飛象網訊 12月2日，由《經濟學人》集團旗下Economist Impact主辦的“AI創新亞洲峰會2025”（AI Innovation Asia 2025）在新加坡舉行。中興通訊首席發展官崔麗受邀出席，并在“Agentic AI與客戶體驗”圓桌環節分享了中興通訊在 Agentic AI 賦能客戶體驗、重塑組織韌性、踐行AI倫理治理等方面的實踐洞察及未來展望。

從“言傳”到“意會”：Agentic AI驅動客戶體驗向主動理解與共創演進

崔麗表示，Agentic AI的價值不止于改善界面體驗，而在于從根本上重塑客戶體驗的方式：從用戶告訴系統做什么，進化為系統能夠主動理解用戶的意圖。客戶體驗正從“言傳”邁向“意會”，從“被動響應”進化為“主動理解和共創”，同時，隨著技術的加速迭代，AI可以獨立承擔的工作復雜度、連續工作時長都在快遞增加。

在AI for All的理念下，中興通訊將Agentic AI深度融入網絡、算力、家庭和個人四大領域，讓技術在精準感知、學習、行動的同時，又能傳遞共情的溫度和科技向善的力量。

以網絡為例，中興通訊正加速Network x AI的雙向賦能和深度融合，基于星云通信大模型、大數據和數字孿生三大引擎，推動自智網絡向L4+演進。例如，與廣東移動合作部署的“無線故障智能體”，能夠自主檢測異常并自動執行修復，使平均排障時長縮短47%，顯著提升用戶體驗和運維效率。

Agentic AI的“感知—規劃—執行—反思”閉環，將成為提升組織韌性的關鍵動力

在談到 Agentic AI 如何重塑組織的長期韌性與適應性時，崔麗指出，當前企業正處于一個高度不確定的時代，宏觀政經錯綜復雜，技術高速迭代，市場撲朔迷離，使組織既需要在確定性領域實現長坡滾雪球，構筑護城河，也需要具備快速感知變化、敏捷應對的能力，從“機械式組織”進化為更具自適應性的“生物型組織”。

她表示，Agentic AI 的核心價值不在于簡單的自動化，而在于通過“感知—規劃—執行—反思”的閉環，形成持續學習和自主進化的能力，從而提升組織面對復雜任務與工作流時的應對效率。

崔麗強調，Agentic AI 對組織韌性的真正重塑，需要建立在扎實的數字化基礎之上，是在數字化之后邁向智能化的關鍵一步。她分享了中興通訊在智能化轉型中的實踐經驗：以“一把手工程”統籌規劃，確保共識與共為；在夯實基礎設施的同時兼顧軟硬協同；從高價值、具體場景切入，持續敏捷迭代；堅持長期主義投入，讓量變帶來質變。

同時，她也提醒，當前 Agent 和 Agentic AI 仍處于發展早期，復雜問題處理、魯棒性、多智能體協同、人機協同等仍存在挑戰，需要行業共同探索與突破。

自動化是手段，人類是引導AI正確發展方向與價值創造的唯一主體

針對企業在AI系統具備越來越多的自主決策能力的背景下，如何確保有效監督和問責到位，崔麗強調，自動化是手段，但責任永遠在人類。AI是新質生產力，但人類永遠是引導其正確發展方向與價值創造的唯一主體。只有在人類持續保持主權的前提下，企業才能在AI大規模應用時代構建真正的數字主權與治理能力。

在這一判斷背后，是當前大模型技術本身的風險特性。崔麗指出，大模型天然具有幻覺、黑盒、不透明的推理鏈路，甚至在強化學習中出現“迎合人類偏好但與事實不符”的風險。這意味著，AI擁有能力，但不具備價值判斷，而價值判斷與責任，是企業治理體系的核心。

因此，在企業治理體系中，最關鍵的是堅持“人機協同”（human-in-the-loop）原則，即在設計、審查、判斷、合規、安全等關鍵環節保持人類的主導地位，同時讓AI與企業自身的Know-how深度結合，形成專業、可審計、有根基的責任鏈路。

結合中興通訊實踐，她提出四點建議：

第一、構建可解釋、可追溯的AI底座。企業建立自己的知識工程和領域模型（DLM），并結合RAG和數字孿生，提高可解釋性和可回溯性，確保專業、安全、可靠。

第二、場景越具體，責任鏈路越清晰。明確邊界的業務場景能形成穩定的審計鏈路；而通用型Agent因范圍模糊與過度泛化，反而會弱化可控性，帶來不可預測的治理風險。

第三、按風險與環境差異進行“Workflow vs Agent”治理。在流程穩定、變化有限的場景，Workflow更利于審計、可控性與準確性；在高變化場景，Agent的自適應雖能提升效率，但必須配套更強監督機制。

第四、通過端-邊-云協同部署實現治理與成本平衡。不同業務領域的敏感度不同，應以合理的計算架構實現安全、可控與效率的最佳平衡。

從自動化到共生：Agentic AI將重塑企業的技術路線與組織結構

針對Agentic AI未來如何深度融入企業運營，崔麗表示，Agent或Agentic AI未來有望超越簡單重復、打通端到端工作流、并實現認知自動化和自我進化，可被視為能夠主動執行任務、解決問題的數字化勞動力。

同時，她也強調，當前無論Agent還是Agentic AI都處于早期階段，規模化應用和大幅提升效率還有很長的路要走。當下成功使用Agent的場景存在一個共同點，即結構清晰、流程標準、數據充分、容錯率高；而一旦涉及跨部門協作、復雜流程或高風險決策，Agent往往會止步于試驗階段。其根本原因主要體現在兩個方面：一方面，Agents的自動化水平和處理復雜任務的能力仍需持續提升；另一方面，部署Agent絕非簡單接入API，而是涉及企業流程、組織架構與員工隊伍的系統性重塑。

展望Agentic AI技術發展趨勢，崔麗表示，未來技術演進大致呈三階段展開：近一兩年內，Agent及Agentic AI會側重在垂直領域深耕，尤其聚焦信息密集型和有清晰反饋機制的領域，與此同時，可靠性、可追溯性等將持續提升；隨后，其自主、高質量處理復雜任務的能力將持續提升，泛化和適應性也得到增強；再往后，可以期待處理更模糊和開放性的復雜問題，且具備自主學習和自我進化能力。目前Agent的發展速度非常快，不久前發布的Gemini3，再一次定義了SOTA，在推理、多模態理解、交互深度和Agent自主性上，樹立了新的能力標桿。

面對未來Agentic AI發展大勢，她說，積極擁抱AI浪潮，是組織應對變革性技術的唯一正確選擇。她為企業提出四點建議：

第一，做好智能化中長期規劃，同時兼具開放性和進化性，以適應技術和市場的高速變化。

第二，從高價值和高匹配度場景切入，并快速迭代。“干中學”可以讓企業更好地熟悉和掌握AI技術，并探索與Know-how、企業流程等深度融合，同時積累工程經驗和培養技術隊伍。

第三，人才結構也需要適應性變化。她強調，未來組織需要三類關鍵人才：懂AI技術的人，負責AI的開發和應用，推動技術進步；善于利用AI的人，通過AI提升工作效率，激發創新，推動組織高效運轉；超越AI的人，具備高階思維和健康的身心。

最后，崔麗強調，如果數據是新型生產資料，AI是新型生產力，那么生產關系也有待重塑才能最大化發揮其價值創造的能力，企業需要以“人機共生”的終局，規劃和實施組織重塑。

“AI創新亞洲峰會2025”是一個連接企業決策者、技術領袖與政策制定者的高層對話平臺。該峰會聚焦15場深度專題會議和40余位行業專家的實戰分享，圍繞生成式AI、Agentic AI等前沿技術的商業化路徑，助力企業將技術洞察轉化為實際增長動力，在亞太地區復雜的市場環境中實現可持續的數字化轉型。

更多現場觀點可點擊鏈接: