■中国经济时报见习记者 姚俊臣

全国两会的热潮未息，《政府工作报告》中提到的“打造智能经济新形态”“促进新一代智能终端和智能体加快推广”“推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用”等话题备受社会关注。3月23日，在中国发展高层论坛2026年年会“人工智能产业化应用”专题研讨会上，与会嘉宾围绕AI发展进程、产业前景与治理路径深入交流。大家普遍认为，人工智能产业化规模化已成趋势，但安全治理必须跟上，以防止产生更大风险。

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AI产业化应用，已是大势所趋

“在技术创新与商业应用驱动下，人工智能产业规模持续增长。预计到‘十五五’末，中国人工智能相关产业规模将突破10万亿元，迈向更广阔的增长空间。”国家发展和改革委员会党组成员、国家数据局局长刘烈宏在主题发言中指出。

在小组讨论中，天津市副市长翟立新表示，人工智能的关键不在于“能不能用”，而在于“能否在真实场景中降本增效、创造价值”。他以天津市为例，依托完整产业链优势、数据与算法资源优势、科研资源优势和区位协同优势，天津已经在先进制造业、交通运输、医疗健康等领域形成了一批可复制的应用模式。

蚂蚁集团首席执行官韩歆毅则强调AI技术最后必须落在应用层并服务于人的发展。他以医疗健康领域为例，指出蚂蚁集团要实现让名医分身、让基层医生能力提升、让每个人拥有健康助手的“三个让”目标。

云深处科技创始人兼首席执行官朱秋国也指出，人工智能只有适配具体行业场景才能实现价值转化。例如，在电力巡检、消防应急等高风险场景中，人工智能已经实现规模化应用。未来，云深处将秉持开放理念，致力于打造标准化可复制的“机器人+”综合解决方案。

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AI产业化，安全治理亟待跟进

在AI产业化进程加速的同时，如何构建与之匹配的安全治理体系，成为与会嘉宾反复提及的问题。

韩歆毅认为，安全问题的思考贯穿人工智能发展全过程，既要关注模型幻觉、数据隐私等技术问题，也要防范伦理法规、人际关系等社会风险。

翟立新则从制度层面指出，要构建“标准+监管”的政策体系，推动解决当前面临的数据孤岛、标准缺失与安全风险问题。他强调，在标准方面，要鼓励龙头企业参与制定数据共享、模型接口等行业标准，推动形成跨行业的系统性规范。在监管层面，要坚持“包容审慎”的态度，对看得准的领域敢于给机会、留空间，对不确定的要密切跟踪，并探索监管沙盒机制，为创新留足试错空间。

国际协同也成为与会嘉宾的关键思考方向。全球移动通信系统协会会长白德伟指出，通信行业之所以能够实现全球互联，就源于对全球标准的遵循。因此，运营商与科技公司之间仍需保持全球协作，行业与政策制定者之间也需开展富有成效的合作，以实现我们的AI治理目标。

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AI产业化的下一阶段，结构性变革呼之欲出

在产业化初步落地后，AI正迈向更深层次的结构性变革阶段。

上海人工智能实验室主任、首席科学家周伯文在小组讨论中指出，人工智能将逐步走向平台化，未来可能沿两条路径展开，一是形成AI金融、医疗等垂直行业平台，二是形成横向互信平台，无论哪条路径率先实现规模化，都可能推动人工智能产业跨越式发展。

周伯文预测，随着人工智能迎来新一轮大爆发，将从三个“量”上释放核心价值。一是产生增量效应，实现从“不能”到“能”的转变，赋能传统产业与新兴产业，拓展应用边界；二是带来全新变量，深刻变革生产流程与生产关系；三是提升生产效率，发挥AI自我学习与自我迭代优势，大幅度提升生产效率。

贝恩公司全球董事会主席、总裁、首席执行官戴思睿则从商业实践角度指出，人工智能应该被视为“一项商业事业”，其核心不只是技术部署，而是从根本上重塑企业运行的机制。最终，数百家金融机构将如繁花般在人工智能的“花园”里竞相绽放。

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