文 | 钱钱

编辑 | 阿景

AI交互失败率高达60%，这事你遇过吧？明明AI功能挺全，用起来却像隔靴搔痒。

不是AI不行，是咱们和AI的“配合”出了问题。

现在的AI早不是单纯的工具了，数字孪生、物理AI这些新技术一出来，人机关系已经从“你用它干活”变成“搭伙过日子”了。

咱们先聊聊这“搭伙”的新逻辑。

以前解决问题，基本是“人发现问题→人想办法→人动手干”。

现在不一样了，多了个AI参与，变成“物理世界发现问题→AI在数字世界分析→人在物理世界验证”的闭环。

就像宝马集团用Omniverse建了个虚拟工厂，生产线上哪台机器不对劲，数字孪生模型先预警，人再去修，不用等真出故障。

梅赛德斯-奔驰的工厂更有意思。

他们的装配线先用数字孪生跑一遍“虚拟生产”，哪里卡壳、哪个零件装错了，AI提前模拟出来，工人再去实际操作。

这比以前“边干边试错”省了不少功夫。

特斯拉的自动驾驶也是一个道理，AI能“看懂”路况，不是靠死记硬背数据，是真的理解物理世界的规则，比如刹车距离怎么随速度变化。

角色也跟着变了。

以前人是执行者，AI是计算器，按指令办事。

现在人得是“问题定义者”，得把模糊的需求说明白，比如“客服响应慢”不行，得说“从24小时延长到48小时，用户投诉多了两成”。

AI呢？成了“智能体”，不光算数据，还能帮着找问题根源。

就像深度智控给数据中心做能效优化，AI先在数字世界模拟各种方案，人再挑靠谱的去落地，最后PUE从1.14降到1.09，这效率以前想都不敢想。

从“各干各的”到“无缝衔接”，人机协同的坑在哪？

不过，这“搭伙”也不是没矛盾。

最常见的坑就是人没把问题说清楚。

有个制造企业，AI系统上线后合格率反而降了，查了半天才发现，他们跟AI说“提高合格率”，却没说清楚是“焊接合格率”还是“装配合格率”，AI瞎忙活半天，方向都错了。

60%的失败率里，至少一半是因为这。

数字孪生模型“跑偏”也是个大麻烦。

有智能工厂用数字孪生模拟温度对设备的影响，结果实际生产时，模型算的温度和现场差了5度，机器照样出故障。

后来才知道，他们只输了历史数据，没接实时传感器，物理世界早变了，数字世界还停在昨天。

宝马就聪明，他们的生产系统数字孪生，实时同步车间的传感器数据，模型跟着物理世界变，偏差能控制在1%以内。

反馈太慢也能把好事办砸。

零售行业有个案例，库存预警AI早就发现某款商品缺货，结果报告层层审批，等补货员收到消息，货架都空了三天。

小鹏汽车的IRON系统就解决了这个问题，把44个服务台的信息整合到一个中台，AI分析完直接推给相关负责人，中间不耽误事。

未来怎么“搭伙”更顺？人类和AI都得进化

AI懂物理世界后，能做的事越来越多。

黄仁勋说物理AI会“理解现实世界的动态特性”，这话不假。

现在NVIDIA的Cosmos模型，连材料应力变化都能模拟，以后造飞机、盖大楼，可能先在数字世界“造”一遍，没问题再动工。

人也得跟着学新本事。

以前会用Excel、PPT就行，现在得懂怎么跟AI“对话”。

比如写提示词，不能只说“分析数据”，得说“分析过去三个月华东地区的用户投诉，按问题类型分类，标注重复出现的前三个”。

有些企业已经开始培训员工学这个，效果还真不错，有个公司员工学完提示词工程，AI任务完成率提了40%。

组织架构也得改改。

以前一层管一层，信息传着传着就变味了。

现在搞人机协同，得扁平化，AI分析结果直接到业务端，人做决策也不用等层层审批。

深度智控的数字员工系统，整合了2000万份文档经验，业务人员随时能调用，比以前找专家咨询快多了。

人机协同不是AI替人干活，是人定义问题、AI拓展边界、一起验证结果。

以后咱们和AI的关系，可能就像老搭档，你懂我的想法，我信你的能力，搭伙把事干明白。

现在的关键是把“配合”练熟了，别让AI空有一身本事，也别让人累死累活还干不好。

这“搭伙过日子”的新逻辑，你get了吗？