博鰲亞洲論壇2026丨“AI+”賦能產業(yè) 亟待創(chuàng)新與治理雙輪驅動

■中國經濟時報記者張一鳴

從10年前“AI+”概念在博鰲亞洲論壇首次提出，到如今被寫入《政府工作報告》、全面融入實體經濟，AI已成為驅動產業(yè)升級、激活新質生產力的核心引擎。在博鰲亞洲論壇2026年年會“AI+：數智賦能產業(yè)升級”分論壇上，來自學界、產業(yè)界與國際治理領域的嘉賓，圍繞AI賦能產業(yè)升級的創(chuàng)新路徑、場景實踐、風險治理與全球合作四大核心議題展開討論。與會嘉賓普遍認為，AI的發(fā)展不是技術的單向狂奔，而是創(chuàng)新與治理雙輪驅動，唯有產學研用協同發(fā)力、全球各國攜手合作，才能讓AI技術始終走在賦能產業(yè)、造福人類的正確軌道上。

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錨定創(chuàng)新內核：產學研協同筑牢AI發(fā)展根基

10年前，中國工程院院士、清華大學智能產業(yè)研究院院長張亞勤在博鰲亞洲論壇上首次提出“AI+”概念，如今已全面成為現實。張亞勤說，AI領域的創(chuàng)新早已打破了“研究—專利—產品”的傳統循環(huán)，研究、技術、產品正在深度融合。

AI技術的快速迭代與產業(yè)落地，離不開高效的產學研協同創(chuàng)新機制，而數字時代的創(chuàng)新范式變革，也讓產學研協同的內涵與路徑發(fā)生了根本性變化。

中國社科院大學教授、國務院原副秘書長江小涓指出，人工智能與數字經濟時代，產業(yè)和企業(yè)在創(chuàng)新中的作用變得前所未有的重要。傳統創(chuàng)新是“科學發(fā)現—技術研發(fā)—產業(yè)轉化”的線性過程，產業(yè)僅承擔轉化環(huán)節(jié)；但在數字時代，前沿技術研發(fā)高度依賴算法、數據、算力與海量資源的匯聚，產業(yè)部門已成為創(chuàng)新前端的核心主力。她以大模型為例，2014年之前60%左右的前沿大模型由高校提出，而2014年之后，90%的前沿大模型均來自平臺大企業(yè)。

京東集團副總裁、首席經濟學家沈建光認為，中國AI產業(yè)的快速發(fā)展，既離不開產學研的深度融合，更得益于國家層面的頂層設計與市場層面的充分競爭。中國是全球首個將數據作為生產要素的國家，從電力、算力、云計算等底層基礎設施的大規(guī)模布局，到對數字經濟發(fā)展的包容支持，為企業(yè)創(chuàng)新筑牢了根基；而完全放開的市場競爭環(huán)境，讓中國成為全球AI產業(yè)競爭最充分的市場，疊加中國用戶對AI的高接受度與高參與度，才催生了詞元（Token）日調用量突破140萬億、兩年增長超千倍的井噴式發(fā)展，形成了“產學研用”一體化的良性循環(huán)。

張亞勤提出了當前AI發(fā)展的三大核心趨勢：從生成式AI到智能體AI，2026年將成為智能體AI元年；從信息智能走向物理智能與生物智能；從單一AI技術走向“AI+”全行業(yè)滲透，AI不僅是工具，更將成為重構企業(yè)管理的底層思維。

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深耕場景落地：AI+全面激活產業(yè)升級新動能

“AI+”的核心價值在于走出實驗室、融入實體經濟，以數智賦能推動行業(yè)效率提升與模式變革。

vivo AI副總裁張飛分享了AI如何走進普通大眾的日常生活。他表示，手機是大眾接觸AI最便捷的載體，“智能體手機”要讓手機主動適應用戶，具備學習進化能力，可跨場景、跨App完成復雜任務，真正成為用戶的智能數字中樞。公司選擇端側布局的核心，正是為了解決用戶數據分散在不同App的隱私安全難題，讓智能能力向用戶數據靠攏，在保障數據主權的前提下實現智能體驗升級。

在產業(yè)供應鏈領域，AI也在賦能。沈建光表示，京東要服務7億用戶、運營幾千萬種商品、布局全球2000多萬個倉庫，能實現國內當日達、歐洲當日達、同城30分鐘達的效率，核心正是依靠AI的全鏈路賦能。從客服、倉儲物流調度，到商品選品、動態(tài)定價，再到庫存周轉管理。他直言，在高度競爭的市場環(huán)境中，AI已成為企業(yè)提升核心競爭力的必然選擇。

中國信息通信研究院院長余曉暉的分享展現了“AI+”在亞洲區(qū)域的落地活力。他分享的數據顯示，在2025年全球人工智能獨角獸企業(yè)中，亞洲中小企業(yè)占比達28%；過去兩年國際電信聯盟的AI全球案例征集中，55%的案例來自亞洲區(qū)域，集中在醫(yī)療、教育、政務服務等領域。東盟等亞洲國家對AI技術展現出強烈的發(fā)展訴求，而中國AI企業(yè)的開源模型，為各國結合自身小語種、本土場景訓練主權模型提供了重要基礎，未來在算力互聯互通、標準共建等領域，亞洲區(qū)域有著廣闊的合作空間，將讓“AI+”的紅利惠及更多國家與企業(yè)。

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平衡創(chuàng)新與安全：構建AI治理與全球協同新體系

AI技術的爆發(fā)式發(fā)展，在帶來巨大產業(yè)機遇的同時，也催生了多元化的安全風險與治理挑戰(zhàn)，如何平衡創(chuàng)新活力與安全可控，成為論壇探討的核心議題。英國牛津大學馬丁學院人工智能治理倡議高級顧問薩姆·道斯梳理了當前AI面臨的三大核心風險：一是犯罪分子利用AI開展網絡攻擊、開發(fā)生化武器的惡意使用風險；二是AI能力失控、不符合人類價值觀的事故風險；三是勞動力替代、能源消耗激增等系統性社會風險。他強調，當前AI風險研究存在明顯的語言與文化盲區(qū)，不同語言、不同文化語境下的AI安全漏洞差異顯著，同時地緣政治變化正在改變數據中心的布局邏輯，東西方技術體系的分支風險、AI發(fā)展帶來的氣候與能源風險，都需要全球層面的協同應對。

余曉暉坦言，中國是全球對AI技術接受度最高的國家之一，消費者與企業(yè)的積極嘗試，為AI產業(yè)發(fā)展提供了強勁活力，但與此同時，市場也普遍低估了AI技術的潛在安全風險。以智能體應用為例，多數用戶在使用過程中，很少關注權限開放帶來的失控風險。中國信通院的測試顯示，當前主流大語言模型仍有15%到30%的安全問題亟待解決。他認為，在擁抱AI創(chuàng)新的同時，必須守住安全底線，企業(yè)需要同步建設自身的AI安全治理能力，而AI供應商更要承擔起安全加固的主體責任，目前中國信通院已推動十幾家頭部AI企業(yè)開展安全承諾與信息披露，逐步完善行業(yè)安全治理體系。

江小涓則直指當前AI治理的核心痛點：過去10年，全球AI治理始終停留在原則層面，從理念到理念，沒有形成可度量、可落地的執(zhí)行標準，社會科學在治理體系中未能發(fā)揮應有的作用。為此，她提出了AI治理的“三善”標準：一是“合理”，以經濟學標準衡量AI是否能提升資源配置效率、促進社會公平，當前AI在推動經濟增長、提升社會福利上成效顯著，但在財富分配、就業(yè)公平上仍存在短板；二是“合用”，看AI是否真正為消費者帶來福利與便利，同時要警惕信息繭房、算法沉迷等損害用戶權益的問題；三是“合意”，即AI技術的發(fā)展邊界，需要符合公眾的普遍意愿與價值共識，而非僅由科學家決定，這需要更廣泛的公眾參與和社會討論。

在全球協同層面，薩姆·道斯表示，全球在實體經濟的AI治理上已形成基本共識，歐盟、美國、中國的相關法案，在系統測試、安全部署、性能監(jiān)控等核心要求上高度趨同，東盟AI安全網絡、聯合國相關機構的多邊合作機制，都為全球治理提供了可行路徑。余曉暉則坦言，全球AI治理在價值觀上高度共識，但堵點在于具體實施路徑、標準落地與各國治理能力的差異，如何在共識之上找到協同落地的方式，是全球AI治理需要解決的核心問題。

針對AI治理的落地路徑，張亞勤提出了三項具體建議：一是AI生成的內容必須有明確標識，這一點中國已率先立法；二是所有智能體必須可追溯到對應的實體主體，明確責任歸屬；三是禁止智能體無限制自我復制、自我生成。同時他指出，當前互聯網上65%的內容由AI生成，AI內容污染正在引發(fā)模型訓練的惡性循環(huán)，這是當前最緊迫的治理任務之一。

盡管風險重重，張亞勤依然保持樂觀。他認為，人類擁有發(fā)明技術、應用技術、管理技術的三種智慧，只要科學家、企業(yè)家、政策制定者協同合作，就能實現AI技術可控發(fā)展。

總 監(jiān) 制丨王列軍車海剛

監(jiān) 制丨陳 波 王 彧 楊玉洋

主 編丨毛晶慧 編 輯丨谷 云