“驾驭智能产教融合与企业数智化转型高端论坛”在北京举行

由中央财经大学主办的“驾驭智能产教融合与企业数智化转型高端论坛”日前在北京举行，与会业内人士及专家学者围绕企业级AI智能体落地路径展开交流探讨。

据Gartner2025年8月发布的预测，到2026年底全球40%的企业应用将嵌入具备任务执行能力的AI智能体，较2025年不足5%的水平显著提升。但与会专家指出，技术能力跑在前面，组织适配能力跟不上，是当前企业级AI从试点走向规模化的最大瓶颈。

论坛现场，多位学者从不同角度阐述了“可控”对企业级AI的意义。北京交通大学教授曹志刚从网络经济学角度指出，现实中企业间的相互影响越来越强，传统模型常假设弱网络外部性以便于求解，“但真正的产业变革恰恰发生在强连接、高耦合的网络中”。

中国人民大学教授吴武清聚焦财务数智化转型，指出财务等敏感岗位对AI的权限控制、审计追溯要求极高。权限同源、全链路审计机制，可回应企业管理者在合规层面的核心关切，让财务人员从核算型转向价值创造型。

北京邮电大学人机交互与认知实验室主任刘伟认为，2026年是智能体从“对话工具”迈向“数字员工”的临界点，但必须警惕“机器幻觉”和责任归属模糊。他强调，未来的智能不是替代人，而是“人机环境系统智能”。

北京航空航天大学教授宋文燕以制造业质量管理为例，展示了AI智能体如何深入核心业务。他开发的“见微·FMEA Agent”证明，企业级智能体的关键在于“知识增强的人机协同闭环”——历史经验通过知识图谱沉淀，AI调用推理，专家审核修正，结果再回流沉淀。

专家虽然领域不同，其观点却指向同一个结论：企业级AI智能体的规模化落地，技术能力是基础，但“可控制、可审计、可进化”的治理体系才是决定因素。

论坛上，中央财经大学与兆企供应链管理有限公司联合发布了面向企业级场景的开源AI智能体项目WorkMate。中央财经大学党委副书记杨莹在致辞中介绍，学校2025年底已印发《中央财经大学"人工智能+"行动计划》，此次校企联合开源是落实该计划、深化产教融合的具体动作，试图回应当前大量企业"买了AI账号却不会用"的落地困境。