对话人：

刘刚南开大学经济研究所所长

人工智能已经成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。以需求为导向、以应用为目标，与人工智能这一“年轻的事业”深度相拥，将激发高质量发展的蓬勃生机。

李娜：今年的夏季达沃斯论坛，人工智能产品无疑是一道亮眼风景——用光影模仿肢体动作的“智能真菌”艺术品，拥有多维触觉和AI视觉的人造“灵巧手”……一件件创新产品折射出人工智能技术应用向深度、广度拓展的现实。技术加速迭代、场景愈加多元，您觉得从“人工智能”到“人工智能+”，更注重什么？

刘刚：人工智能属于通用目的技术，强调基础研究和关键核心技术突破，也需要与各行业深度融合。人工智能大模型展现出强大的通用性和适应性，这正得益于大规模预训练、人类反馈强化学习等技术的不断进步，以及架构、算法、行业应用的不断创新。随着大数据、云计算、计算机视觉、区块链等关键技术的持续突破，人工智能与各领域深度结合，将带动经济的结构性变革乃至现代化产业体系的整体性跃升，赋能社会生产力实现全面提升和质变。

李娜：技术的生命力从“用”中来，以需求驱动创新、以场景反哺技术，构建从需求到技术创新的正循环，这是推动人工智能技术与产业深度融合的关键，也是精准洞察市场需求的重要过程。

刘刚：是这样。以应用需求为牵引的科技创新，是人工智能科技产业发展的关键驱动因素。人工智能产业有两个基本组成部分：核心产业部门和融合产业部门。前者包括互联网、物联网、大数据等产业，产出的是“数据和计算”；后者则以“数据和计算”为投入要素，涵盖智能制造、智慧城市、智能医疗等众多领域。这两个部门相互作用——在技术应用过程中会遇到新问题，倒逼技术创新，而技术创新又会促进人工智能更深层次的应用，这样就形成了正循环。有了这样的良性互动和创新循环，人工智能技术的开发就能持续演进，甚至迎来爆发式增长。

李娜：数据被誉为“人工智能的燃料”。拥有AI“大脑”的机械臂，可以进行更加精密和个性化的生产线作业，垃圾分拣机器人可以对垃圾做精准识别、分类，助力低碳生活，这些都离不开丰富数据的支撑。在您看来，助力新技术深度应用，该如何发挥好数据的赋能作用？

刘刚：数据是人工智能的核心要素之一。数据主要有两类：一类是互联网数据，一类是行业中的知识和经验数据。在实际应用中，后者往往更为关键。以医院大模型为例，通过学习专业医生标注的经验数据，它就能具备辅助诊断的能力。而数据的数量和质量，直接影响人工智能技术在具体场景中解决问题的水平。可以说，新一代人工智能也是“数据智能”，需要建立在良好数据生态基础上，既要实现生产全流程各环节数据的深度关联，也涉及完善数据标准体系、建设可信数据空间等重要课题。

李娜：与人工智能深度相拥，要看长远发展。不久前印发的《天津市促进人工智能创新发展行动方案（2025—2027年）》，涵盖培育优质企业和平台载体，推动产业集聚发展，以及优化发展环境等多方面内容。您觉得人工智能作为一项“年轻的事业”，需要怎样的成长生态？

刘刚：人工智能需要的成长生态，绝非单一要素的堆砌，而是一个由政府、企业、高校、科研机构、投资机构、社会组织、公众等多元主体共同参与、相互作用、协同演进的复杂系统。人工智能技术推动生产力发展，相应地，也需要调整生产关系来适应它的发展。为什么医疗数据共享利用困难？一个重要原因，就是产权界定不清。对于人工智能技术的成长来说，生态是发展环境，更深层次看，则意味着建立和完善与新技术、新质生产力发展相适配的新型生产关系。

特朗普批评欧盟对谷歌罚款 称将考虑反制当地时间9月5日，美国总统特朗普在其社交媒体“真实社交”发文，批评欧盟对谷歌处以35亿美元罚款，称这一举动“极其不公平”，是在掠夺本应用于美国投资与就业的资金。他指出，这只是近年来欧洲针对谷歌及其他美国科技企业开出的众多罚款和税收之一