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人工智能如何重塑中国管理实践?沪上研讨会聚焦“中国式现代化”新路径 ...

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發表於 2026-7-15 15:50:56 | 顯示全部樓層 |閱讀模式
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当人工智能开始重新定义管理的边界时,中国的管理学研究者正在思考一个更深层的问题:如何在这场技术变革中,构建起属于自己的知识体系?
7月6日,一场以“人工智能赋能中国式现代化:管理学自主知识体系构建”为主题的研讨会在上海财经大学举行。本次会议由上海财经大学商学院、中国式现代化研究院及AI财经开发与服务中心联合主办,汇聚了国内管理学、经济学与人工智能领域的数十位知名学者。与会专家围绕AI治理与伦理、企业智能化变革、产业数字化转型等前沿议题,共同探讨人工智能时代中国管理学理论创新与实践突破的可行路径。

从“经验总结”走向“范式创新”
开幕式上,上海财经大学副校长靳玉英教授表示,人工智能正深刻改变管理实践与知识生产的方式,跨学科协同已成为回应时代命题的必然选择。东北财经大学校长汪旭晖教授在主题报告中提出,构建中国管理学自主知识体系,必须扎根中国改革与发展现实,在时代变革中提出“真问题”,在管理实践中发现“新事实”,并通过跨学科方法自觉,推动中国管理学从经验总结走向范式创新。
这一观点得到多位与会者的呼应。浙江财经大学校长陈衍泰教授分享的最新研究显示,企业对“负责任人工智能”的关注度与高质量创新之间存在U型关系,而过高的代理成本和融资约束会削弱这一赋能效应。他呼吁,企业不应只关注AI“能不能用”,更要思考“如何用好、用稳”。
人工智能究竟是缩小差距的“技术平权”工具,还是加剧分化的“强者恒强”催化剂?华中科技大学管理学院院长杨治教授基于对2011—2023年中国上市公司、专利及招聘数据的分析指出,AI专利渗透通过算法标准化提升了交易效率,可能削弱传统节点企业的结构优势;而AI人才渗透则通过知识集聚强化了头部企业的资源整合能力,放大了网络优势。这一发现为企业智能化战略选择提供了重要参考。
东北大学孙新波教授强调,理解AI不能停留在功能层面,必须转向对人机关系、主体性和管理边界的深层思考。他提出,AI对企业的全赋能应体现在全过程、全关系和全价值三个维度,管理学研究需在科技与人文融合中重建原创性。
从场景应用到生态共创
中山大学肖静华教授则立足中国制造企业实践,指出中国企业智能化创新并非简单技术导入,而是在工业化、数字化与智能化交织中实现“补课”与“跨越”并行。她以美的、索菲亚(7.690, 0.19, 2.53%)等企业为例,阐释了数字化转型如何推动精益管理提升、组织重构和商业模式创新,强调理论构建必须源于对真实需求和长期趋势的深刻洞察。
同济大学罗瑾琏教授聚焦数字生产力生成机制,通过免代码平台、上海华谊新材料等案例,揭示了数字产品从场景数字化到全域生态协同的演化路径。她认为,数字化转型不能止于单点工具,而应通过场景识别、流程重构和生态共创,实现系统性跃升。
武汉大学黄敏学教授从未来产业视角出发,提出要让市场更早介入原创科技创新全过程,引导资本“早投、多投、长投”,并指出产业数据智能、创新智能和市场智能将成为未来产业智能市场建设的关键方向。
会议还发布了“Deepbusiness商科大模型”及“匡时大模型”等财经教育科研智能体成果,展示了AI在商科教学、科研支持及社会模拟中的创新应用。其中,上海财经大学商学院副院长高维和教授围绕“Deepbusiness商科大模型及智能体”作专题分享,阐释了人工智能对营销理论演进、管理实践创新和管理学研究范式重构带来的重要影响。复旦大学金立印教授介绍的“ConsumerSim”框架,则通过生成式AI与社会模拟方法,为消费信心测度提供了全新工具,弥补了传统指数在动态机制解释上的不足。
会议最后,上海财经大学商学院副院长高维和教授作总结。他表示,与会学者的报告从理论建构、方法创新、企业实践到产业转型,充分体现了管理学研究回应时代变化和中国实践的学术自觉。面向未来,构建具有中国特色、国际影响的管理学知识体系,需要学界、业界和政策制定者持续协同,让人工智能真正成为服务中国式现代化的智慧引擎。
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                   

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