问题：近年来，智能技术快速迭代，应用从研发走向产业，从工具走向系统，推动效率提升与商业模式变化的同时，也带来数据安全、算法偏差、就业结构调整、跨境监管差异等新挑战。
如何让技术进步转化为更可持续、更可共享的社会收益，成为各方普遍关切。
世界经济论坛在2026年年会提出“对话的精神”，并将其作为讨论技术创新与治理路径的重要切入点，折射出国际社会对“技术红利如何可预期落地”的现实焦虑。
原因：一是技术外溢性强、影响面广。
智能技术嵌入金融、制造、医疗、交通、公共服务等领域，决策链条更长、参与主体更多，单一机构或单一国家难以独立评估其系统性影响。
二是规则与应用发展不同步。
技术更新速度快于法律、标准和伦理框架，导致不同地区在数据流动、模型责任、知识产权、内容风险等方面标准不一，企业跨境部署成本上升，公众对可控性的担忧增加。
三是“价值取向”分歧客观存在。
不同国家和行业对隐私保护、创新激励、风险容忍度的偏好不尽相同，若缺乏开放对话与务实协作，容易形成“各自为政”的碎片化格局，进而拖累技术在全球范围内的普惠应用。
影响：从积极层面看，对话与合作有助于汇聚产业、学界、监管部门与社会组织的共识，形成可执行的标准与最佳实践，降低试错成本，让更多中小企业和公共部门具备安全使用能力，推动技术从“能用”走向“好用、放心用”。
从风险层面看，若对话不足、标准割裂，可能出现重复投入、监管套利与责任边界不清，既影响创新活力，也削弱公众信任，进一步放大不确定性。
在全球产业链深度交织的背景下，这种不确定性还可能通过供应链、资本市场与人才流动传导，影响经济恢复与结构转型进程。
对策：围绕“如何让技术更可部署、更可治理”，世界经济论坛近年来将工作重心放在两个方面：其一，面向产业变革筛选高价值场景，强调以解决现实问题为导向，推动从概念验证走向规模应用；其二，提炼企业部署过程中的经验与教训，促进可复制、可推广的方法论形成。
在此框架下，论坛推出面向全球的“AI应用之星”计划，强调解决方案应当“有意义、智能、新颖、可部署”，即既能回应真实需求、具有技术可行性，又能在合规与安全边界内实现落地。
年会期间发布的最新报告，进一步遴选出一批具有高影响力的应用案例，为各国政策制定、产业合作与投资决策提供参照。
值得关注的是，最新名单与此前于2025年夏季达沃斯论坛期间公布的首批名单合并统计后，近半数案例来自中国。
这一现象既与中国完备的产业体系、丰富的应用场景和快速的数字化进程相关，也反映出在制造升级、供应链优化、城市治理、医疗服务等领域，技术与实体经济结合具有较强的可验证性。
中国案例的集中呈现，为国际社会观察“技术如何在大规模市场中实现落地并形成可衡量成效”提供了样本，同时也提示各方在跨境协作中应更加重视标准互认、数据合规与人才交流等基础性工作。
前景：面向未来，智能技术的发展将更强调“可信、可控、可持续”。
国际层面的对话有望从原则性讨论转向更具操作性的合作：例如围绕安全评测、风险分级、数据治理、模型责任与应用监管形成更清晰的共同语言；围绕重点行业建立共享的测试框架与示范项目；围绕人才培养和技术普惠探索更具包容性的合作机制。
可以预见，谁能在开放协作中更快形成可推广的治理体系与产业生态，谁就更可能在新一轮科技和产业变革中把握主动权。
人工智能技术的未来不仅取决于技术创新，更在于全球治理的智慧。
正如默根特勒所言，对话与合作是释放技术潜力的关键。
在充满不确定性的时代，各国唯有摒弃零和思维，方能携手迈向更具包容性的数字未来。
中国的实践为这一进程提供了重要启示，也为全球协作注入了信心与动力。