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　　在博鳌亚洲论坛2026年年会现场，AI无疑是最热门的话题。围绕AI话题的分论坛一场接着一场，热度持续上升。与前些年更多讨论技术突破、模型迭代不同，今年外界更关心的是，AI如何真正进入产业一线，从“看上去很强”走向“用起来有效”，又如何在加快落地的同时守住安全、责任和治理底线年《政府工作报告》提出，打造智能经济新形态。深化拓展“人工智能+”，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，培育智能原生新业态新模式。顺着这一政策导向观察此次博鳌亚洲论坛上的讨论不难发现，AI正从技术竞速迈向产业深耕，其竞争的落点已不仅是模型和算力本身，更在于场景嵌入、组织重构以及治理体系的同步跟进。

　　这一判断在多场讨论中得到了呼应。与会的企业界人士普遍认为，AI正逐步突破辅助工具的定位，成为重塑业务流程和产业逻辑的重要力量。罗兰贝格全球管委会联席总裁戴璞援引其团队对200家企业的调研结果称，超过90%的企业对AI投资回报并不满意，问题并不在于技术本身，而在于不少企业仍停留在分散试点、局部优化甚至“加一个聊天机器人”的阶段，没有真正围绕AI重构流程、重组数据和重塑组织架构。他认为，只有把AI嵌入企业全流程，并建立以专有数据和系统改造为基础的应用体系，AI投资才可能跨越“价值鸿沟”。

　　在与会人士看来，医疗健康场景把AI治理问题呈现得更为集中。腾讯健康总裁、腾讯生命科学实验室负责人吴文达直言，高风险任务不能完全依赖AI智能体，责任主体必须是人，不能以“AI这么判断”为由转移责任。励讯集团企业事务总裁、爱思唯尔董事长池永硕也提出，健康体系高度复杂，AI应用必须在提高效率的同时警惕其“影子”，推动知识共享、循证决策和公平可及，但前提是把不利影响控制在可管理范围内。在细胞出版社战略与创新副总裁、执行主编李统胤看来，医疗健康领域的AI不能只看输出是否“像样”，更要关注输入的数据是否高质量、可信任，输出结果是否经过判断性思考和背景校验，因为一旦决策失误，其代价远高于一般消费场景。

　　当前，AI正在加速告别“概念热”和“展示热”，进入更强调实效、更重视责任的深水区。一方面，智能体、新型终端、行业大模型和AI原生应用不断涌现，推动“人工智能+”从点状探索走向面状铺开；另一方面，围绕责任认定、数据治理、风险防控和规则建设的讨论也明显升温。对产业而言，真正决定AI能走多远的，既是技术迭代速度，也是落地深度和治理成熟度。只有在创新与规范之间找到更稳健的平衡点，AI才能更好成为推动经济高质量发展的新动能。