问题：新一轮科技革命与产业变革加速推进的背景下，智能技术迅速进入研发、制造、金融、医疗、城市治理等领域，带来效率提升与模式创新，同时也引出数据安全、算法偏见、就业结构调整、责任界定等新问题；如何让技术进步更好回应公共利益，成为各方共同面对的现实课题。 原因：一上，智能技术优势在于明显的跨领域、跨地域外溢效应，单一主体难以独自覆盖从模型训练、数据流通到场景部署的全链条风险。另一方面，技术迭代快、应用门槛降低，不同企业与社会主体能力、资源和规则理解上存在差距，容易出现“发展不均衡、规则不同步”。默根特勒指出，与其他领域相比，智能技术更需要对话，根本在于其影响面广、利益涉及的方多；只有通过开放交流，才能在鼓励创新与风险约束之间找到可执行的平衡。 影响：对话与合作是否充分，直接关系到智能技术红利能否转化为长期、普惠的增长动力。若缺少跨行业、跨国协调，可能导致标准碎片化、合规成本叠加、创新链条受阻，并更削弱公众对技术的信任，影响产业推广。相反，在透明沟通与规则共识基础上，企业更易形成可复制的部署路径，监管部门也能更精准地落实“包容审慎”，推动技术在公共服务和实体经济中更稳健落地。 对策：围绕“以对话促共识、以合作促落地”，世界经济论坛的相关工作从两端推进：一端聚焦最具变革性的应用场景，推动技术从概念验证走向规模化部署；另一端梳理企业在引入智能技术、推动组织变革过程中的经验，提炼可操作的方法与风险控制要点。为此，论坛推出“AI应用之星”全球计划，强调解决方案应具备“有意义、智能、新颖、可部署”的特征，不仅看技术先进性，也看社会价值、可推广性与治理可行性。今年年会发布的最新报告遴选出新一批高影响力案例，叠加2025年夏季达沃斯论坛期间公布的首批名单，合计近半数来自中国。该结果既体现出中国在产业场景丰富度、工程化能力与规模化应用上，也说明开放市场与多元需求有助于加快技术迭代和应用创新。 前景：展望未来，全球智能技术竞争将更多从“单点突破”转向“体系能力”的比拼，即创新速度、应用深度、治理水平与国际协同的综合较量。随着各国加快标准、合规与安全评估上的布局，跨境数据流通、责任认定与审计机制等议题仍将是讨论重点。默根特勒强调的“广泛对话与合作”，意味着需要更稳定的沟通平台，推动产业界、学术界、监管部门和社会组织在共同语言与共同规则上持续磨合，并通过一批可验证、可扩展的标杆项目，形成“规则—实践—再优化”的闭环。可以预期，在安全、透明、可控前提下实现规模化落地的解决方案，更有机会成为未来增长的新动能，也将为全球治理提供可参考的路径。
人工智能技术的未来，很大程度上取决于全球能否建立有效的对话与合作机制；世界经济论坛的有关倡议与实践，为国际社会提供了可借鉴的思路。中国在人工智能应用创新中的亮眼表现，既源于自身发展积累，也为全球人工智能进程带来积极推动。面向未来，只有在更开放、务实、互利的国际合作中，才能更充分释放人工智能的潜力，使其更好服务经济社会发展。