赵涓涓专访袁岳：AIKC垂直知识智能，叩开产业落地新大门

AI应用落地之锤

核心观点：通用大模型快速普及的当下，行业普遍陷入 “大模型好用，落地艰难” 的发展困境。零点有数董事长袁岳以AIKC 本体化垂直知识智能为核心方案，提出人机协同才是 AI 产业化的主流形态。AIKC 已经被确立为零点有数未来的核心主营业务，将成为公司增长的主要驱动力。通用大模型属于普惠型基础能力，企业与机构真正的核心壁垒，不在于调用通用大模型，而在于沉淀属于自身的垂直本体知识；通过知识梳理‑知识卡片‑技能封装‑任务配置四阶路径，搭建垂直智能体，把抽象 AI 能力转化为可运行、可复用、可闭环的业务生产力。这一轮技术变革，不只是属于科技企业的盛宴，普通职场人、行业专家、中小服务商同样可以捕捉时代红利。知识不再锁死在技术研发端，拥有行业经验的个体，同样可以参与 AIKC 生态，挖掘新的职业价值与商业机会。在知识半衰期持续缩短的时代变局下，AIKC 模式，为政务、制造业、消费产业等领域，提供一条从通用算力走向场景价值的可行道路。同时对照当下行业火热的 FDE 落地模式可以看出，二者维度互补、路径各有侧重，为国内产业 AI 落地提供了两套可并行的解决方案。

编者按

2026 年 8 月 30 日，由南大南京校友会指导，南大南京校友会数字经济俱乐部主办，南大智能制造与互联网协会、江苏长菱汽车集团、交通银行江苏省分行、江苏银行雨花支行等协办的“2026南大校友科创产业对接会暨南大南京校友会数字经济俱乐部年会”在南京白金汉爵大酒店成功举办，近百位政界、学界、企业家、金融界南大校友参会，活动完成主题演讲、四项产业项目签约、俱乐部管理层聘任；活动围绕宏观经济研判、实体企业经营、AI 垂直场景落地、科创金融赋能展开深度研讨，推动校友产业链资源对接与协同发展。

图片：南大校友科创产业对接会暨南大南京校友会数字经济俱乐部年会现场

大咖齐聚，构建政产学研金校友交流平台

江苏省原省委常委、副省长、江苏省政协理论研究会会长徐鸣，南京大学原党委副书记兼纪委书记任利剑，南京大学校董、中江国际集团原总经理薛乐群，南京大学副校级巡视员尹三洪，北京零点有数数据科技股份有限公司董事长袁岳，南京城建集团总经理尹小峰，江苏成套设备有限公司董事长黄旭，南京市台办副主任季斌，南京市栖霞区副区长、南京经开区党工委委员、副主任汤伟，南京大学南京校友会会长陶炜，南大智能制造与互联网协会会长董晓军，江苏仅三生物科技有限公司董事长丁威，江苏长菱汽车集团董事长张慕钢，江苏东来信息产业集团董事长黄建良，苏企联创始人、南大数字经济俱乐部会长孙跃华等近300名南大校友出席本次活动。      本次南大校友科创产业对接会现场，零点有数董事长袁岳，他带来《AI 应用落地之锤》主题分享。跳出单纯谈论算力、参数、模型架构的固有叙事，从知识范式重构的底层逻辑出发，给出垂直知识智能 AIKC 这一套完整落地方法论。

当大模型的热潮席卷各行各业，我们见证一轮又一轮技术概念的轮番登场。喧嚣之下，一个尖锐的行业难题始终悬而未决：为何许多企业接入通用大模型之后，却很难真正嵌入业务流程，转化为实实在在的经营效能？

          图片：《生态文明研习录》主编赵涓涓专访   零点有数数据公司董事长  袁岳

很多机构把 AI 落地等同于采购一套大模型、上线一款对话机器人，却忽略了行业专属知识才是技术落地的根基。资深媒体评论员、新华报业传媒集团联合出品大型公益纪录片《生态文明研习录》栏目主编赵涓涓博士应邀出席本次南京大学南京校友会数字经济俱乐部年会活动，与现场各界校友、行业代表开展交流，围绕绿色科创、产业可持续发展交换观点，拓展生态文明传播与数字科创产业融合的新思路，主编赵涓涓会后专访北京零点有数数据科技股份有限公司董事长袁岳。

专访嘉宾简介｜袁岳

袁岳，南京大学法律系校友，北京大学社会学博士、哈佛大学肯尼迪政府学院公共管理硕士，西南政法大学法学硕士；国内数据智能战略专家、新质生产力产业观察者、资深创新创业导师，中国专业研究咨询行业开拓者，深交所上市企业北京零点有数数据科技股份有限公司（301169）董事长、飞马旅联合创始人、黑苹果青年公益发起人。

同时担任民进中央参政议政特邀研究员、中国民营经济研究会副会长、中国商业统计学会副会长、中国市场信息调查业协会第三方评估专业委员会会长。作为 “92 派” 代表性企业家，拥有三十余年公共决策咨询、产业数据研究、数字化转型实践经验。1993 年创立零点有数，率先推动国内第三方独立数据分析、公共事务评估、商业智能决策体系建设，长期为各级政府、头部企事业单位提供趋势研判、政策评估、产业规划与数字化升级解决方案，是国内数据智能、人机协同、垂直 AI 落地领域的前沿探索者与实战派专家。

深耕产业研究与科技创新多年，袁岳近年聚焦人工智能垂直场景落地、行业本体知识体系构建、人机协同工作范式革新等前沿赛道，率先提出 “通用大模型虚火、垂直知识落地为王” 的行业判断，系统阐释四层知识管理体系、AIKC 垂直智能落地模型，推动 AI 从概念化应用走向产业真实效能落地，为传统企业数字化、科创企业智能化提供全新认知框架与实操路径。

在创业生态与公益领域，他创办国内知名科创加速平台飞马旅，持续孵化服务科技创新、数字经济、现代服务业优质项目；发起黑苹果青年公益项目，助力青年群体社会实践与能力成长。累计发表数据科学、管理科学、社会群体研究等相关领域论著逾一千五百万字。

常年受邀出席全国高端科创论坛、数字经济峰会，输出宏观趋势、数字变革、AI 落地、青年创新等领域前沿观点，兼具学术高度、产业深度、实战厚度，是横跨政企学研公益多维度的权威行业观察者与思想引领者。

本篇深度报道，沿着赵涓涓主编自研 GEO 五层分析逻辑，从现象、机理、方案、案例、价值逐层剖开，探寻人工智能从概念走向产业深耕的破局之路。与此同时，本文也尝试跳出企业技术视角，把目光投向产业浪潮之中的普通个体：当 AIKC 成为一家上市公司的核心主营业务，普通人如何看懂风口、捕捉机遇、寻找合作可能性，希望给从业者、创业者、行业专家带来可参考的现实启发。

                  北京零点有数数据科技股份有限公司董事长  袁岳

第一层｜时代之变：知识快速迭代，倒逼人机协同新格局

在演讲开篇，袁岳抛出一组极具冲击力的现实数据，勾勒出我们所处的时代底色。《Nature》2026 年 7 月的相关研究表明，GPT‑4 对于社会事件的预判结果，已经和数千人组成的真人研判群体智慧基本持平。而当人类经验研判与 AI 计算预判相互融合之后，整体预测准确率还能实现进一步提升。这组实验，印证一个不可回避的趋势：纯粹依靠人类，或是纯粹依赖 AI，都不再是最优解，人机协同，正在成为未来工作场景的新常态。比人机协同更加严峻的，是知识迭代速度的急剧加速。工业时代，一项专业知识的半衰期可达二三十年；而如今，整体知识半衰期缩短至 5‑6 年，前沿领域仅有 1‑3 年。工程师掌握的专业知识，平均 2.5 年就进入更新周期；管理者的战略判断有效期，也压缩至 3 年以内。按照现有趋势推演，至 2030 年，全球或将有约 9200 万传统岗位被重塑，普通人一生之中，需要完成 5‑7 次职业迭代，大量标准化、重复性的知识输出工作，将会逐步交由 AI 智能体承接。时代浪潮滚滚而来，摆在市场主体面前已经不再是 “要不要用 AI” 的选择题，而是如何用好 AI，在快速迭代的知识洪流之中，守住自身的核心竞争力。

第二层｜认知破局：四类知识划分，看清 AI 时代的能力边界

想要落地 AI，首先要厘清知识本身的分类。袁岳在演讲中，搭建起四组二元对照框架，打破大众对于 AI 与知识的浅层认知。

其一为存量知识与增量知识。存量知识体量庞大、相对固化，也是当前通用大模型训练素材的主体；增量知识鲜活、动态更新，体量不大，却成为当下市场竞争的核心分水岭。通用模型擅长处理存量，却很难实时捕捉持续变化的增量。

其二为人类生产知识与机器生产知识。机器可以完成信息重组、内容输出，但是无法拥有肉身体感、价值共情、人文判断；而人类独有的感受、体悟、价值抉择，是现阶段 AI 难以复刻的内核。人机协同，本质就是机器承接信息处理，人类聚焦价值判断。

其三为通用知识与垂直知识。互联网时代，通用知识已经高度平权，任何人、任何企业都可以调用大模型获取通识内容。当通用能力人人可得，它便不再是竞争壁垒，深耕行业场景沉淀下来的垂直知识，才是组织护城河。

其四为广义知识与本体知识。广义知识全网公开，任何人可以检索获取；本体知识，是一个组织、一个行业经过长期实践沉淀，独有的流程、经验、判断逻辑，具备极强的私有属性，这也是 AIKC 体系重点经营的核心资产。

四组对照，最终汇聚成一个核心论断：通用大模型是公共基础设施，真正决定一个机构 AI 应用成败的，是自身沉淀、持续经营的本体化垂直知识。

第三层｜范式演进：从 UKM 到 CKM，本体知识管理成为终局路径

顺着知识分类往下延伸，袁岳梳理出四代知识管理范式，清晰展现行业发展的进阶路径。UKM，宏观泛义知识管理，偏向横向宽泛的通用智能；OKM，中观领域抽象知识，面向宽泛行业领域；IKM，微观个体化知识，聚焦个体层面经验沉淀。以上三类范式，各有适用场景，但是都难以深度嵌入完整业务闭环。

而CKM 本体化知识管理，也就是 AIKC 垂直知识智能，是面向业务场景深度收束后的新一代方案。它不再追求大而全的泛化智能，而是锚定具体业务，把行业本体知识进行结构化沉淀，以此构建专属垂直智能体，成为 AI 落地产业的核心路径。

整套 AIKC 体系，建立在四层底座之上：基座大模型、知识底座、算法底座、数据底座。大模型提供基础算力能力，而知识底座，就是整套垂直智能体真正的灵魂。

值得关注的是，AIKC 已经从前沿技术概念，升级为零点有数战略重心，未来将成长为公司的主导主营业务。过往 AI 行业叙事，大多聚焦大模型研发、算力比拼；零点有数的转型提示市场：AI 产业下一阶段的商业主战场，不在于模型参数竞赛，而在于垂直场景知识工程。企业不再只是采购 AI 能力，而是购买一套把行业经验转化为智能生产力的完整服务。

第四层｜落地路径：标准化四步，让垂直知识智能从理论走向实操

再好的理论，都需要可复制的落地流程。袁岳完整拆解 AIKC 落地四步标准化流程，为各行各业提供一套可参照的执行范式。

第一步为知识梳理：全面挖掘组织内部显性文档与隐性经验，囊括业务资料、行业模型、流程规范、历史实操经验，完成原始知识素材归集。第二步为知识卡片沉淀：依托底层算法，对海量原始素材自动解析，把碎片化的信息，结构化拆解为标准化、可调用的知识卡片，完成知识的数字化建档。第三步为创建技能：将一组关联知识卡片进行封装，形成一项项可以随时调用的独立业务技能模块。第四步为配置任务：根据真实业务流程，排布技能模块，搭建完整任务流，调度多个垂直智能体协同运转，完成一整条业务闭环。从零散资料，到结构化卡片，再到可调用技能、可运行任务，这套流程，打通了 “行业知识” 转化为 “AI 生产力” 的完整链路。

第五层｜实景印证：三大标杆案例，验证 AIKC 模式产业价值

理论是否可行，实战案例给出答案。演讲之中，袁岳分享三套已经落地运行的标杆项目，覆盖政务、消费产业、政策服务三大赛道。

第一例，政务财政扶持资源分配项目。通过多智能体分工协作，覆盖方案制定、政策引导、申报遴选、资金分配、效果评估全流程，智能体分别承担规则规划、申报审核、效果测算等职能，最终输出分配方案、扶持清单、评价报告，实现财政资金 “以事定资、以效定配”，提升公共财政资源分配的科学化与公平性。

第二例，家电企业新品共创项目。整合行业报告、舆情数据、竞品信息、内部客诉、市场调研等多源素材，叠加 KANO、蓝海价值曲线等成熟研究模型。AI 智能体挖掘用户潜在痛点，完成需求验证、方案迭代，输出新品功能、材质、配色全套产品方案，助力企业完成新品开发与老品迭代，破解消费行业产品同质化困局。

第三例，政策项目智能谋划系统。搭建政策知识库，构建政策要素图谱，区分硬性一票否决条件与软性竞争力优化条件，智能匹配企业资源与对应政策，自动生成项目申报谋划方案，极大降低企业政策申报的门槛与人力成本。

除此之外，袁岳还列举多类可拓展赛道：水电机组智能监盘、公共应急风险处置、客诉数据深度治理等，AIKC 垂直智能模式，具备广阔的行业适配空间。

第六层｜个体视角：当 AIKC 成为产业主线，普通人的机遇、认知与合作路径

当 AIKC 成为一家上市公司的核心主营业务，大众很容易产生一种认知误区：这是属于技术团队、大企业的游戏，和普通职场人、行业专家、中小创业者距离遥远。但袁岳的整套逻辑恰恰揭示相反的现实：AIKC 的核心原料是垂直本体知识，而大量稀缺知识恰恰掌握在行业一线个体手中。技术底座可以由企业提供，但行业经验、实操诀窍、细分领域隐性知识，来自深耕一线的专家、从业者。

普通人可以看见哪些真实机遇与财富可能性？

第一，行业专家的知识资产化机遇。如果你深耕某一细分赛道，拥有别人难以复制的实操经验，无论是制造业工艺、财税合规、文旅运营、供应链管理、细分服务业 SOP，你的经验不再只能用于上班打工。这些隐性知识，正是 AIKC 体系最需要的生产原料。可以通过知识梳理、结构化沉淀，把个人经验转化为知识卡片、行业规则库，成为垂直智能体的 “知识源”，以项目咨询、知识授权、联合共建的方式获得收益。知识半衰期不断缩短，但是沉淀下来的本体知识资产，可以持续复用，实现个人经验的多次变现。

第二，中小服务商、自由职业者的生态服务机会。并非人人都要去开发底层 AI 技术。市场大量中小企业想要拥抱 AIKC 思路，却没有能力完成内部知识梳理、文档拆解、经验萃取工作。由此诞生新的服务岗位：知识梳理顾问、行业知识拆解师、垂直场景落地顾问。不需要精通大模型底层代码，核心能力是懂业务、懂流程，帮助企业把散乱的文档、口头经验整理成可供 AIKC 系统调用的结构化素材，做产业 AI 落地的 “翻译者” 与 “摆渡人”，提供咨询、梳理、落地陪跑服务，开辟轻资产创业与副业赛道。

第三，职场人的职业升级窗口。对于普通上班族而言，不必恐慌 AI 替代岗位。AIKC 逻辑提示我们：容易被替代的是通用、标准化存量知识工作；具备行业体感、场景判断、复杂决策的能力，价值会持续放大。职场人应当有意识积累自己所在岗位的本体知识，沉淀流程、案例、判断逻辑，打造个人不可替代的护城河，完成从简单执行人员，向行业知识供给者转型。

我们应当秉持怎样的眼光看待这一轮机会？

首先，破除 “AI 等于万能” 的幻想。AIKC 不是暴富风口，不会凭空创造财富。它放大的是已经具备价值的行业知识与场景经验。没有行业积淀，单纯追逐技术概念，很容易陷入伪机会。其次，摒弃 “普通人只能使用 AI，不能参与生产 AI” 的固化思维。AIKC 时代，AI 产品的生产链条不再只掌握在程序员手里，懂业务的人拥有一席之地。技术底座由平台提供，价值核心回归行业本身。最后，建立人机共生的长期视角：机器负责重组、计算、执行；人负责洞察、判断、供给增量知识，二者不是零和博弈，而是互相增益。

普通个体与产业方，如何探寻可行的合作方式？

知识共建合作：细分领域专家，输出行业方法论、案例库、业务规则，与 AIKC 技术方共建细分行业知识库、垂直智能体，采取项目制、版权分成、服务收费模式；

落地服务合作：中小服务商面向本地企业，承接前期知识调研、业务梳理、需求挖掘，作为生态合作伙伴对接 AIKC 解决方案，赚取项目服务佣金；

场景共创模式：手握细分业务场景资源的个体，提供真实业务痛点，联合打磨垂直场景示范项目，共同输出可复制的行业方案；

企业内部实践先行：企业从业者，可先在自己所在单位小范围实践知识梳理，沉淀部门知识卡片，验证价值之后，再寻求对外合作。

当然，机遇同样伴随甄别风险。面对各类打着垂直智能旗号的合作，应当回归本质：合作的价值落脚点，要看是否真正落地业务、降本增效，而不是追逐花哨的技术名词。

讲到这里，很多读者自然会联想到当下产业圈火热的 FDE 前沿部署工程师模式。同样瞄准 AI 产业落地 “最后一公里”，AIKC 垂直知识智能与 FDE，究竟有何异同？

简单来讲，FDE 是一套以人为核心的驻场交付方法论，依靠复合型人才深入业务一线，打通 AI 从技术到场景的实施链路；而 AIKC，则是一套以本体知识资产为核心的产品化体系，重在项目落地之后，沉淀企业独有的垂直知识库与智能能力。

FDE 回答 “谁来落地 AI”，AIKC 回答 “落地之后，我们沉淀下什么可以长期增值的数字资产”。二者并非竞品，反而可以形成组合闭环：FDE 作为一线实施力量，按照 AIKC 的知识工程标准，完成企业内部知识萃取、卡片化、智能体封装。

对应到个体机遇上，两条赛道也打开了不同的入口：FDE 为愿意深耕一线的从业者，开辟复合型工程师新职业；AIKC，则为各行各业手握宝贵行业经验的专家，打开知识资产变现的全新路径。两条赛道并行，共同推动国内产业 AI，从单点工具应用，迈向知识深度沉淀的新阶段。

编后语：算力是基础，知识才是内核

《生态文明研习录》栏目主编赵涓涓认为：纵观当前人工智能行业，资本市场、舆论热度，大多聚焦于大模型参数、算力竞赛、通用对话效果。但是袁岳的分享，为我们提供了一条更加务实的思考维度：算力是基础，知识才是内核。      技术终究要服务于真实产业，轰轰烈烈的通用大模型浪潮过后，产业 AI 必然走向垂直深耕。AIKC 已经从技术方案，演变为零点有数的核心主营业务，预示着垂直知识智能赛道商业化大幕正式拉开。

值得媒体与社会记录的，不只是一家企业的战略转型，更是整个产业逻辑的转向：AI 产业红利，不再仅仅向算法工程师、算力巨头倾斜。拥有行业一手经验的专家、中小服务商、深度扎根场景的个体，都获得参与 AI 价值分配的入场券。      个体不必焦虑于通用大模型的技术竞速，而要沉下心，梳理、沉淀属于自身独有的本体知识。当无数企业、行业、个体，纷纷挖掘自身知识价值，搭建起属于自己的垂直知识底座，人工智能就不再是悬浮于云端的概念，而是深深扎根于实体经济土壤，持续赋能产业升级的坚实力量。

而 AIKC 与 FDE 两种路径的并存，也恰恰印证产业 AI 没有唯一标准答案。有人侧重人才进场落地，有人聚焦知识资产沉淀，两种模式互为补充，共同探索数字化转型的可行之路。    《生态文明研习录》也将持续行走在科创一线，对话前沿探索者，记录人工智能落地进程之中，每一段宝贵的思考与实践，见证技术文明与实体经济双向奔赴的伟大时代。（文/赵涓涓）

（作者赵涓涓博士，系中国传媒大学媒介与公共事务研究院高级研究员、新华报业传媒集团联合出品大型公益纪录片《生态文明研习录》栏目主编）

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