当前，企业界对新兴技术的应用存在普遍焦虑；李成冬在演讲中指出，这种焦虑源于对人工智能成熟度的认知不足。事实上，人工智能已从概念阶段进入实际应用阶段，其生存环境和应用条件已基本具备。 从技术层面看，人工智能发挥生产力效能需要四个核心条件的支撑。首先是本体，即让人工智能理解数据的业务含义，明确"我是什么"和"为何发生"，从而避免误判。其次是数据，通过MCP协议等技术手段，企业数据可以像插件一样被灵活拉取和整合，为人工智能提供充足的"养料"。第三是全知视角，大模型具备一次性消化海量信息的能力，金蝶通过ERP、聊天及工作流配置等方式，为人工智能构建丰富的上下文环境。第四是执行能力，人工智能已具备执行具体业务操作的能力。当这四个条件齐备，一个成熟的生产力机制时代正式开启。 判断人工智能能否在企业有效落地，需要把握三个关键标准。一是"看得见"，即精准读懂数据、理解信息内涵；二是"想得明白"，具备分析、推理与判断的逻辑能力；三是"做得到"，能够执行具体操作、实现业务落地。李成冬以地缘政治冲突对出海企业供应链财务的影响分析为例，说明人工智能基于本体智能，能够迅速给出缩短合同周期、优先采用人民币结算等极具价值的建议。 在实际应用中，人工智能的效果差异最终取决于企业自身的数字化基础。数据上下文的质量、异常识别能力、内部执行能力的完备性等因素，都直接影响人工智能的应用效果。金蝶的呆滞物料智能体案例表明，该系统能够分析35种呆滞物料产生的场景，其深度远超具有20年经验的行业顾问。这充分说明，数字化程度越高、人工智能应用越深的企业，将获得"代差性"的进化优势。有一点是，人工智能不会导致企业同质化，反而会放大企业原本的独特性。 从发展趋势看，企业正从传统的ERP时代迈向人工智能EBC时代。此转变的核心逻辑是"AI居中"，即人工智能成为资源调度的中枢。未来的最大生产力不再是信息系统或硬件设备，而是人工智能智能。所有业务要素提供给人工智能的越多，其释放的能量越大。但同时需要认识到，人工智能虽然能理解当下世界、调度资源、分解风险，但这些都是执行层面的工作。企业的战略思维和创新能力才是最值钱的核心资产。
智能技术的快速发展既带来机遇也带来挑战。在这场变革中，只有积极拥抱技术、深化数字化转型的企业才能保持竞争力。正如李成冬所说："未来的竞争不是技术的竞争，而是如何用技术重塑生产力的竞争。"此观点不仅为制造业指明方向，也为所有转型中的行业提供了重要启示。