中国发展改革报社记者 崔立勇
在2026年大连夏季达沃斯论坛上，AI（人工智能）无疑是热词之一。
相关数据显示，2025年中国AI企业数量已超过6000家，核心产业规模预计突破1.2万亿元。在本届夏季达沃斯论坛的议程册中，AI几乎出现在每一页。与此同时，在多场讨论中，来自不同领域的与会者从AI落地、人才培养等多个角度，给出更多冷静的建议。
清华大学苏世民书院院长薛澜在“AI无处不在，却非一蹴而就”专题会议上表示，当前全球AI叙事过度聚焦于前沿模型的激烈竞争，却忽视了技术扩散缓慢的现实。尽管大模型能力日新月异，但企业、高校及机构对其采纳速度远不及预期——这种“雷声大、雨点小”的应用断层，才是产业界应当关注却被遗漏的核心。
中国移动首席科学家冯俊兰给出了更具体的诊断。她直言，当前企业AI落地的最大瓶颈并非技术本身，而是企业侧的数据、系统及成本结构尚未就绪。她反对企业试图先完善所有基础再推进AI的“完美主义”，主张采取“干中学”的敏捷路径——从小切口解决具体问题积累实效，避免因漫长的基建筹备错过转型窗口。
科尔尼咨询公司高级合伙人Michael·Römer也提醒，很多人对AI智能体落地有一种误解，以为企业智能体在企业应用的第二天就能发挥价值。事实上，智能体需要逐渐发掘企业内部的数据，应用者对此要有充分的认识和足够的耐心。
与“落地”同样紧迫的，是正视AI与人之间的关系。
牛津大学副教授Carl-Bene-dikt Frey认为，AI对工作不是简单替代，而是“重新创造”和“重新塑造”。他用几个日常例子说明了他的判断——GPS技术出现后，人们不需要记住每一条路就能开出租车，技术实际上扩大了就业人群的入口；ATM机减少了银行人工存取款业务，但没有消灭银行工作；超市购物结账的选择权同样在人，对涉及隐私的商品，顾客倾向自助结账，杂乱的商品则倾向人工收银。他的判断是：AI在无人驾驶、物流等领域已有大量应用，让工作变得更容易，而非让工作消失。随着AI的发展，还将有大量新公司、新技术不断涌现。
黑湖科技创始人兼首席执行官周宇翔在另一场讨论中说，未来将有更多AI原生的技术和公司诞生，完成以前无法完成的任务。在他看来，AI的诞生让优质生产力更加普惠，目前AI基建已完成，但产业重构刚刚开始。
德勤中国首席执行官刘明华明确表示，AI与人类不是相互取代而是相互赋能。她分析，AI带来的变化速度前所未有——不是按年，而是按月、按天发生。即便如此，与人相比，技术并非摆在首位。
刘明华提到，德勤内部已经将AI能力作为员工的基本技能来评判，原来很多涉及编码或质量管理的员工，不少已转向价值创造的岗位。她强调，持续的竞争优势源自人的判断力与创造力等“人力优势”，在AI带来的流程变革中，必须把人置于核心位置来重新设计组织和流程。
“不管使用什么工具，都要解决实实在在的问题。”百胜中国首席执行官屈翠容从餐饮这个最传统的行业给出了她的答案。肯德基很多年前就开始了数字化流程改造，积累了大量的数据，内部实现了从信息到洞见再到智能的演进。但她强调，作为传统企业，不可能从头推倒重来，应用AI需要一个渐进的过程。
屈翠容用了一个很有意思的词——“老法师”。她把那些在公司工作二三十年、积累了丰富经验的老员工称为“老法师”，认为他们对企业发展功不可没。她强调，在AI应用中，要把“老法师”的积累和先进技术结合起来。
据了解，百胜中国在2025年6月发布了首个面向餐厅营运的AI智能体，功能覆盖排班、盘点、自动订补货、生产管理等20余个场景，为餐厅经理提供全方位辅助支持。屈翠容在论坛上表示，AI智能体旨在辅助员工处理繁琐工作，同时将“人”作为最宝贵的资源推向服务的前沿。她说，把AI定义为“助手”，这个定位让员工更容易接受。
新加坡YouthTechSG总裁兼首席执行官Ben Chua说，入门级岗位正在被AI取代，因为AI使用起来更高效、更便宜。过去，人需要经过数千次的锻炼和实践，才能从初级岗位一步步登上下一个台阶。现在初级岗位被AI替代后，进阶的梯子被抽掉了，这会影响到人才的可持续发展。
Ben Chua认为，教育必须改变。过去的模式是寒窗苦读，然后入职，再一步一步进阶——这个链条已经被打破。大学现在要做的是：培养学生胜任第一份工作，并且培养他们做好终身工作的能力。
Ben Chua的一句话被现场不少人记了下来——要“共情”而不是“同情”。遇到困难时，大家很容易归咎于新生事物，但应该积极面对。
来自美国的Censia首席执行官Joanna Riley表示，随着AI发展，对一个人能力的评判标准已经改变——不再以大学专业为主要依据，企业更看重一个人的学习能力、判断力和经验。
记者在现场采访的一位企业领导者印证了这个判断。他说，现在招聘时不像以前那么关注简历，他更关注人的态度、激情和持续学习能力。原因很简单，作为一家新兴公司，他自己也不确定未来业务具体会往哪个方向走。
论坛期间，世界经济论坛发布了一份名为《AI赋能社会价值：人工智能在亚洲社会创新中的作用》的报告。报告基于对亚洲10个经济体超过2800个AI社会创新项目的数据分析，指出了一个关键问题：技术的新颖性往往被优先考虑，而生态系统在数据基础设施、治理、融资模式和机构能力方面的准备度却被忽视。
让AI真正发挥作用，需要什么条件？薛澜用了一个形象的比喻：若只追求技术速度而忽视配套，如同无路、无加油站便让车辆上路。政策端必须同步建设数据中心、能源等硬件基建，以及监管框架等软件基建。他以年初的调研为例分析，公众最期待AI解决养老与育儿痛点，但目前技术远未达标。从技术成熟度来看，真正可靠地满足这类深度社会服务需求，预计还需要3到5年。
