稳赢配资小冰科技董志盛：AI不会取代工作，未来的工作模式是人和数字劳动力协同

专题：服贸会2025中国AIGC创新应用论坛

　　中国国际服务贸易交易会-2025中国AIGC创新应用论坛于2025年9月12日在北京举行。主题为“从大模型到智能体，驱动AI新生态”。小冰科技AI技术创新与解决方案副总裁董志盛出席并演讲。

　　以下为演讲实录：

　　尊敬的嘉宾，大家下午好，我是来自小冰科技的董志盛，今天非常高兴有这个机会和大家分享小冰这么多年在AIGC领域的技术探索、行业应用落地案例，以及我们对AIGC未来发展方向的展望。

　　小冰是一家AI科技公司，我也是做技术出身，但是我今天尽量不讲技术，主要讲我们对AIGC理念的理解以及我们的探索认知。

　　首先简单介绍一下小冰，小冰科技源自前微软人工智能小冰团队，2020年从微软做了整体分拆，作为一家完全独立的公司进行运营，在AIGC这个赛道有超过十几年的技术探索和行业应用沉淀。

　　大家可以看到这张图，这是小冰技术迭代的历史图，小冰于2013年在微软内部立项，也就是大家之前熟知的CV四小龙崛起的时期，国内AI公司那个时候都在做CV、ASR、TTS、NLP等单点的技术探索，小冰从立项开始，就去探索一个不太一样的事情。我们去做生成式对话，后来有很多种不同的叫法，例如开放域对话，或者非限定主题的闲聊等。但是它整体的呈现形式，在和用户基于自然语言对话的过程中，小冰的回答不是去检索答案，而是通过理解和推理来生成答案，是陈述观点，这个就是大家在后面看到的ChatGPT发布之后的人机对话的模式，这件事情小冰在2013年就开始在做。

　　到了2015年，在基于文本对话的基础上，小冰技术团队继续探索，是不是有更多的基于图像、视频、实时流媒体等内容的理解和对话，基于不同模态内容对话的基础上，添加用户情感的识别和理解。比如说我上传一张正在生病打点滴的照片给到小冰，Ta不仅仅只是识别这张图上有一个人在挂点滴，而是会说：“亲爱的你生病了，要不要紧？”，让AI的回答更具情感化和温度。

　　2017年小冰开始探索通过AI来生成内容，当时还没有AIGC的概念，AIGC的中G，Generator。那个时候小冰董事长沈向洋院士提了一个概念，AI Creation（AI创造），我们简称AIC。可以做文本的生成、绘画的生成、图像的生成设计，这个是我们2017年在做的事情。通过这些技术的积累，并且集成在同一个框架里面，大家可以看到这个AI有了对话的能力、知识的储备、情感的交互、多模态创造力。是不是觉得这个AI越来越像人，再给Ta一个可视化的形象，和前端用户进行类似人和人面对面的交流方式，我们开始探索数字人的相关技术。基于数字人的用户交互融入到人类的生活和工作场景，去完成特定岗位、角色、职能的工作任务，这就是数字员工的理念。这个过程也是我们沿着技术的迭代一路走过来，对整个AIGC发展过程的理解。

　　AI技术的迭代演进，我这里分了3个时代，每个时代做的事情不一样，用的技术栈不一样。AIGC技术迭代的过程，一个不变的逻辑是“AI放大每个人的稀缺价值”，这句话怎么理解呢？我们看一下这3个时代。

　　第一个时代我们叫AIGC 1.0，AI是生产力工具，这个就是我前面讲的AIC，在特定风格和场景约束的基础上，实现文本生成、绘画生成、图案设计和音乐生成，基于机器高并发和稳定性，可以快速的生产海量的内容，但是这个内容好还是不好？怎么去界定？比如说一个晚上可以画1000张中国的水墨山水画，这个画质量高不高？怎么评价？这个阶段对人的稀缺价值体现，就是对AI的结果的评价和判断的能力，从大量的AI生成内容中挑选出好的内容。

　　AIGC 2.0，也就是大模型时代，从2022年开始以CahtGPT为代表的大模型技术，最大的革新是重构了人机的交互方式，取代了图形化和屏幕菜单、按钮点选的人机交互，实现了人和机器可以用自然语言去交互。另外就是基于多模态的理解和生成，可以大量的生产多模态的内容，基于Agent的能力，基于大模型的能力，用户获得答案变得很简单，但是提出好问题的能力，就是人稀缺价值的体现。

　　再往后，从现在开始或者还没有开始，所以我写的这个时间点（2025年），打了一个问号。通过AIGC的技术迭代之后，未来会有一个新物种，会重新界定劳动能力，实现效率革命和企业组织重构，我们叫数字劳动力。将来企业的组织里面，应该是人类员工再加上更多的数字化同事，怎么和数字化同事做好工作协同，去培养好他们、管理好他们，这个就是AIGC 3.0时代，人的稀缺价值体现。

　　我们讲了3个不同的时代，不同的时代里面，小冰分别做了什么？在AIGC1.0时代里面我们做了这么几件事情，基于小冰的文本生成能力，大家可以看到的AI金融简讯、AI快报，不同流派的诗歌、歌词的创作等，进行批量化的生产文本内容，这是第一点。

　　第二点是基于图像的设计能力，结合行业场景提供赋能，例如做服装面料的花纹设计，做丝巾图案的设计、产品包装的设计等，机器的创意是无限的，优秀的人类设计师灵感是有限的，但是AI的创意是无限的，我们做过测算，那个时候生成的花纹图案可以做到10的26次方，可以给地球上的每一颗沙子设计一个不同的图案，这是第二点。第三点，基于音频、视频的合成能力，可以在数字化营销层面做更多的深化应用。

　　2.0时代，随着大模型+数字人的技术成熟，刚好也进入到了短视频时代，内容的生产方式发生了巨大的变革，例如像财经资讯，从数据提取、内容的生产编排，到驱动前端的数字主播，实现不间断的全自动化生产，同时数字主播还能和用户进行实时的互动问答。这是数字人+大模型的内容生产模式巨大的变革。我们现在看到很多的金融资讯，看到企业推送产品说明、个性化视频内容，就是数字人+大模型的能力基础上，结合企业内部的业务数据，快速、批量生成高质量业务视频内容。

　　再往下的深化应用，就是深入到企业的核心业务流程，我这里展示几个行业案例。如果大家用经常用屈臣氏的小程序购买商品，应该会发现从去年年底，屈臣氏的官方小程序上面增加了AI助手，屈臣氏主要有两大产品板块，第一是美妆，第二是健康食品。用户可以通过自然语言和AI助手进行交互，咨询美妆产品知识、健康知识，AI助手可以给用户提供专家级建议的同时，根据和用户对话的内容做精准的商品推荐，这是智能售前的部分，同步把售中、售后所有的服务通过同一个用户入口实现了打通。

　　再看更多的案例，例如银行，无论在网银、手机银行，或者到了银行的线下网点的VTM机，大家可以越来越多的看到数字化的服务人员，通过和数字客服的对话，进行金融产品的咨询、业务办理的引导，获取个性化的金融服务。大家很快可以看到，像肯德基点餐小程序、瑞幸咖啡点餐小程序，都会是类似的模式，前端通过AI驱动的3D卡通数字化形象和用户交互，后台通过AI Agent提供智能化业务流程整合。

　　再往下是我们对未来的判断。在即将到来的AIGC 3.0时代，出现的新型生产力，我们叫做数字劳动力，数字劳动力的定义包含了几个方面：

　　第一、AI驱动的新型劳动主体，涵盖算法、软件、智能体、具身智能等技术载体；

　　第二、可独立或协同人类完成生产任务；

　　第三、高度人机协同，物理空间与数字空间的协同。

　　英伟达创始人黄仁勋去年的访谈，这是他去年10月份参加的一个访谈，虽然快过去一年了，现在看来他的观点是非常的前瞻，从他的讲话中，我摘取了3句话：

　　第一，“现在英伟达有3.2万个员工，未来想把员工增加到5万人，同时会拥有1亿个AI助手”，这1亿个AI助手，我们可以理解为就是数字员工、数字劳动力的概念。

　　第二，通过拥有 10 万个AI助手，预计营收增长 2-3 倍时，员工数量只会增加 25%。

　　第三，AI不会取代工作，但是它会变每一个工作。

　　基于这三句话，我们展开思考，就是未来数字劳动力带来的核心价值和改变：

　　一、效率的跃迁，通过新工具、新技术大幅的提升生产效率。

　　二、组织形态的进化，未来企业的组织形态一定是核心团队+数字劳动力集群。

　　三、岗位职能的进化，AI不会取代工作，未来的工作模式是人和数字劳动力协同的工作。现在重复性的工作AI会去做，人类员工要去做的事情，就是要把数字同事培养好、管理好，让企业的业务流程实现高度自动化。

　　未来数字劳动力的发展会重构现有的技术服务方和应用方的关系，这里边有几点：

　　第一点， Labor-as-a-Software，将原本需要人力完成的服务转化为软件自动化服务，从而面向整个服务市场

　　第二点， AI商业模式发生根本转变，AI应用未来是按成果收费，这种计费模式的变化背后是商业模式的根本转变，倒逼技术提供商深度介入业务场景，而非单纯销售工具

　　第三点，企业需要从端到端审视流程，思考如何通过 AI 优化效率、自动化操作，并提升整体效能

　　我在来参会之前拜访了一个家装行业的企业家，他的公司做了很多年家装服务，积累了大量的设计图、空间数据、造价清单、材料清单等数据，他现在一直在思考和推动内部的工作，把既有的大量业务数据和文件进行结构化整理；另外每天有很多的项目在同时开工，有很多的工人，有很多的操作流程，通过传感器设备或者摄像头，实时的采集和积累工人的操作过程数据。

　　当行业Knowhow和数据积累到一定程度，结合数字化技术能力和平台，未来建筑公司的设计业务会是这样的。接到一个客户订单，把空间数据和客户需求做输入，由一个员工带领一堆的数字化同事开始协同工作，有做设计的，有做造价的，有做下单物料采购的，有做材料整理的等等。然后到了具体的施工场景就会变成这个样子，现场一个监理人员，指挥和协同具身机器人进行施工，这个就是通过行业的Knowhow+数据驱动的未来全新的生产模式展望。

　　在这个过程中需要有大量的工作去做，小冰的愿景是，我们希望在这个链路里边，提供核心技术、平台工具、行业方案、运营支撑的端到端数字劳动力服务，赋能千行百业。

　　谢谢大家！

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