医学故事.健康 中华医学会理事 神经外科教授
“富在术数，不在劳身；利在势局，不在力耕。” 这句出自西汉桓宽《盐铁论・力耕》的古语，道尽了财富与成功的获取之道，强调策略智慧与把握趋势远胜于单纯依赖体力劳动。在当下 AI 时代，这一理念的现实意义尤为凸显。
从 “术数” 来看，它代表经济策略、商业逻辑或专业技能，侧重通过脑力劳动和创新创造价值。以金融领域为例，量化投资分析师借助复杂算法和大数据分析构建投资组合，与传统依靠频繁盯盘、手动交易的投资者相比，前者凭借策略与技能优势，能在市场波动中更精准地把握机会，获取收益。在科技行业，软件工程师凭借编程技能开发出具有创新性的应用程序，推动企业数字化转型，创造巨大商业价值，实现个人职业突破。
“势局” 则指宏观趋势、政策导向或社会环境变化。顺应时代潮流，才能在竞争中抢占先机。回顾互联网发展历程，21 世纪初，电商兴起，早期投身其中的创业者如马云，敏锐捕捉到互联网将改变人们购物方式这一趋势，创建阿里巴巴，搭建电商平台，打破传统商业模式地域限制，成就商业传奇。如今，AI 浪潮席卷全球，成为不可阻挡的时代趋势，深刻影响各个行业发展走向。
一、AI 时代的趋势洞察：“势居” 的关键维度
1.1 技术演进趋势：从感知智能迈向认知智能
当下，AI 正处于从感知智能向认知智能跨越的关键阶段。早期 AI 多聚焦于图像识别、语音识别等感知层面任务，如安防领域的人脸识别门禁系统，能快速识别人员身份，提高安全性与通行效率。但随着技术发展，以 GPT 为代表的大语言模型展现出强大语言理解、生成及逻辑推理能力，标志着 AI 向认知智能迈进。这一转变使 AI 能处理更复杂、抽象任务，像智能客服不仅能解答常见问题，还能根据客户对话语境理解潜在需求，提供个性化解决方案，大幅提升服务质量与客户满意度。预计未来，认知智能将在医疗诊断辅助、科学研究探索等领域发挥更大作用，医生借助 AI 认知能力，结合患者病史、症状、检查结果等多源信息，快速准确做出疾病诊断并制定治疗方案；科研人员利用 AI 理解复杂科学文献，辅助实验设计与数据分析，加速科研突破。
1.2 应用场景拓展趋势：全面渗透各行业
AI 在各行业的应用正呈爆发式增长态势。在医疗行业，AI 助力医学影像诊断，提高疾病早期检测准确率，缩短诊断时间；基因测序分析中，AI 算法快速解读基因数据，为个性化医疗提供支持，加速药物研发进程。制造业中，AI 驱动的智能工厂实现生产流程自动化、智能化，通过实时监测设备运行数据，预测性维护避免设备故障，提高生产效率与产品质量，降低生产成本。教育领域，自适应学习平台依据学生学习进度、知识掌握程度提供个性化学习路径，智能辅导系统随时解答学生疑问，实现因材施教，提升学习效果。交通行业，自动驾驶技术发展迅速，有望减少交通事故，缓解交通拥堵，变革出行与物流模式。此外，金融领域的智能风控、零售行业的精准营销、农业领域的精准种植等，AI 无处不在，重塑各行业运营模式与竞争格局。
1.3 产业生态构建趋势：开源与合作成主流
AI 产业生态构建呈现开源与合作的显著趋势。开源 AI 框架如 TensorFlow、PyTorch 等，降低 AI 开发门槛，全球开发者可基于此开发、优化 AI 模型，加速技术创新。企业、高校、科研机构间合作也日益紧密，产学研深度融合，推动 AI 技术从实验室走向实际应用。例如，科技巨头与高校联合开展 AI 基础研究，培养专业人才；企业间通过合作建立行业标准，共同开拓市场。同时，AI 产业上下游企业协同发展，芯片制造商为 AI 提供强大算力支持，数据标注公司提供高质量数据，软件开发商基于开源框架和算力、数据资源开发各类 AI 应用，形成完整产业生态闭环，促进 AI 产业蓬勃发展。
二、传统 “力耕” 模式在 AI 时代的困境
2.1 重复性劳动被替代风险加剧
AI 时代，大量重复性、规律性强的工作正面临被智能机器替代的风险。在工厂流水线，工业机器人凭借高精度、高速度和不知疲倦的特性，高效完成零件组装、产品检测等任务，替代人工劳动。以富士康为例，部分工厂引入大量机器人后，用工数量大幅减少。服务行业也不例外，餐厅的点餐机器人、酒店的前台自助办理设备等，正逐步取代人工岗位。数据显示，未来几年，数百万从事简单数据录入、文档处理、基础客服等重复性工作的人员可能面临失业，传统依赖体力与简单技能的 “力耕” 模式在 AI 冲击下愈发脆弱。
2.2 价值创造效能相对低下
传统 “力耕” 模式下，劳动者通过长时间劳动创造价值，但效率与产出相对有限。在农业领域，传统人工耕种方式受自然条件、人力体力限制，农作物产量提升缓慢，且劳动强度大。相比之下，采用 AI 技术的智慧农业，利用无人机监测农田、智能灌溉系统精准控制水资源、传感器实时收集土壤数据，实现精准种植，大幅提高农作物产量与质量，降低生产成本。在建筑行业，传统施工依赖大量人力，施工周期长、效率低，且易出现人为误差。而借助 AI 的建筑设计软件可优化设计方案，建筑机器人参与施工，提高施工精度与速度，缩短工期，提升建筑行业整体价值创造效能。
2.3 职业发展瓶颈凸显
对于从事简单、重复性工作的劳动者而言，在 AI 时代职业发展空间受限。这类工作技能单一，缺乏技术含量，劳动者难以通过积累经验实现技能提升与职业晋升。长期从事数据录入工作的人员，随着 AI 自动化数据处理技术普及，不仅工作面临被替代风险，且由于自身技能局限，难以转型到其他更具发展潜力的岗位。与之形成对比的是，掌握 AI 技术与相关知识的人员，如 AI 工程师、数据科学家等，职业发展前景广阔，薪资待遇优厚，能在不同行业、领域实现跨界发展，这进一步凸显传统 “力耕” 模式从业者的职业发展困境。
三、顺应 AI 趋势的 “势居” 策略与实践
3.1 技术创新引领：企业的转型之路
许多企业通过技术创新积极拥抱 AI，实现转型升级。例如，某传统制造企业引入 AI 视觉检测系统，替代人工产品质量检测环节。该系统利用深度学习算法，能快速、准确识别产品表面缺陷，检测准确率高达 98% 以上，相比人工检测大幅提升效率与精度，降低次品率。同时，企业基于 AI 优化生产流程，通过对生产数据实时分析，合理安排生产任务，减少设备闲置时间，生产效率提高 30%。另一家医疗影像公司，研发基于 AI 的医学影像诊断平台，医生使用该平台可在几分钟内完成对患者影像的全面分析，发现潜在病变，诊断时间缩短 80%，诊断准确率提高 20%，在医疗市场竞争力大增。
3.2 教育与人才培养变革：培育 AI 时代人才
教育领域积极变革，以培养适应 AI 时代需求的人才。高校纷纷开设 AI 相关专业课程，如人工智能、机器学习、数据科学等，注重理论与实践结合，让学生参与实际 AI 项目开发。一些中小学也将编程、AI 基础知识纳入课程体系，从小培养学生的科技素养与创新思维。除学历教育外，社会培训机构推出各类 AI 职业培训课程，针对在职人员提供短期、高效的 AI 技能提升培训，如 AI 产品经理培训、AI 算法工程师培训等，帮助他们实现职业转型与技能升级。企业内部也加强对员工的 AI 培训，提升员工数字化素养，使其能在工作中熟练运用 AI 工具，提高工作效率与创新能力。
3.3 政策支持与产业布局：国家层面推动
各国政府纷纷出台政策支持 AI 产业发展，进行产业布局。我国发布一系列政策文件，从顶层设计层面为 AI 发展提供指导与支持，加大对 AI 研发投入，建设 AI 产业园区，吸引企业、人才集聚，促进产业集群发展。在芯片研发方面，政府鼓励企业加大自主研发力度，突破关键技术瓶颈，减少对国外芯片依赖。同时，通过政府采购、示范项目等方式，为 AI 企业提供市场应用机会，推动 AI 技术在政务、医疗、交通等领域落地应用。美国政府也高度重视 AI 发展，在军事、科研等领域持续投入大量资金，保持其在 AI 前沿技术领域的领先地位，并通过政策引导企业加大 AI 研发创新，促进 AI 产业与传统产业融合发展。
四、个体与组织的应对之道：拥抱趋势，顺势而为
4.1 个体：培养数字化素养与跨界能力
个体应积极培养数字化素养，学习掌握 AI 基础知识与技能，如学习 Python 编程、了解机器学习算法原理等，提升自身在数字时代的竞争力。同时，注重跨界能力培养，打破学科、行业界限。例如，一名市场营销人员学习 AI 技术后，可利用 AI 进行市场数据分析、客户画像构建，制定更精准营销策略；医生学习 AI 知识，能更好利用 AI 辅助诊断工具，提升医疗服务水平。此外，个体要保持终身学习态度，关注行业动态与技术发展趋势，不断更新知识体系，适应 AI 时代快速变化的职业需求。
4.2 组织：构建敏捷创新的发展模式
组织需构建敏捷创新发展模式，以适应 AI 时代变革。首先，在管理理念上，鼓励创新、包容失败，营造开放创新文化氛围。其次，优化组织架构，减少层级，提高信息传递与决策效率，使组织能快速响应市场变化与技术发展。例如，一些企业采用项目制、小组制等灵活组织形式，组建跨部门、跨领域团队，集中优势资源开展 AI 相关项目研发与应用。再者，加大对技术研发、人才培养的投入，建立完善的人才激励机制，吸引、留住优秀人才，为组织创新发展提供动力。同时，加强与外部合作伙伴的合作交流，共同开展技术研发、市场开拓，实现互利共赢。
4.3 协同合作：打造共生共赢生态
个体与组织、组织与组织间应加强协同合作，打造共生共赢生态。个体可通过参加行业协会、技术论坛等活动，与同行交流合作，共享资源与经验，共同解决技术难题。企业间可开展战略合作，如科技企业与传统企业合作，科技企业提供 AI 技术，传统企业提供应用场景，共同开发 AI 产品与服务，拓展市场。高校、科研机构与企业间加强产学研合作，高校、科研机构将科研成果转化为实际生产力，企业为高校、科研机构提供实践平台与资金支持，促进技术创新与产业发展深度融合，形成全社会协同发展的良好局面，共同推动 AI 产业繁荣，在 AI 时代实现可持续发展。
在 AI 时代，“利在势居，不在力耕” 这一理念为我们指明方向。唯有敏锐洞察趋势，积极顺应潮流，通过技术创新、人才培养、政策支持以及个体与组织的协同变革，我们才能在这场科技革命中抢占先机，创造更大价值，实现个人与社会的跨越式发展。
