（来源：中国改革报）

转自：中国改革报

□ 本报记者 杜 壮

人人都在谈论大模型，但大模型究竟能在哪里真正“干活”？7月19日，在2026世界人工智能大会香港科技大学·国际AI产业创新生态论坛上，这个问题被反复提及。AI大模型、智慧医疗、物理AI如何走出实验室，进入真实的工厂、医院、港口和家庭？如何让创新项目遇到最真实的应用场景，又如何链接全球的人才、市场和资本？这些问题的答案，指向了一个共识：当前AI发展的核心矛盾，早已不是算法参数的堆叠，而是技术成果向产业价值的转化。

相关数据显示，今年上半年，工业和信息化领域创新能力不断增强，深化拓展人工智能+，规模以上制造业企业人工智能技术应用普及率超过30%，人工智能开源大模型全球累计下载量突破100亿次。

在论坛上，云天畅想（Cloudsky）首席科学家张霖涛表示，科研成果真正实现产业化，需要跨越从论文到产品、从技术到市场的“死亡之谷”。他认为：“产业研究与高校研究最大的不同，在于不仅关注技术突破，更关注成果能否真正转化为产业价值。真正有价值的技术，最终都需要接受市场检验。”

国家互联网信息办公室中国网络空间研究院副院长刘颖表示，从政策方面看，要深化场景赋能，激活产业内生动力。要立足实体经济主战场，深化人工智能与制造、金融、医疗、交通、教育等重点行业深度融合，拓展多元化、规模化应用场景，推动人工智能技术从实验室走向生产线，从创新概念走向实用成果，赋能千行百业转型升级，培育更多产业新赛道，增长新动能。

技术的落地不仅是产业和政策的事，更深刻改变着人与AI的关系。香港科技大学首席副校长郭毅可表示，AI正从“被动问答”迈向“自主智能体”时代。我们必须为AI设计一种可解释的语言，让它的工作过程能被人类读懂——未来最大的危机不是AI太聪明，而是我们不懂它。

郭毅可认为，主动智能体已成为社会必然，而人类最该做的，是从“执行者”转型为“智能创造者”与“价值定义者”。当我们把具体执行交给AI，并非被取代，而是被解放，从而更专注于人性、好奇心、审美共情和定义问题的能力。知识密度革命已然到来，能否高效协调AI资源，将成为决定个人与组织竞争力的关键。我们不必与AI比聪明，而要比谁更懂得驾驭它、定义它，并与它共生共进。

对于科技成果如何实现产业化，张霖涛提出了“天时、地利、人和”的破局三要素。他认为，“人和”意味着技术必须能够满足真实需求，让客户、投资人和产业理解其价值；“地利”意味着要找到合适的应用场景，从具体问题切入；“天时”则意味着产业化需要把握行业发展机遇，也需要耐心等待市场成熟。

谈及企业创新，张霖涛进一步表示，技术只有进入真实场景、解决实际问题并获得客户认可，才能真正创造价值。与此同时，仅有交付能力还不足以形成长期竞争优势，企业仍需要持续创新，构建核心技术壁垒，才能推动产业持续发展。