3月24日，博鰲亞洲論壇2026年年會（下稱“博鰲”）第一天，論壇主辦方就用一場充滿“AI（人工智能）味”的歡迎儀式迎接全球60多個國家和地區(qū)的近2000名嘉賓：會場首次布設了人形機器人提供“答疑解惑”的咨詢服務；會議間隙，人形機器人在各個會場之間踱步展示；會場外，幾乎每隔一小時就會上演一次機器人群舞表演。

對于這樣場景，京東集團首席經(jīng)濟學家沈建光并不陌生，從年初的冬季達沃斯論壇到博鰲，他在多場大型會議中觀察到，AI對經(jīng)濟的深刻影響已經(jīng)成為國家領導人、企業(yè)領袖討論最多的一大議題。大型會議提升“AI味”已不僅僅是抓眼球的行為，而是抓住時代脈搏的必然選擇。

中國信息通信研究院院長余曉暉在參加亞洲多個地區(qū)的會議中也發(fā)現(xiàn)，亞洲多個國家政府同樣在追趕AI熱潮，這些國家地區(qū)的領導人對發(fā)展AI表現(xiàn)出非常強烈的渴望，都在考慮在這一輪浪潮當中如何不被落下。

過去一年多，AI熱潮席卷全球。在這樣的背景下，博鰲與AI相關的分論壇增至4場。分論壇上，來自AI行業(yè)的專家與管理者暢談AI將帶來的顯著受益、具體的落地場景及可行的技術路線。

與此同時，關于AI風險的警示也在博鰲被提出。論壇首日發(fā)布的《亞洲經(jīng)濟前景及一體化進程2026年度報告》就提及，技術進步和人工智能可能令青年群體就業(yè)面臨嚴峻挑戰(zhàn)，但同時也可能改善非正規(guī)就業(yè)者的工作前景。

此后四天里，論壇上嘉賓對AI的質(zhì)疑聲音不斷涌現(xiàn)。與技術專家和科技企業(yè)領袖不同，經(jīng)濟學家們對AI的影響作出了更多維度的判斷，也表達了更深的擔憂：AI是一個泡沫嗎？AI將如何沖擊就業(yè)？AI將帶來哪些倫理問題？

在觀點激烈交織中，博鰲亞洲論壇秘書長政策顧問扎法爾在博鰲的首場發(fā)布會上重申了博鰲舉辦的初衷。他說：“我們舉辦論壇的目的，不是請大家來吵架，或看誰的聲音最高、誰的觀點更吸引媒體眼球，而是重在凝聚共識，形成推動合作的積極效果。”

替代就業(yè)還是創(chuàng)造就業(yè)？

在博鰲的一個分論壇上，國務院原副秘書長、國家數(shù)據(jù)專家咨詢委員會主任江小涓用一個具體案例提醒企業(yè)和政府不要在“AI替人”上過于激進。她談到，某城市政府部門計劃用智能設備替代部分低端勞動力，為此在研發(fā)和機器制造上投入大量資金，核算下來，所花費的資金比人工更貴，并且工作效果也不如人工。之所以強行推進，只是因為當?shù)卣畬⑵湟暈樾录夹g、新產(chǎn)業(yè)，需要為機器提供應用場景，就強制智能設備替代人工。

江小涓說：“這些工作本屬于城市中的中低收入群體，如果把他們替代掉，他們的生計該如何保障？”

人們在支持AI對就業(yè)“利大于弊”時，常引用一個經(jīng)典案例：汽車的出現(xiàn)取代了馬車夫等工種，但汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造的就業(yè)崗位，遠多于被替代的崗位數(shù)量。

德勤中國輪值副首席執(zhí)行官、稅務與商務咨詢主管合伙人李旭升認為，AI會替代一部分常規(guī)、重復性的工作，但這不是壞事，反而能把相關人員的時間騰出來，從事附加值更高、技術含量更強的工作，比如客戶對接、市場開拓等。

但江小涓認為，20世紀80年代以后，新技術催生的崗位多于被替代崗位的趨勢已明顯放緩。從技術向善的角度出發(fā)，如果AI只是單純替代勞動力、未能提升就業(yè)質(zhì)量，那么在應用上就必須謹慎。“從公平分配的角度來看，現(xiàn)在AI的應用還不能完全交給市場�！�

雖然AI替代就業(yè)已成為普遍共識，但與會嘉賓對替代進程的判斷卻存在明顯分歧。

2026年初，在一次公開活動中，馬斯克宣稱，從2030年起人類將面臨大規(guī)模失業(yè)，大部分專業(yè)技術崗位都會被AI取代；到2040年，全球?qū)⒂?00億臺人形機器人。

而上海財經(jīng)大學滴水湖高級金融學院院長姚洋在實地調(diào)研后得出的結(jié)論是，AI替代人工是一個長期過程，不可能在一兩年內(nèi)取代大量工作崗位。

在姚洋看來，不應該把宏觀經(jīng)濟波動帶來的失業(yè)歸咎于AI替代。目前企業(yè)用AI替代勞動力的比例仍然很低，與國內(nèi)需求波動造成的失業(yè)規(guī)模相比，AI帶來的就業(yè)沖擊簡直是“毛毛雨”。

泡沫還是工具？

2025年12月，羅蘭貝格全球管理委員會針對AI應用調(diào)研了200家公司。結(jié)果顯示，超過90%的企業(yè)對AI投資都非常失望。在博鰲的分論壇上，羅蘭貝格全球管理委員會聯(lián)席總裁戴璞分享了這一結(jié)果。他表示，調(diào)研還發(fā)現(xiàn)，很多公司是因為擔心錯失AI投資機遇而持續(xù)投入，最終卻發(fā)現(xiàn)回報率遠低于預期。

這類企業(yè)心態(tài)并非個例。波士頓咨詢公司董事總經(jīng)理、全球合伙人俞晨驁對經(jīng)濟觀察報表示，部分企業(yè)家在充分意識到AI重要性的同時，因擔心落伍而產(chǎn)生“跟風焦慮”，盲目要求企業(yè)進行AI轉(zhuǎn)型。這種心態(tài)容易導致轉(zhuǎn)型動作變形，反而難以發(fā)揮AI的實際價值。

從宏觀層面來看，AI對經(jīng)濟的拉動作用依舊有限。北京大學光華管理學院院長劉俏表示：“我對當前AI的應用落地效果看法并不樂觀，它對經(jīng)濟增長的實際拉動作用目前仍較為有限。經(jīng)濟增長最終由全要素生產(chǎn)率增長驅(qū)動，而全要素生產(chǎn)率的提升依賴技術進步和資源配置效率優(yōu)化，AI作為一種革命性技術，這一點毋庸置疑，但如果技術不與具體應用場景結(jié)合，很難產(chǎn)生聚合效應�！�

劉俏還補充了一組數(shù)據(jù)：當前AI對全要素生產(chǎn)率的拉動作用每年僅約0.06個百分點。中國當前全要素生產(chǎn)率增速在1.5%—1.6%，美國在0.8%，AI僅能對這一數(shù)值帶來小幅提升。

他表示：“長遠來看，通過持續(xù)地投資挖掘AI的應用場景，其對經(jīng)濟增長的拉動作用是值得期待的。當前大家對經(jīng)濟增長有強烈渴望，卻難以找到明確的增長來源，因此過度放大了AI的投資潛力和產(chǎn)業(yè)應用愿景，這也是當前市場對AI的一個認知偏差�！�

在姚洋看來，AI就是一個巨大的泡沫。AI熱潮很大程度上是一批美國硅谷科技公司帶著目的炒起來的。

采訪中，姚洋提到，英偉達的市值已經(jīng)十分接近日本全年的GDP總量（日本是世界上第四大經(jīng)濟體，2025年GDP總量約為4.43萬億美元）。

“這正常嗎？一家公司再偉大，也無法與1.2億人創(chuàng)造的生產(chǎn)總值相比，AI肯定是一個巨大的泡沫�！币ρ笳f。

或許在宏觀層面，經(jīng)濟學家難以認同AI已經(jīng)帶來廣泛影響，但產(chǎn)業(yè)界人群對AI在產(chǎn)業(yè)側(cè)的應用價值卻有著深刻認同。

2025年4月，在全球首次人形機器人半程馬拉松賽上，北京人形機器人創(chuàng)新中心的“天工Ultra”以2小時40分42秒獲得第一名。這款機器人也亮相了本屆博鰲。

在博鰲分論壇上，北京人形機器人創(chuàng)新中心CEO熊友軍說，人形機器人正加速告別表演式炫技，全面走向?qū)嵱没�。最具價值的優(yōu)先落地場景，將是替代人類進入危險、惡劣的作業(yè)環(huán)境，而非僅從事簡單的重復勞動。

例如，天工巡檢機器人已實現(xiàn)自主巡檢與設備操作，可精準執(zhí)行倒閘等復雜任務。在西南偏遠地區(qū)變電站，這款機器人替代了傳統(tǒng)需人工翻山越嶺才能完成的巡檢與調(diào)試工作，顯著減輕了一線作業(yè)強度。

此前，德勤也推出了一款名為“勤稅AI”的小程序，涵蓋稅收法律法規(guī)每日更新、稅務評論、稅務空中課堂、企業(yè)稅務風險評估等功能。李旭升表示，目前AI工具的作用更多是提高公司的服務交付效率，比如以前撰寫一份行業(yè)分析報告、查找資料、整理內(nèi)容需要近20個小時，現(xiàn)在借助AI能大幅縮短時間，整體能節(jié)省20%至30%的工作時間。

海南博鰲樂城國際醫(yī)療旅游先行區(qū)管理局局長傅晟表示，AI將從根本上改變健康醫(yī)療及藥物開發(fā)模式，這一趨勢已初見端倪。比如，AI在分子與基因?qū)用娴脑\斷能力已超越傳統(tǒng)醫(yī)生，在醫(yī)學影像閱片領域表現(xiàn)尤為突出；AI可以制定更個性化的治療方案；在藥物發(fā)現(xiàn)上，AI領域的應用已逐步落地。

產(chǎn)業(yè)應用方面，百度智能云與OPPO合作打造的客服智能體，通過學習沉淀OPPO客服系統(tǒng)中超10萬條一線服務經(jīng)驗后，已能實現(xiàn)方言口語場景下的精準應答，包括精準解答手機屏幕出現(xiàn)條紋、通話有雜音等具體問題。

教育領域也在AI推動下迎來變革。據(jù)猿力科技集團副總裁、人工智能研究院院長程群介紹，基于日常學習數(shù)據(jù)的精準留存與分析，AI大模型能夠掌握學生學習能力與知識掌握情況。目前，北京市朝陽區(qū)、深圳龍崗區(qū)已有超十萬名學生實現(xiàn)了個性化作業(yè)配置。

如何進入物理世界

AI對虛擬世界的征服已經(jīng)接近尾聲，這一進程似乎不會有更多反轉(zhuǎn)，但要讓AI發(fā)揮更高價值，如何通過具身智能進入真實世界，落地生產(chǎn)制造場景，是一個關鍵問題。

進入真實世界，首先要解決數(shù)據(jù)問題。百度集團執(zhí)行副總裁沈抖表示，目前數(shù)據(jù)尚未形成規(guī)�；恼蜓h(huán)。主要原因是具身智能還未真正進入生產(chǎn)與生活環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)采集仍以實驗為主，不像自動駕駛已實現(xiàn)規(guī)�；下�，數(shù)據(jù)能夠持續(xù)迭代并形成正向循環(huán)。

商湯聯(lián)合創(chuàng)始人王曉剛說，過去數(shù)據(jù)采集主要依賴人工遙控操作機器人完成，效率極低，多年累積的數(shù)據(jù)量僅十萬小時量級；而自動駕駛領域單日訓練量就相當于人類400萬小時的駕駛經(jīng)驗，兩者懸殊。

此外，穩(wěn)定性問題也是需要考慮的。星動紀元科技有限公司創(chuàng)始人陳建宇表示，工業(yè)領域?qū)χ悄芑O備的穩(wěn)定性要求非常高，同時需要設備具備實時感知、反饋和快速決策能力，因此必須將機器人從單機能力提升至系統(tǒng)化的能力。

陳建宇說，當前產(chǎn)業(yè)距離機器人的“ChatGPT時刻”還有一段距離，最大的問題是具身智能AI模型的泛化性不足。每個家庭環(huán)境、布局各不相同，企業(yè)很難有足夠的資源或耐心去逐個場景收集數(shù)據(jù)并訓練模型。

“面對這樣的挑戰(zhàn)，我們需要讓具身智能AI模型具備像ChatGPT一樣的泛化能力，即使身處全新環(huán)境，也能在零訓練條件下執(zhí)行任意指令。未來五到十年，或許能在這一領域看到非常好的進展�！标惤ㄓ钫f。

（作者 田進 杜濤）

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田進

大國資新聞部記者 關注宏觀經(jīng)濟以及人社部相關產(chǎn)業(yè)政策。擅長細節(jié)深度寫作。