“计算机时代无处不在，唯独在生产率统计中看不到显著提升”——经济学家罗伯特·索洛1987年提出的问题，在当下的数字经济时代依然振聋发聩。
人工智能（AI）虽已展现惊人潜能，但从技术突破转变为规模化落地，保障优质就业，创造经济效益，这“最后一公里”的路仍未打通。如何让技术创新真正惠及民众、构筑更具韧性的社会，已成为全球紧迫议题。这正是2026年夏季达沃斯论坛试图回应的时代之问。
本届论坛以“规模化创新”为主题，吸引来自90多个国家和地区的1700余名政商学界嘉宾参会，所有的讨论都指向同一个方向——告别概念炒作，回归产业实效，以规模化的创新与开放合作，破解全球增长乏力的现实难题。
人工智能：从概念热潮转向产业价值兑现
人工智能毫无悬念是全场第一热词。据界面新闻的观察，在本次论坛举行的百余场分论坛中，十余场为AI专项论坛，三十余场涉及AI融合应用，涵盖制造、能源、医疗、金融、政务等领域。
与往年热议模型参数、技术原理不同，本次论坛讨论重心转向产业落地与实效验证。在一场以《AI无处不在，却非一蹴而就》为主题的分论坛上，嘉宾提到一个现实情况：虽然现在各行各业都在拥抱AI，但有调查显示，超八成受访企业表示，过去三年AI没能对企业发展带来可衡量的影响。
“如何让AI真正产生效益” 成为讨论的核心。与会嘉宾普遍认为，问题不在于技术本身，而在于技术与组织、场景、人才之间的深层错配。
清华大学苏世民书院院长薛澜以“交通体系”作比指出，想要AI技术全面渗透社会，需要先“修路”，即数据中心等硬件基建，再建“加油站”，即能源供给配套，最后制定“交通规则”，即法律法规与行业监管。但目前软性基建的完善速度，远远跟不上前沿模型的迭代速度。从政策视角来看，必须加快完善配套规则，才能推动技术快速普及。
ATT数据首席战略官Roli Agrawal表达了类似的看法。他说，企业对AI大规模落地的核心顾虑并非成本，而是风险不可控——AI 自主决策出错的损失会被产业场景成倍放大。因此，清晰的操作边界、权限管控与全流程问责机制，是AI规模化的前置条件。
中国移动首席科学家冯俊兰表示，破解“AI生产力悖论”，关键在于弥合技术速度与人的适应速度之间的鸿沟。这要求企业不仅投资于算力与算法，更要投资于组织变革、员工培训与治理体系建设；不仅追求技术的“单点突破”，更要实现技术与业务的深度融合。
爱立信全球高级副总裁蓝尚立认为，当前行业对AI的投资过度集中于数据中心的“大脑”部分，但要实现真正的投资回报，AI必须走出数据中心，进入机器人、无人机和自动驾驶汽车等物理实体中。他表示，“仅凭中国如此巨大的规模、如此快速的产业化能力，我相信物理AI在这里将扮演非常重要的角色，而且我们已经看到了宇树等一批公司已经在推动这一经济向前发展。”
下一代就业：技术变革下的劳动力适配
技术规模化落地带来的就业冲击与人才适配，同样是本届论坛重点关注的议题。
围绕“重塑工厂与就业的关系”，讨论聚焦两个维度：一是AI与自动化对不同岗位的替代与重构，二是如何构建适配新技术时代的职业教育体系，让劳动力市场平稳承接产业变革，减少技术迭代带来的阵痛。
与会嘉宾认为，AI擅长解决问题，却无法替代定义问题的能力——人的判断力、创造力与同理心，仍是技术无法跨越的边界。既然AI无法替代定义问题的能力，这种能力究竟如何培养？
大连理工大学人工智能研究院院长江贺表示，人工智能未来会像外语和开车一样成为基础技能。对年轻一代来说，如果不想轻易被AI和机器人取代，现在就该认真思考，什么才是人类不可替代的本质活动，去寻找那些真正能让自己无法被机器替代的机会和技能。
霍尼韦尔中国总裁余锋提供了一个更务实的方法：“学一点技术性的工科，再学一点自己真正喜欢的”。他解释称，工科思维训练的是应对不确定性的底层逻辑，这套“思维骨架”不会过时；而真正的兴趣，是支撑长期投入、让骨架持续生长的不竭动力。
中国创新模式：全球关注的发展样本
本届论坛上，“中国创造”的关注度显著上升。论坛期间，世界经济论坛发布第三批“AI应用之星”（MINDS）计划入选名单，中国案例占比超过半数，彰显了中国在AI规模化落地方面的领先优势 。
参会者高度关注中国新质生产力的发展路径，希望拆解中国电动汽车、光伏、消费电子等产业的成功经验，并探讨其可复制性与向机器人、高端制造等领域的延伸可能。与会者普遍认为，中国完整的产业集群、庞大的应用市场与快速的迭代能力，是规模化创新的典型样本。
德勤中国首席执行官刘明华表示，中国AI应用场景的丰富程度和落地进展迅猛，前沿技术通过庞大的产业生态和多元应用场景快速转化为经济动能。很多指标充分印证了中国作为全球经济“新动能”与“稳定锚”的质变，在此基调下，中国创新的核心特征体现为“规模化”的系统能力。
“中国有‘光伏羊’模式，也许澳大利亚也可以有‘光伏袋鼠’。”澳大利亚国立大学控制论学院院长凯瑟琳·丹尼尔说，中国因地制宜的发展模式值得澳大利亚借鉴。“光伏羊”是青海省塔拉滩光伏园区探索出的一种“太阳能+牧羊”融合发展模式，又称“太羊能”或“牧光互补”模式。该模式的核心是在光伏板下放养藏羊，利用羊群啃食野草，解决光伏电站除草难题，同时促进生态修复和牧民增收，实现了清洁能源生产、生态保护与畜牧业发展的有机结合，形成了良性循环。
泰国因多拉玛风险投资公司高管扬·曼德鲁普·奥莱森长期关注工业AI落地。他表示，中国大模型的快速崛起打破了欧美技术单一格局，为东南亚制造企业提供了高性价比的数字化转型选择，其团队已测试多款中国大模型，探索AI在化工生产流程优化、供应链管理中的场景应用。跨境数据安全、统一合规标准是全球工业AI规模化落地的共性挑战，期待东盟与中国在数字治理领域形成更多共识。
能源转型：构建有竞争力的零碳体系
推动具有竞争力的能源转型是本届达沃斯官方设定的五大核心议题之一。与会嘉宾不再单纯围绕减排目标展开，而是聚焦如何在保障能源安全、控制用能成本的前提下，实现平稳可持续的转型。
海南省委副书记、省长刘小明在“重塑能源走廊”分论坛上表示，能源瓶颈除了基础设施和融资因素外，技术和国际规则标准同样是关键制约。技术方面，多数发展中国家尚未形成本土化的新能源产业体系，无论是风电、储能还是电解制氢，关键装备都要依赖进口，建设和运维成本高居不下，这在一定程度上限制了能源的安全性。在标准和规则方面，碳标准、绿证、可持续燃料认证等规则目前多由成熟市场主导，且主要依据其自身产业优势来制定，由此导致发展中国家绿色产品的标准互认渠道缺失，产品出海面临较高的绿色壁垒。
电池技术企业创始人Emilie Bodin认为，实现全球净零排放最大的挑战并非技术本身，而是国际协作和融资问题。在她看来，当前全球已经具备推动能源转型所需的大部分技术条件，真正需要解决的是各国如何形成共识，并为发展中国家提供足够的资金支持。中国新能源产业的发展已经向世界证明，只要具备长期战略、持续投入和产业协同，全球能源转型完全可以实现。
宁德时代创始人、董事长曾毓群在“无电力，不智能”分论坛上强调，清洁能源分配逻辑与储能技术是解决AI时代能源鸿沟的关键。人工智能数据中心所需电力占比并非想象中巨大，但必须依靠储能实现可再生能源供电的可靠性与确定性，且电力成本需低于传统能源。“现在政策要求新的数据中心要使用80%的可再生能源，这是非常好的方向。”曾毓群说。
值得一提的是，本届夏季达沃斯论坛在绿色运营上实现了历史性突破——论坛主会场及核心场馆首次实现100%绿电直供。此外，会场空调系统延续并优化了“海水源热泵”技术，相比传统制冷方式节能30%以上。这种因地制宜的技术应用，不仅降低了运营成本，也为沿海城市的大型公共建筑提供了低碳改造范本。
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