当前企业AI落地面临认知偏差、技术挑战和数据组织壁垒的多重阻力，导致产业热度与实际应用效果脱节。文章深度剖析了企业对AI准确性的误解、决策层与执行层的预期脱节以及数据协同难题，并提出未来十年企业需转向价值交付，秉持长期主义，并通过试点先行、技术深耕和开放协同，弥合期待与现实的鸿沟，实现AI与产业的深度融合。

当前AI效率工具的普及，并未如预期般解放劳动者，反而加剧了基层员工的工作负荷、认知压力与内在动机的侵蚀，形成了一种“隐性剥削”。这种效率红利主要流向资本，且加剧了认知鸿沟与技能分化，要求企业重新设计以人为本的人机协作流程，个体则需转向批判性提问与驾驭工具的思维模式，以应对AI对劳动价值和职场生态的深层重塑。

杨立昆的最新研究量化揭示了LLM与人类认知策略的根本差异：LLM擅长统计压缩，而人类侧重适应性理解，预示着单纯扩大模型规模无法实现通用人工智能。文章深入探讨了强化学习、大型概念模型和世界模型等多元化新路径，指出AI发展将从单一的预训练范式转向多模态、物理世界锚定与架构创新相结合，以期弥合认知鸿沟，迈向更具理解力的通用智能。