博鳌亚洲论坛2025：解码“AI+”赋能千行百业的创新实践与未来图景

一、人工智能驱动的新一轮产业变革

1．全球AI技术发展现状

在当今时代，全球人工智能技术正以令人惊叹的速度迭代更新，其对产业的影响也愈发深远。从基础算法的突破到应用场景的拓展，人工智能正重塑着各个行业的格局。技术的快速迭代使得人工智能在处理复杂任务时的能力不断提升，从简单的数据处理到复杂的决策支持，其应用范围不断扩大。

以DeepSeek为例，它凭借优质资源与开源模式，实现了两年来人工智能领域规模最大的系统性创新，这是中国对全球人工智能产业的重要贡献。DeepSeek的出现，不仅推动了中国人工智能技术的发展，也为全球人工智能产业带来了新的活力。它以相对较少的数据和算力，取得了显著的成果，为行业树立了新的标杆。

在博鳌亚洲论坛2025年年会上，人工智能成为了中外嘉宾瞩目的焦点。从现场的科技展示到分论坛上的思想交锋，都体现了人们对人工智能的高度关注。然而，在人工智能快速发展的背后，也存在着一些行业焦虑。例如，随着人工智能技术的广泛应用，一些传统行业的就业岗位可能会受到影响。但与此同时，人工智能也带来了新的机遇，如创造了新的就业岗位、推动了产业升级等。

2．企业数字化转型的必答题

• AI应用的必要性：毕马威等机构指出，在当今数字化时代，企业应用AI已成为必然趋势。随着市场竞争的加剧，企业需要不断提升运营效率和创新能力，而AI技术正是实现这一目标的关键。
• AI优化运营的紧迫性：春节期间，许多企业CEO都在研究如何将DeepSeek应用到企业中，以优化运营流程。这充分说明了企业对AI技术的重视，以及AI在提升企业运营效率方面的紧迫性。通过应用AI技术，企业可以实现自动化生产、智能决策等，从而降低成本、提高效益。
• AI与核心竞争力的关系：AI不仅是一种技术工具，更是企业塑造核心竞争力的关键。未来，企业利用AI的竞争优势将越来越多地体现在如何将大模型和企业的基本应用场景、行业特色整合在一起。只有将AI技术与企业的核心业务深度融合，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

二、DeepSeek现象的技术突破与产业价值

1．开源模式下的系统性创新

DeepSeek在人工智能领域展现出了独特的技术特征与强大的开源生态建设能力。从技术层面来看，它以相对较少的数据和算力，实现了显著的性能提升，这一特点使其在资源利用效率上远超许多同类产品。其算法架构经过精心设计，能够更高效地处理和分析数据，在自然语言处理、图像识别等多个领域都表现出色。

在开源生态建设方面，DeepSeek为开发者提供了丰富的资源和开放的平台。通过开源模式，吸引了全球众多开发者参与其中，共同推动技术的进步和创新。开发者可以基于DeepSeek的基础框架进行二次开发，快速实现自己的创意和想法，这不仅加速了技术的传播和应用，也促进了整个行业的发展。

与ChatGPT等产品相比，DeepSeek具有明显的差异。ChatGPT在自然语言交互方面表现卓越，拥有广泛的用户群体和强大的语言生成能力。而DeepSeek则更注重系统性创新和资源的高效利用，其开源模式为行业带来了更多的合作机会和创新可能。此外，DeepSeek在一些特定领域的应用效果也更为突出，能够更好地满足不同行业的需求。

在算力与数据应用方面，DeepSeek开创了一种新的创新范式。它通过优化算法和模型结构，降低了对大规模算力的依赖，使得更多的企业和机构能够承受得起人工智能技术的应用成本。同时，DeepSeek在数据处理上更加注重数据的质量和多样性，通过对数据的深度挖掘和分析，提高了模型的准确性和泛化能力。

2．从实验室到产业端的跨越

AI技术从实验室走向产业端，是实现其价值的关键一步。以机器人生产线为例，AI技术的应用使得生产线实现了高度自动化和智能化。通过深度学习算法，机器人能够准确识别和处理各种零部件，提高了生产效率和产品质量。在某新能源汽车生产线上，AI机器人可以完成车身焊接、零部件组装等复杂任务，大大缩短了生产周期。

在南极科考中，AI技术也发挥了重要作用。科考人员利用AI技术对南极的气象、地质等数据进行实时监测和分析，为科学研究提供了有力支持。AI无人机可以在复杂的南极环境中进行数据采集，其搭载的智能算法能够对采集到的数据进行快速处理和分析，为科考人员提供及时准确的信息。

这些案例展示了AI技术产业化的路径。首先，需要产学研协同合作。高校和科研机构负责基础研究和技术创新，企业则将这些技术应用到实际生产中，实现技术的商业化。其次，要根据不同的应用场景进行定制化开发。不同行业对AI技术的需求不同，需要针对具体需求进行优化和改进。

以下是不同应用场景的技术参数对比：

应用场景	数据处理速度	准确率	响应时间
机器人生产线	每秒处理1000个数据点	99%	小于1秒
南极科考	每小时处理10GB数据	95%	小于5分钟

三、AI+场景的多元化实践

1．制造业智能化转型

在制造业领域，工业机器人装机量的显著增长正推动着生产流程的深刻再造。随着人工智能技术的不断进步，工业机器人的性能和智能化水平大幅提升，越来越多的制造企业选择引入工业机器人来提高生产效率和质量。

以新能源汽车产线为例，AI技术的渗透路径十分清晰。在车身制造环节，AI控制的机器人能够精确完成焊接、涂装等工作，提高了车身的制造精度和一致性。在总装环节，机器人可以根据预设程序准确安装各种零部件，大大缩短了装配时间。同时，AI技术还能实现生产过程的实时监控和优化，及时发现并解决生产中的问题。通过这些应用，新能源汽车产线的生产效率得到了极大提高，产品质量也更加稳定。

2．政务服务的效率革命

• 智能审批提升效率：在政府数字化转型中，AI在智能审批方面发挥了重要作用。通过对大量政务数据的学习和分析，AI系统能够快速准确地对申请材料进行审核，大大缩短了审批时间。例如，一些地区的工商注册审批，原本需要数天时间，现在通过AI智能审批，最快可在几分钟内完成。
• 数据治理优化决策：AI技术有助于政府进行有效的数据治理。它可以对海量的政务数据进行整合、分析和挖掘，为政府决策提供科学依据。通过对人口、经济、环境等数据的分析，政府能够更好地制定政策和规划。
• 隐私保护与效率平衡：然而，在利用AI提升政务服务效率的同时，也需要关注隐私保护问题。政府在收集和使用公民数据时，必须确保数据的安全性和合法性，避免公民隐私泄露。因此，需要在提高政务服务效率和保护公民隐私之间找到平衡。

3．医疗教育领域的范式重构

在医疗和教育领域，AI正推动着公共服务均等化的进程。在远程诊疗方面，AI技术使得患者可以通过互联网与专家进行实时沟通，获得专业的诊断和治疗建议。即使是偏远地区的患者，也能享受到优质的医疗资源。在个性化教学场景中，AI可以根据学生的学习情况和特点，为其提供定制化的学习方案，提高学习效果。

然而，AI在医疗教育领域的应用也引发了一些伦理争议。在医疗方面，AI诊断结果的准确性和可靠性可能会受到质疑，一旦出现误诊，责任难以界定。在教育方面，过度依赖AI可能会导致学生缺乏自主思考能力。因此，在推广AI应用的同时，需要加强伦理规范和监管。

四、人工智能治理的全球探索

1．技术红线的设定逻辑

在人工智能快速发展的当下，设定技术红线以保障其健康发展至关重要。清华大学智能产业研究院院长张亚勤提出，国家和企业应把人工智能投资的10%投入到安全和风险方面，这一原则为人工智能的安全治理提供了量化的参考标准。将一定比例的资金投入到安全领域，能够确保在技术研发和应用过程中，充分考虑到可能出现的风险和问题，提前做好防范措施。

除了资金投入，还需要一系列具体措施来保障人工智能的安全。对于数字人，要求其生成的内容必须有明确标识，这样可以让使用者清楚地知道哪些是数字人产生的信息，避免虚假信息的传播和误导。当人工智能连接到机器人、无人车等设备时，必须能够追溯到其拥有者，这有助于在出现问题时明确责任主体，加强对设备的管理和监督。在生物生命领域，由于涉及到人类的生命健康和伦理道德问题，需要设置更多的监管红线，确保人工智能技术的应用符合人类的价值观和法律规定。

2．国际协同治理的挑战

• 联合国人工智能顾问机构的职能定位：联合国人工智能顾问机构旨在为全球人工智能治理提供指导和协调。它负责收集各国在人工智能发展和治理方面的经验和问题，制定相关的政策建议和标准，促进国际间的合作与交流。然而，其职能的发挥受到多种因素的限制，如各国利益的差异、技术发展水平的不平衡等。
• 不同国家监管政策差异：不同国家由于文化、法律、经济等方面的差异，对人工智能的监管政策也各不相同。一些国家采取较为宽松的监管政策，鼓励人工智能的创新和发展；而另一些国家则更加注重安全和隐私保护，制定了严格的监管措施。这种差异给国际协同治理带来了困难，增加了协调和合作的成本。
• 技术标准互认难题：人工智能技术的快速发展使得技术标准不断更新和变化，不同国家和地区可能采用不同的技术标准。这导致在国际间进行技术交流和合作时，难以实现技术标准的互认，影响了人工智能技术的全球推广和应用。解决技术标准互认难题，需要国际社会共同努力，加强沟通和协调，制定统一的技术标准。

五、从“+AI”到“AI+”的未来图景

1．低代码化与普惠趋势

随着技术的不断进步，AI应用正呈现出低代码化与普惠化的趋势。以搜狐简单AI为例，它凭借简单易用的功能，让AI技术真正走进了普通人的工作和生活。其操作界面友好，即使是没有专业技术背景的AI小白，也能轻松上手，快速完成工作总结、文案撰写、图片处理等任务。这种低门槛的AI应用，极大地提高了人们的工作效率，使更多人能够享受到AI技术带来的便利。

AI应用门槛的降低，对社会产生了深远影响。它促进了创新的民主化，让更多人有机会参与到AI相关的项目中，激发了社会的创新活力。然而，这也可能带来新的数字鸿沟。虽然低代码化使AI应用更加普及，但仍有部分人群由于教育水平、经济条件等因素，无法充分利用这些技术，从而在数字时代中逐渐落后。因此，如何缩小这种新形态的数字鸿沟，是未来社会需要关注的重要问题。

2．人机协同的社会形态

• 三元交互模式预测：未来社会将呈现自然人 – 机器人 – 数字人三元交互的模式。自然人作为社会活动的主体，将与具备物理实体的机器人以及虚拟的数字人进行广泛的互动。机器人凭借其强大的计算能力和精准的操作能力，可在工业生产、物流配送等领域发挥重要作用；数字人则以其丰富的情感表达和智能交互能力，为人们提供个性化的服务，如智能客服、虚拟导游等。
• 劳动力市场变革：这种三元交互模式将引发劳动力市场的深刻变革。一些重复性、规律性的工作将逐渐被机器人和数字人取代，导致部分传统岗位的需求减少。然而，同时也会创造出许多新的就业机会，如AI系统的开发、维护和管理，以及人机协作过程中的监督和协调等工作。
• 技能重塑需求：为了适应这种变革，劳动者需要进行技能重塑。一方面，要掌握与AI技术相关的知识和技能，如数据分析、算法设计等；另一方面，要培养人际交往、创新思维等软技能，以更好地与机器人和数字人进行协作。此外，教育体系也需要进行相应的改革，加强对跨学科、复合型人才的培养，为未来社会的发展提供有力的人才支持。