线实现数据整顿，实现数据与模型的高效适配。asiagame官方网站数码的实际始终对峙与各领域顶级机构合作，医疗领域依附驰名医院的诊疗指南与专家经验，造药、金融、造作领域均携手行业头部主体，正是由于只有驰名专家能力突破现有流程瓶颈，创造高质量训练数据，让AI利用从划定作为升级为创新突破。

郭为指出，企业推动AI转型，必须着力造就深刻一线的FDE团队，联动行业驰名专家，构建专属高质量数据集，这是AI落地见效的前提，也是企业构建主题竞争力的关键。而高质量数据集自身也有明确蹊径：asiagame官方网站数码将助力千行百业构建高质量数据集的经验，总结为规；⒊叨然⑻氐慊⒐亓“四化蹊径”，也是企业拥抱AI的必建课。

为支持企业实现这一指标，asiagame官方网站数码历经四五年索求，打造出适配AI原生转型的齐全框架——asiagame官方网站问学，面向客户提供智能体构建能力，沉淀企业私域知识图谱与主题技术经验，依附MaaS平台矫捷适配私有化、公有云等多场景模型挪用需要。asiagame官方网站数码致力于与各行业客户共创，从主题痛点切入逐步买通全流程，助力企业迈向AI原生，而十年之后，AI将成为先进企业的标配，不再是独立会商的利用话题。

郭为以“数据即权势，智能即资产”总结主题概想，为AI时期企业发展锚定终极价值方向。数据资产的累积是企业钻营的主题指标，而数据资产的价值必须通过AI利用实现开释。数据之所以成为权势，在于数据的利用场景与业务天堑决定了企业的发展天堑，例如，字节跳动依附用户数据拓展业务疆域、美团基于消费数据延长服务场景，都是数据驱动业务天堑突破、企业话语权提升的典型案例。当企业成为AI原生主体，数据天堑即是业务天堑，数据的突破直接带来贸易价值与市场权势的扩张。

智能即资产的主题逻辑，在于企业将模型、经验、流程等智能能力沉淀为可复用、可增值的组织资产，形成持续的复利效应。数据资产的持久复利增值潜力显著高于传统实体本钱，企业通过AI持续沉淀数据、优化模型、美满流程，可能实现价值的自我增长，构建起难以复造的竞争壁垒。

最后，郭为以都江堰为喻指出，AI的治理不应是匹敌与封堵，而应如同都江堰“乘势利导、因时造宜”——不与水争，且始终随河路变动调整，从不指望一劳永逸。把AI作为内生系统，以流程沉塑把隐性经验转化为可持续进化的组织秩序，才是真正的人机共舞。中国企业有能力依附自身实际，在全球AI竞争中走出特色发展之路。