復旦首席經濟學家香港論壇熱議 “技術擴散”：灣區視角下的人工智慧機遇與挑戰

      9月20日，2025復旦首席經濟學家香港論壇暨香港城市大學商業領袖論壇上，首場圓桌討論以“人工智慧賦能：創新與未來趨勢”為主題隆重舉行。圓桌由中國（深圳）綜合開發研究院特聘研究員廖芳莉主持，彙聚了來自學界與業界的多位嘉賓：復旦大學經濟學院副院長陳釗，浙江大華技術股份有限公司戰略&投資總經理廖志榮，騰訊天籟實驗室主任商世東，OpenCertHub主席湛家揚，香港物聯網商會會長莊毅堅。

      在這場圍繞人工智慧的思想碰撞中，嘉賓們聚焦大模型的進步與落地、灣區的機遇與角色，以及人工智慧帶來的深層次綜合影響展開深入探討。大模型技術的躍遷與產業落地路徑，已經在粵港澳大灣區框架下展現出重要意義；與此同時，人工智慧在個人、組織、社會與國際層面也正在帶來系統性的改變。

技術擴散：大模型如何走向場景落地

        騰訊天籟實驗室主任商世東認為，大模型已帶來人工智慧的範式躍遷，其影響在騰訊會議等場景中尤為顯著。過去會議價值往往在會後流失，而在大模型與AI Agent加持下，會議實現了從會前資料聚合、會中即時提煉，到會後結構化沉澱的全鏈路重構，成為組織的協作中樞。

        他強調，騰訊推動的是“好用的AI”。這一理念通過統一大模型底座、場景化優化和流程插槽設計，廣泛應用於微信、遊戲、廣告、文檔等業務。核心目標不是炫技，而是讓用戶在關鍵環節真切感到“更快、更准、更省心”，並確保組織長期穩定運行。

        如果說商世東強調的是“AI如何重構場景”，那麼廖志榮則把目光投向“如何算好應用的經濟賬”。他指出，AI應用的核心是成本與效益的平衡。中國年輕化、數位化程度高的企業能夠較快釋放AI價值，而傳統企業往往缺乏應用路徑。因此，企業必須以自身業務痛點為導向，探索務實的AI方案。

        他舉例，在貴州隧道監測專案中，大模型方案雖提升了識別精度，但成本極高，最終另一家採用“演算法+清潔機制”的企業以更低成本解決了同樣問題。在部分地方專案中，分層使用“小模型+大模型”同樣帶來了性價比優勢。他總結說，大模型並非越大越好，行業落地的關鍵在於找到最優解，而不是盲目追逐規模。

      香港物聯網商會會長莊毅堅則把話題引向物理世界。他指出，大模型和AI Agent解決了資訊空間中的問題，但真正賦能經濟還需要進入現實場景。他提出“世界模型”的概念，認為AI必須結合感知、語言和行動能力，推動機器人從工廠走向家庭與服務業。“AI不僅要有頭腦，更要有手和腳。”他認為，香港憑藉連接國際與內地的雙重優勢，能夠在標準制定、跨境合作與應用推廣中扮演重要角色。

灣區內外：AI時代機遇與挑戰

       如果產業和物理層面的探索為AI奠定了落地基礎，那麼在區域與制度層面，香港的角色則顯得尤為關鍵。湛家揚指出，香港在人工智慧生態中擁有獨特優勢。與內地相比，香港在制度環境、國際化背景和變革管理能力方面更具特色，使其能夠成為連接國際與內地的橋樑。他強調，香港企業在推動“AI落地的最後一公里”上尤為擅長，能在複雜組織與跨境體系中發揮獨特價值。他進一步指出，未來最稀缺的人才不是單一的技術專家，而是既懂行業規則、又能理解技術語言的複合型人才。

       大模型的突破不僅是一場技術革命，更是一場深刻的社會與經濟變革。從個人到組織，從社會到國家，再到國際格局，人工智慧的綜合性影響正逐步顯現。

       復旦大學經濟學院副院長陳釗指出，這一輪人工智慧浪潮與以往最大的不同，在於它衝擊的是中高技能群體的常規認知任務。研究顯示，AI能在短期內顯著提升效率，但長期過度依賴會導致“認知債務”：個人逐漸失去獨立解決問題的能力，甚至過度自信地高估自己的水準。因此，AI的使用應當是互動式的學習過程，而非完全交托。

       在組織層面，他進一步強調，AI的引入也帶來效率與創造力之間的張力。如果研發或創意部門過度依賴AI，雖然個體效率提升，但整體創造力和多樣性可能下降，企業必須在效率提升與保持創新活力之間找到平衡。

       在社會層面，陳釗指出，未來的不平等將更多表現為高技能群體之間因AI素養差異而拉大的差距。這意味著提升全民的AI素養與應用能力，將成為社會治理的新重點。

       面對這一挑戰，商世東回應稱，大模型正從“判別”走向“生成”，下一階段的關鍵是交互深化與“Agent化”（即面向任務的智能體形態）。個人端體驗領先，而企業端更強調合規與穩定。未來，能否熟練使用AI將成為新的分化點，組織也需保持創造力多樣性，避免效率提升帶來的趨同。

       同時，AI還將對政府治理提出新挑戰。隨著AI滲透到教育、醫療、公共管理等領域，如何建立可信、透明的治理體系，避免AI加劇社會不平等，成為政策制定者必須直面的課題。

      在國際層面，廖志榮特別強調了AI的擴散路徑差異：美國通過行動計畫力圖搶佔全球標準制定權，歐盟則強調監管與可信性，中國則展現出快速規模化應用的優勢。不同產業之間的擴散路徑也各有差異：在數位化程度高、資本雄厚的行業，AI滲透速度更快；而在對可靠性要求極高的領域，如工業製造和航空航太，AI仍停留在局部應用階段。

       他指出，AI的擴散不僅是技術問題，更是全球標準與規則競爭的重要戰場。香港與大灣區的獨特之處，在於能夠同時接觸內地市場與國際標準，這使其有望在全球AI治理和標準競爭中發揮橋樑作用。

       當前，人工智慧的發展仍處於關鍵階段，從技術擴散如何進一步走向多場景落地仍是挑戰。大模型的技術突破和產業落地正在深刻重塑經濟與社會，而AI的綜合影響已遠超技術本身，涉及個人認知、組織治理、社會公平與全球格局。

      本次圓桌嘉賓的觀點共同指向，未來的AI發展不能僅依賴技術突破，而需要技術進步、制度創新與人文關懷的共同支撐。同時，企業家精神與區域合作同樣是推動AI落地的關鍵動力。憑藉制度優勢與國際視野，香港與大灣區有望成為全球人工智慧生態中不可或缺的戰略高地。

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