全国政协委员、360集团创始人周鸿祎近日就人工智能应用中的热点问题发表看法，针对AI在复杂场景下的认知局限提出解决方案。他以"洗车困境"为例指出，当前AI在处理需要结合现实情境的逻辑问题时仍存在不足，例如误判"50米距离应步行洗车"的典型案例。周鸿祎建议通过引入脑筋急转弯类特殊语料训练提升AI的场景理解能力，强调不应因单一案例否定技术价值。
在AI应用模式创新方面，周鸿祎重点分析了近期引发热议的AI智能体工具OpenClaw。他认为该产品通过"个人电脑智能体"概念重构了人机交互范式，用户可自主训练专属智能体完成文件处理、工具调用等任务，这种模式既保留了本地数据存储的安全性，又实现了工具链的动态扩展。他特别指出技能迁移功能的突破性，以360纳米AI的"第一性原理分析"技能为例，说明AI如何通过深度推理提供超越表面信息的解决方案。
针对AI数据安全争议，周鸿祎坦言现有产品尚未实现完全本地化闭环。他透露360正在研发兼容性平台，计划整合电脑端工具调用与旧手机设备联动功能，在保障用户数据主权的前提下拓展AI应用场景。对于商业落地进程，他承认当前产品成熟度有待提升，特别是云端大模型与本地存储的衔接仍需优化。
在人机协作方法论层面，周鸿祎提出"角色化交互"理论。他建议用户通过设定专家身份引导AI聚焦特定领域，例如将对话对象设定为"马斯克式商业分析师"可显著提升回答深度。针对常见使用误区，他强调应避免将AI简单等同于搜索引擎，主张通过长文本输入和批判性追问激发AI潜能。据其观察，经过多轮辩证对话训练的AI能提供更具创新性的解决方案。
这位科技企业家以自身经历佐证观点，称近期多个产品创意均产生于与AI的深度对话。他特别指出，在商业模式设计、技术方案论证等专业领域，AI已展现出超越普通团队的系统分析能力。对于普通用户，他建议培养与AI的交互习惯，通过持续质疑和补充信息完善回答质量，这种协作模式正在改变传统工作方式。
