企业家的战略眼界，决定了企业的增长边界。6月27-28日，清大EMBA125班盛大开学！

6月27-28日，北清经管高等研究院·清大EMBA125班即将盛大开学。本次开学模块特邀清华大学新闻传播学院博士、中央民族大学新闻与传播学院副教授、清华大学元宇宙文化实验室研究人员、中国新闻技术工作者联合会AIGC与数智传播专业委员会首届常务委员向安玲博士亲临主讲，带来《智领未来：AI新质生产力赋能企业经营增长》核心大课。

作为长期深耕智能传播（AIGC）、媒介大数据、网络舆论、国际传播等领域的青年学者，向安玲博士主持国家自然科学基金项目、北京市社会科学基金、教育部产学研项目等多个重要项目，并联合清华大学人工智能学院团队，长期为政企及媒体单位提供AI应用与智能传播决策咨询。她带来的不是抽象概念，而是一线实操中打磨出的AI商业方法论。

01 你的第一个数字员工：普通人如何抓住AI智能体红利

智能体的爆发不仅带来了产业投资机遇，更直接改写了普通人工作和赚钱的逻辑。向安玲博士在课堂上指出，理解这类新工具的人，能更早看见机会向哪里迁移。

面对AI智能体浪潮，真正的红利不在工具本身，而在理解工具本质、放大自身已有的能力。向博士把普通人靠智能体增收的路径总结为三条：第一是效率变现，用智能体提升本职工作的产出质量和数量，在职场建立差异化优势，这是最稳、风险最低的路径；第二是副业降本，内容创作、电商运营等副业借助智能体降低时间成本，从第二份工作变成半自动运转的收入来源；第三是服务他人，帮不懂智能体的中小企业搭建自动化工作流，提供配置和咨询服务，这个领域供给不足但需求真实，是可以切入的蓝海行业。

向博士特别强调，智能体赚钱不是无中生有，而是你原本就有能力、有资源，它帮你放大；如果本身没有积累，放大出来的还是零。养智能体的门槛比想象中要低，入门不需要写代码，也不需要懂技术，只需要两样东西：一台能上网的设备，加一个真实想解决的问题。需求的清晰度、场景的匹配度，以及持续调整的耐心，决定了智能体能不能真正养好。与此同时还要注意避开三个坑：授权不要过度，敏感数据不要上云，更不要随意下载来源不明的技能插件。

面对AI是否会替代人类的普遍焦虑，向安玲博士给出了明确的回答：消失的是那些只做重复性执行、没有判断力的工作方式，而不是职业本身。程序员的核心价值从来不是敲代码，而是定义问题；运营的核心价值不是执行动作，而是判断策略。智能体替代的是执行层，而我们守住判断层，就守住了自己的位置。这个时代，真正稀缺的竞争力是人的真、善、美——真是具身经验与人际信任，善是价值判断与责任承担，美是品位与判断力。AI能生成大量方案，但哪个好、值不值得做，背后是一个人对世界独特的理解。正如向博士所说：当人人都有工具时，工具就不再是优势，优势便会回归到你是一个什么样的人。

02 国内AI商业优势：丰富场景叠加配套政策

中国AI商业的一大优势，在于垂直场景落地的丰富性与本土化政策的灵活性。以2026年爆火的智能体为代表，国内AI应用快速破圈，海量垂直细分场景为AI技术迭代、商业模式探索提供了充足的试验土壤。

智能体凭借无限生成、全天候自动化、趋近于零的边际成本三大优势，正在重构内容创作、数字产品、AI工具、专业服务、跨境电商等多个赛道，帮助个体突破传统创业在时间、精力、技能上的三重限制，形成了区别于海外重技术、轻落地的产业优势。

与此同时，国内地方专项政策持续赋能AI商业化。深圳市龙岗区专项政策、杭州市上城区一人公司AI专项扶持政策，精准适配中小创业团队、个体创业者及企业数字化转型需求，有效降低了AI商业落地门槛，助力我国在全球竞争中抢占先发优势。

03 企业落地痛点：AI与业务、组织的深度融合

当前，国内企业普遍面临AI商业化落地低效、投入产出比偏低的困境。向安玲博士认为，企业AI商业化的难点不在于工具使用，而在于AI与业务流程、组织协同的深度融合。

当前绝大多数企业陷入AI应用误区，盲目采购大模型、AI工具，仅停留在浅层提效场景，未对业务流程、组织模式进行改造，导致AI无法产生规模化商业价值。很多中小企业存在数据结构化程度低、内部数据未上云、本地部署模型能力不足等问题，叠加数据安全顾虑，无法调用云端优质模型资源，进一步制约了AI商业化落地效果。

真正的AI商业化落地，是从认知AI、试用AI到嵌入业务、重构增长的完整闭环。唯有将AI深度融入生产、营销、管理、服务全链路，重构组织协作模式，才能实现技术价值向商业价值的转化。