邂逅.3660期.12688篇
以前不敢想，现在能做到！
冯国辉
宝地资产高级副总裁
去年年初，我和很多人一样，对大模型的第一反应是好奇加怀疑：一个聊天机器人，能比人懂得多？能比人想得更深？真正让我转变态度的，是一次次具体的使用体验后。当我发现，无论我抛出什么领域的问题，从产业政策分析到商业文案撰写，从合同条款审查到招商策略推演，它都能给出超出我预期的回答时，我意识到一件事：大模型的知识广度和思维深度，已经超越了任何一个个体。这不是否定人的价值，而是对现实能力的客观认知。一个人的知识储备再丰富，也不可能同时精通法律、金融、产业、营销、写作；一个人的思考再深入，也不可能几分钟内从多个维度拆解一个复杂问题，但大模型可以。大模型，正在重塑每个人知识的边界。
在宝武第十九期决策人研修中，宝武党委书记、董事长胡望明打了个形象的比喻：AI1.0如同导航仪，告诉你怎么走；AI2.0如同自动驾驶，它自己能判断路况、作出决策。这个比喻让我豁然开朗，我们面对的不再是一个简单的“工具”，而是一个具备理解、推理与行动能力的“超级大脑”。用好了这个大脑，你的知识面不再受限于个人阅历，你的思考能力不再受限于专业背景。这不是锦上添花，这是突破性的能力跃升。
认知转变之后，我做的第一件事就是：主动去试，全方位地试。为了摸清AI的脾气和能力边界，我把自己变成了一个“重度体验官”，试用云端各类模型，部署本地轻量大模型。手机APP、网页端、电脑客户端……市面上主流的工具，我几乎都装了、试用了。因为不同场景需要不同工具，手机适合碎片化思考，电脑适合深度工作。只有都试过了，才知道哪个最好用、怎么组合效率最高。我还尝试着用Coze、Dify这类低代码平台，自己动手搭建智能体，看看能否走出一条更贴合实际场景的应用路径。
当然，AI也不是万能的。有些高度专业化、需要深度行业经验的场景，目前效果还不理想，这部分我也交了不少“学费”，也让我学会了区分“AI擅长什么”和“人擅长什么”，不再把AI当作万能钥匙。但这并不影响我的判断：AI能力不是“看”出来的，是“用”出来的。每一次提示词的优化，每一个智能体的跑通，每一行代码的生成，都在加深我对AI本质的理解。
今年年初，各类Agent应用集中爆发，我第一时间跟进体验。像OpenClaw、Hermes Agent等能自主执行复杂任务的智能体，我都深入试用，感受它们从“对话”到“自主执行”的能力跨越。同时，我开始利用AI辅助写代码、做项目。作为一个非专业人员，写代码以前是我的“盲区”，但在Claude Code等AI编程工具的帮助下，我能够把业务逻辑转化为可运行的代码，把想法变成实实在在的项目原型。这种“跨界”的体验，让我打破了能力天花板，也极大地激发了我的学习兴趣。
在这个过程中，我经历了认知的螺旋式上升：在尝试中提升技巧，在技巧提升中加深兴趣，在兴趣驱动下保持对AI发展的追踪。保持学习，保持好奇，保持对新技术的敏感度，这是我个人实践的最大收获。
个人的尝试有了效果，接着就是把它变成组织的行动。在集团公司“2526”工程的指引下，宝地资产系统推进AI应用场景建设。过程中我们意识到，最关键的不是技术本身，而是让最懂业务、最熟悉场景的人主动借助AI来解决痛点。于是我们推动全员学AI、用AI，营造氛围，分享心得和技巧，让一批业务骨干迅速成长为开发者和深度使用者。
我们深刻体会到：AI应用必须从“个人爱好”转变为“组织能力”，才能真正持续发挥作用。个人探索终究有天花板，时间有限、场景有限、精力有限。但组织不同，它可以系统性地推动，可以让最懂业务的人聚焦到最关键的场景，可以让投入产生规模化效应。所以，我们认为需做好三件事。一是搭平台。让每个员工都能方便地接触到AI工具，降低使用门槛。目前我们已上线内部智能体广场，汇集了近百个场景智能体，覆盖招商、法务、运营、管理等多个领域。二是建机制。把AI应用纳入日常工作流程，不是“有空就用用”，而是“必须用、规范用、持续优化”。只有当AI成为工作本身的一部分，而不是额外负担，它才能真正用起来。三是抓培训。培训不是教大家写代码，那是专业人员的事。我们的做法是培养AI思维：让业务人员知道AI能做什么、擅长什么，让管理人员知道AI不能替代什么、边界在哪里。只有认知到位了，使用才能到位。
目前，这些场景的应用已见到成效。合同审查从3小时缩短至45分钟，大幅降低遗漏风险，法务同事自发成了“推广者”；产业招商助手实现企业需求与园区空间的精准匹配；“宝地制度通”作为首个上线智能体，打通了全员学制度的痛点。AI正在把传统的“空间租赁”推向“数据驱动的资产运营”，这不仅是工具的替换，更是产业逻辑的重构。
回顾这一路，我最深的体会是十个字：以前不敢想，现在能做到。这些变化不仅是效率的提升，更是能力上限的突破。以前不是不想做，而是能力有天花板。AI帮我们打破了这个天花板，让我们能用一个人的时间，完成过去一个团队的工作量；用一个人的知识，覆盖过去需要多专业协作的领域。
认知革命的核心正从“观察—假设—验证”转向“数据驱动—智慧涌现—人机协同”。我的理解是：以前是人做事，AI辅助；以后是AI做事，人把关。这个角色的转换，就是认知升级。历史反复证明：技术革命的浪潮涌来时，“看不见、看不起、看不懂、来不及”的悲剧总在重演。在这场认知革命中，没有旁观者。AI浪潮已至，我们已经在路上，探索也将不会停止。
