在墨尔本一个热闹的周五夜晚，Camberwell 主街的 Crimson Coffee 里，举办了首届「创业者见面会」。活动聚焦主题是“AI 到底能不能赚钱”，现场讨论将抽象的人工智能话题转化为可落地的商业实践。以下是当晚讨论的要点，并附上来自权威来源的论证与数据支持。
1) 真正的价值：不是“更聪明”，而是“更高效”
生成式 AI 已被多项实证研究证明能显著提升效率。例如：
– 大型现场实验显示，给客服配备 AI 助手后，生产力提升约 14–15%。
– 开发团队使用 GitHub Copilot 完成任务速度快 55%。
启示：将 AI 视为效率放大器，而非万能大脑。
2) 建模之前，先建库：数据是护城河
OECD 指出，数据驱动创新是经济增长的关键。
在零售领域，智能货架监测与补货决策正逐渐成为主流。
3) 行业用例：教育、零售、餐饮
教育领域中，AI 在个性化反馈与作业分析方面已被 UNESCO 指南验证有效。
零售与餐饮行业则可通过视觉识别与 POS 数据优化库存与订货。
4) AI 代理像学徒：能复制，但要把关
AI 代理可承担预约与自动化流程等任务，但关键节点仍需人工复核。
5) 提示词只是最后 5%：要用工程方法做 AI
NIST 的 AI 风险管理框架（AI RMF 1.0）建议在全生命周期中纳入风险识别、评估与监控。
6) 澳洲 AI 补助：别怕贵
澳大利亚政府通过 R&D Tax Incentive 与 Industry Growth Program 支持企业创新与研发。
7) 合规与信任：数据在澳洲，权责有人
AI 系统的伦理与隐私政策应确保数据本地化与问责机制。
8) 结语
讨论总结指出：先解决自己的问题，再把解决方案产品化。这与 OECD 与 NIST 的观点一致：数据驱动与工程化治理，是可复制商业价值的核心。
参考与延伸阅读
参考与延伸阅读：
• 生成式 AI 提升员工生产力的实证研究（QJE/NBER/Stanford） – https://www.nber.org/papers/w31161
• Copilot 提升开发效率 55% 的受控实验结果（GitHub） – https://github.blog/news-insights/research/the-impact-of-github-copilot-on-developer-productivity/
• OECD：数据驱动创新与增长 – https://www.oecd.org/sti/data-driven-innovation.htm
• NIST：AI 风险管理框架（AI RMF 1.0） – https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
• 澳大利亚 AI 伦理原则与自愿 AI 安全标准 – https://www.industry.gov.au/publications/australias-ai-ethics-principles
• Google Cloud / NVIDIA：企业级 RAG 与 GraphRAG 参考架构与实践 – https://cloud.google.com/blog
• 零售货架监测与补货自动化的行业实践 – https://www.reuters.com/technology/retail-ai-shelf-monitoring-2024-07-12
• 行业预约/看房排程自动化的澳洲落地 – https://www.inspectrealestate.com.au/
• R&DTI 与 Industry Growth Program 官方页面 – https://business.gov.au/
• 信息品“高固低边”的经济学基础 – https://zhang.ist.psu.edu/InformationRules
