从激烈的技术讨论到深入的行业发展，AI竞赛的下半场重点是落地和治理。

记者刘钊出席博鳌亚洲论坛2026年年会。人工智能绝对是最热门的话题。人工智能主题分论坛纷纷举办，人气持续升温。与往年大肆谈论技术进步和模型迭代不同，今年外界更关心人工智能如何真正进入行业前沿，从“看起来很强大”到“有效使用”，以及如何在加速采用的同时保持安全、问责和治理成果。 2026年政府活动报告提出构建新型智慧经济。深化拓展“人工智能+”，推动新一代智能终端和智能代理加快推广，推动人工智能在重点产业领域商业化、规模化应用，培育新智能原住民商业新业态、新模式。看看看博鳌亚洲论坛关于这一政策方向的讨论，不难理解人工智能正在从技术竞争走向产业发展。比拼的焦点不仅在于模型和算力本身，更在于场景融合、组织架构重构和治理体系的同步监控。从技术能力到场景落地 “现在人工智能已经成为主流，业界最关心的不是是否有新模式存在，而是能否创造真正的价值。”国务院原副秘书长、国家数据专家咨询委员会主任、中国工业经济学会名誉会长蒋小娟表示，在人工智能、能源和数字经济时代，行业和企业在创新中的作用显着增强。传统线性创新路径正在重构，从科学研究发现到技术开发和产业转化。工业领域不再只是绩效转型的最后一环，也越来越多地参与前沿技术的发现、研发。中国工程院院士、清华大学教授、清华大学智能产业研究院院长张亚勤将当前人工智能的发展概括为三大趋势：从生成式人工智能到代理人工智能，从信息智能到物理智能和生物智能，从单温智能到物理和生物智能。从科技到“AI+”，将彻底助推万千行业。这句话在许多争论中得到了呼应。与会企业界人士普遍认为，人工智能正在逐渐脱离辅助工具的角色，成为关键重塑业务流程和产业逻辑的力量。罗兰贝格全球管理委员会联席主席戴璞援引该团队对200家公司的调查表示，超过90%的公司对其人工智能投资的业绩不满意。问题不在于技术本身，而在于很多企业还停留在分散试点、局部优化甚至“加个聊天机器人”的阶段，而没有围绕人工智能进行真正的流程再造、数据重组和重建组织架构。他认为，只有将人工智能融入到所有业务流程中，建立独特的数据驱动的应用系统和系统改造，对人工智能的投资才能够克服“价值差距”。目前，人工智能应用场景正在快速涌现。 “教育长期面临的挑战，即难以实现高质量、规模化、个性化，正在通过进步来克服元力科技集团副总裁、人工智能研究院院长程群对《证券日报》记者表示，端、边、云的协同架构、智能终端的演进以及通信、算力等基础能力的不断提升，将为人工智能大规模应用提供支撑。不少参会者认为，未来人工智能竞争的焦点将从模型参数和整体能力转向行业理解、场景转化和商业闭环。谁能更快地将人工智能融入到现实生产生活中，谁就会更胜一筹。人工智能进入现实世界的速度越快，治理就越重要。我会提高效率、优化资源配置、提高服务可及性，但无论责任限制和制度限制，人工智能都会“疯狂”。我们认为情况不应该如此。应用程序和治理必须齐头并进。清华大学苏世民学院院长、清华大学人工智能国际治理研究院院长薛澜对《证券日报》记者表示，技术进步当前的人工智能技术明显领先于应用和系统的建设，这意味着行业在推动人工智能落地时，不仅要认识到其潜力，同时还要推动生态合作和规则制定。从参与者的角度来看，医疗健康场景对人工智能治理问题的呈现更加强烈。吴文达 腾讯健康总裁、腾讯生命科学研究院院长Borory坦言，不能完全依赖人工智能代理来完成高风险任务。责任主体必须是人，不能因为AI做出决定就推卸责任。 RixShare集团企业事务总裁、爱思唯尔总裁齐永硕也指出，医疗系统非常复杂，人工智能应用必须关注其“影子”，以提高效率、促进知识共享、循证决策、公平性和可及性，但前提是负面影响控制在可管理的范围内。细胞出版社战略与创新副总裁、主编李同英表示，医疗健康领域的人工智能不仅要关注结果是否“看起来不错”，还要关注输入数据是否优质可靠，结果结果是否经过批判性思维和背景审查。因为一旦你犯了错误，osts远高于正常消费场景。张亚勤建议，人工智能生成的内容应该被更清晰地标记，代理商应该能够追溯到责任实体。尽管现有法律体系中的大量规则仍然适用，但有必要及时用新的技术形式来填补体系的空白。年会上，一些嘉宾向《证券日报》记者谈到了数据安全、算法偏差、模型透明等问题，并承认能源消耗、国际合作等问题将是影响人工智能长期健康发展的重要变量。换句话说，AI竞赛不仅是技术和商业模式的较量，更是治理能力、制度供给能力、生态协同力的较量。如今，人工智能正在告别“概念热潮”和“示范热潮”，加速向深层次领域进军。更加注重实际成果和问责制。同时，智能体、新型终端、大规模产业模式、人工智能原生应用的不断涌现，推动“iAI+”从点状探索向规模化部署转变。与此同时，关于责任认定、数据治理、风险防范与管理、规则制定等方面的讨论也明显升温。对于行业来说，真正决定AI能进化多远的不仅是技术迭代的速度，还有落地的深度和治理的成熟度。只有更好地平衡创新与监管，人工智能才能成为经济高质量发展的新引擎。
（编辑：李东阳）