人工智能的浪潮正从概念验证走向产业深水区，它不再只是提升效率的工具，而正在成为企业重新定义增长方式的起点。在HBR管理年会2025暨新增长大会·主题专场“拒绝内卷，破界者胜”上，围绕“AI与可持续商业”主题，三位来自不同行业的嘉宾展开了一场跨界对话。呈现出AI赋能商业的三重演进路径：从自动化到自主化，从规模效率到系统协同，从算法决策到人本智能，AI让增长重新被定义。
    梅婷，腾讯广告市场负责人、腾讯智慧零售与生活产业增长运营总经理“如果说自动化是效率的逻辑，那么自主化实际上是资产的逻辑。”“AI 智能体是一种可以持续进化的系统，它的本质是学习能力。今天服务第一万个用户的经验，明天就能服务第一万零一个用户。”
    潘亮，比亚迪首席可持续发展专家“AI与能源转型，是当下推动人类发展的两大力量。”“可持续发展是有多面向的。供应链要可持续，这就需要链主企业带着供应商伙伴一起变绿。”
    顾亚，罗氏诊断专业诊断部解决方案团队市场负责人“诊断的核心在于一份报告的‘准’。医生的每一个判断，最终都依赖这份数据的可靠性。”“AI其实让我们学会更懂客户、共创价值，也让我们成为更好的自己。”
     *本篇为“新增长年度大课2025”系列内容之一。该系列由HBR中国发起，汇集九位来自科技、投资、产业、品牌与组织领域的思想者，对“新增长”这一时代命题进行系统解读，探讨在全球格局、技术革命与商业范式重塑的大背景下，中国企业如何重新定义增长逻辑与长期竞争力。
    下文整理自HBR管理年会2025暨新增长大会·主题专场“拒绝内卷，破界者胜”中的圆桌对话。

AI不止提效更在重塑企业的思维方式
    当前企业面临的核心挑战，是如何在提升效率的同时实现可持续增长。过去几年，AI的普及让“降本增效”成为主流趋势。从内容生成到智能客服，效率提升几乎无处不在。但这种增长方式存在上限：当AI工具被广泛采用后，所有企业都能以类似方式节省成本，效率红利很快被竞争抵消，增长重新陷入存量博弈。
    在这种背景下，AI的应用正从“自动化”迈向“自主化”。腾讯广告市场负责人、腾讯智慧零售与生活产业增长运营总经理梅婷指出：“如果说自动化是效率的逻辑，那么自主化实际上是资产的逻辑”。在这种逻辑下，AI不再只是执行工具，而逐渐成为能够学习、积累并持续优化的数字化系统。它的价值不在于一次性的降本，而在于持续学习与积累带来的长期回报。
    因此，“自主化”不仅意味着效率模式的升级，也在启发企业重新思考竞争逻辑。HBR中国区新媒体主管&新增长学院发起人麻震敏回应道：“过去我们常说，企业的竞争力取决于‘最短的木板’；但在AI时代，决定竞争力的反而是‘最长的木板’。AI能让企业将自身最强的能力不断复制、扩展到智能体之中，使优势得到持续放大。”以腾讯智慧零售与绝味食品合作构建的AI会员智能体为例，在同目标、同人群、同预算下，AI组的经营业绩相较人工组提升了3.1倍。
    “AI智能体是一个不断学习的‘智能资产’，是可持续进化的。它今天从第1万个会员互动中学到的经验，会立刻用于优化第1万零1个会员的沟通策略。”梅婷说道。这类智能体被视为可沉淀、可复用的数字资源，使增长建立在系统化学习与长期积累之上。
    在零售行业，这种应用路径表现得更为具体。AI正从前台的智能客服、AI点单等“软场景”，逐步延伸至中后台的选址与供应链预测等“硬场景”。“AI在这些‘硬场景’的落地，真正让企业从入局AI，逐步走向通过AI建立具有壁垒的可持续的长期竞争力。”梅婷说道。

AI让制造更智能，也让增长更绿色
    在制造业数字化转型的过程中，AI的价值正在从效率工具转变为制造体系的核心增长驱动力。比亚迪的实践为这一趋势提供了一个清晰的案例：企业不再依赖单点突破，而是在研发、制造和供应链等环节实现系统协同。比亚迪首席可持续发展专家潘亮指出：“AI与能源转型，是当下推动人类发展的两大力量。”
    过去十年，中国制造业在自动化与数字化方面持续推进，但AI的应用正让制造体系进一步走向自主化。比亚迪将人工智能融入整车智能研发和生产管理，推出“璇玑”AI大模型，实现人工智能在车辆全领域的深度应用。从云辇预瞄到高速爆胎稳定控制，AI让产品在感知与决策层面具备了持续学习与优化能力。对于制造企业而言，这种不断迭代的智能系统，正在改变技术更新的节奏与竞争方式。
    另外，智能化的意义不仅在于“制造更快”，更在于“制造更懂自己”。比亚迪的“黑灯工厂”中，生产系统通过AI视觉检测与数据反馈完成实时质检和纠错，使制造过程能够自我调整、持续优化。AI技术让制造经验可以转化为数字资产，在生产中不断复用与提升，为企业积累长期的竞争优势。
    AI的影响也在供应链领域不断显现。潘亮分享道：“在供应链中，可持续发展是有多面向的。供应链要可持续，这就需要链主企业带着供应商伙伴一起变绿”。比亚迪通过自研数字化碳管理平台“i迪碳链”，实现了碳排放的全流程监测与可追踪，并正在探索AI在供应商ESG风险判断和碳数据分析中的应用。通过这种方式，可持续管理从合规要求转变为运营效率的一部分。
    当AI成为供应链的智能参谋，企业能够以更高的精度评估和管理资源，实现更长期的低碳增长。

AI让医疗更精准，也让信任重建
    医疗的本质在于救死扶伤、服务健康。当AI技术迅速普及、行业普遍追求“降本增效”时，真正需要思考的是：AI在医疗中应承担怎样的角色？
    在诊断环节，AI的价值在于帮助医疗体系实现更紧密的协同。过去，临床与医技科室相对分离，信息沟通有限。罗氏诊断专业诊断部解决方案团队市场负责人顾亚强调：“诊断的核心在于一份报告的‘准’。医生的每一个判断，最终都依赖这份数据的可靠性。”通过AI的临床决策支持系统，检测结果能够与患者既往病史结合，为医生提供更全面的判断依据。医生在决策时不再仅依赖个人经验，而可以基于更系统的数据进行判断。这不仅提升了诊疗效率，也缩小了不同层级医疗机构之间的差距。
    AI的应用同样推动了科研效率的提升。医生在繁重的临床工作之外，还承担科研、论文与职称晋升等任务。AI的引入大幅提升了数据整理与分析的效率，让医生能够更高效地完成科研项目。罗氏诊断也持续提供科研支持与工具，帮助临床医生更好地将研究成果转化为实践。这种效率的提升，本质上是医疗系统实现可持续增长的重要基础。同时，AI正在推动诊断角色的转变。过去，检验人员主要负责检测与报告输出；如今，借助AI的分析能力，他们能够与临床医生更好地沟通，为诊疗提供更有价值的参考信息。医疗环节的效率因此被系统性地优化。
    AI的另一个重要作用在于数据价值的释放。医疗行业拥有大量高质量数据资源，AI的建模和算力能力让这些数据被充分利用，帮助医生减少重复检查，制定更合理的诊疗方案，从而节约医疗资源。
    AI让医疗变得更精准，也让信任关系得到重建。医生能够基于更充分的数据作出判断，患者能够更好地理解诊疗逻辑。技术并未削弱医疗的人文属性，而是在新的智能体系中，帮助医生回归专业判断，帮助患者建立理性信任。这种由AI带来的“确定性提升”，正是医疗行业实现可持续增长的关键。

AI在重构增长逻辑，也在重塑组织与人
    如今，AI的意义已经超越“效率工具”，正在成为企业的底层能力。无论是前端的消费者触点，还是后台的生产、研发与供应链，AI的核心价值都在于形成一个持续学习与反馈的闭环系统。它连接了数据与决策，效率与价值，也让企业的成长逻辑从一次性突破转为循环式进化。在圆桌的最后，嘉宾们不约而同地提到：可持续增长不仅是技术议题，更是组织与人的议题。企业需要的不只是引入AI，而是建立与AI共同成长的机制，让人和智能体在协作中不断学习，形成新的韧性。
    梅婷指出：“这个时代，如果你不是AI的受益者，你可能注定就成为AI的受害者，就几乎没有中间地带。”潘亮认为：“对每一个人而言，最重要的就是拥抱趋势，拥抱交通工具在电气化与智能化中的转型，也拥抱时代在能量与信息上的进化。”顾亚补充道：“AI其实让我们学会更懂客户、共创价值，也让我们成为更好的自己。”AI正在改变企业的增长方式，其真正价值不在于算法的速度，而在于它能否与组织和人形成持续共生的成长机制。在AI时代，企业的竞争力将取决于持续学习与进化的能力。