--- title: "“All in AI” 引爆達沃斯，全球資本青睞中國方案" type: "Topics" locale: "zh-HK" url: "https://longbridge.com/zh-HK/topics/42263450.md" description: "走進大連國際會議中心，AI 的氣息撲面而來——會動的藝術裝置引人駐足，人形機器人 MATRIX-3 正忙着為嘉賓遞上現磨咖啡。6 月 23 日至 25 日，2026 年夏季達沃斯論壇落地大連，90 多個國家和地區 1700 餘名嘉賓齊聚。本屆論壇以 “規模化創新” 為主題，百餘場分論壇中，人工智能直接相關的專項論壇超過 10 場，涉及 AI 融合議題的場次超過 30 場..." datetime: "2026-06-28T09:03:51.000Z" locales: - [en](https://longbridge.com/en/topics/42263450.md) - [zh-CN](https://longbridge.com/zh-CN/topics/42263450.md) - [zh-HK](https://longbridge.com/zh-HK/topics/42263450.md) author: "[若波投研](https://longbridge.com/zh-HK/profiles/26711817.md)" --- # “All in AI” 引爆達沃斯，全球資本青睞中國方案 走進大連國際會議中心，AI 的氣息撲面而來——會動的藝術裝置引人駐足，人形機器人 MATRIX-3 正忙着為嘉賓遞上現磨咖啡。 6 月 23 日至 25 日，2026 年夏季達沃斯論壇落地大連，90 多個國家和地區 1700 餘名嘉賓齊聚。本屆論壇以 “規模化創新” 為主題，百餘場分論壇中，人工智能直接相關的專項論壇超過 10 場，涉及 AI 融合議題的場次超過 30 場，“人工智能”“機器人” 等議題成為會場上當之無愧的 “頂流熱詞”，相關論壇幾乎場場爆滿，熱門場次外排起長隊。 與往屆不同，今年達沃斯論壇關於 AI 的討論，已明顯脱離了純軟件與理論層面的 “務虛” 階段，重心轉向了經過市場驗證、具備可持續盈利能力的 AI 落地場景。概念原型、創意設想不再是行業關注重點。 《華夏時報》記者注意到，“中國方案” 成為各方關注的焦點。正如國務院總理李強在達沃斯開幕全會上點明中國創新發展核心邏輯，中國在長期的創新發展實踐中，走出了一條以科技創新引領產業創新、以產業升級促進科技迭代的有效路徑。 **市場聚焦可商業化 AI 應用** 今年是塗鴉智能聯合創始人、首席運營官兼首席財務官楊懿首次參加大連達沃斯論壇。他用一個詞概括參會感受——“All in AI”。但他隨即補充道：“我對此一點都不感到奇怪，否則大家聊什麼呢？所有人都在尋找能夠持續創造營收、適配實體產業的 AI 商業模式。” 楊懿向《華夏時報》記者談道，前兩年業內熱衷於討論基礎模型技術理論；去年，焦點轉向用户規模、技術可行性推演；而到了 2026 年，全球市場已只認經過實踐檢驗的 AI 落地項目，純粹的創意概念或實驗室原型，已不再具備討論價值。2025 年可被視為 “AI 硬件元年”，上游開發者與製造企業開始批量入局 AI 原生硬件，積累了大量的可落地應用案例；2026 年，行業正式邁入規模化擴張週期。 依託國內完備的製造業供應鏈，中國走出了一條區別於海外純軟件主導的 AI 發展路徑，將 AI 技術硬件化、實體化。海量智能硬件設備持續為大模型迭代供給真實場景數據，僅塗鴉智能一家，全球聯網智能設備數量就突破 10 億台，構築起獨有的產業生態壁壘。 現場，多位實體企業負責人分享了 AI 重塑產業與商業格局的真實價值。天津和治友德製藥有限公司董事長韓金明在接受《華夏時報》記者獨家採訪時表示，AI 對企業的改變集中在兩端：在產業端，AI 極大縮短了產品研發與老化測試周期，將原本需數年甚至更長的實驗室驗證過程大幅壓縮，助力產品快速從實驗室推向市場；在市場端，數字化催生的 “個人經濟體” 現象正深刻改變全球商業格局，企業通過打造創業賦能平台，既吸納就業、擴大普惠，又能借助市場的規模化應用反向推動產品迭代創新，形成良性循環。 中國國際海運網 CEO 康樹春在接受《華夏時報》記者採訪時也表示，AI 的核心價值絕非簡單意義上的降本增效，而是創造全新產業賽道、價值空間，推動企業全球產能、業務佈局擴張，實體產業正藉助 AI 打開全球化發展新通道。 **中國方案吸引全球外資** 當前，全球 AI 產業核心力量集中於中美兩國，二者依託自身產業根基走出完全差異化發展道路，形成兩套成熟商業模式。而完備的製造業供應鏈，更是中國 AI 產業難以複製的獨特競爭力，持續吸引跨國企業調整全球研發、生產佈局。 楊懿這樣拆解兩條路線底層邏輯：美國 AI 以軟件服務為核心，To B 賽道重構企業內部數字化體系，To C 賽道依託通用大模型入口，通過廣告、會員服務完成商業變現。 反觀中國，依託全球最完整的製造業產業鏈，走出 “AI+ 硬件” 路線，將 AI 技術落地至智能家電、儲能裝備、人形機器人、工業傳感器等實體終端。大批本土科技企業自帶全球化佈局思維，自研 AI 硬件產品出海。 荷蘭國家數學與計算科學研究中心（CWI）主任瓦妮莎·埃弗斯（Vanessa Evers）接受《華夏時報》等媒體記者採訪時指出，中國在 “物理 AI” 與 “具身智能” 的實際應用方面已走在歐洲前列，令歐洲頗為 “羨慕”。在美國，大量資本正狂熱地湧向通用人工智能和人形機器人——“如果你不做人形機器人，就別想拿到錢。” 她指出，與美國企業將鉅額資金狂熱投入通用人工智能和人形機器人基礎研發不同，中國更注重將 AI 深度整合進現有服務鏈條，例如覆蓋醫院財務、護理、術後康復的全流程智能系統。同時，中國為機器人技術提供了豐富的 “試驗場” 和 “安全空間”，讓新技術在真實場景中與人羣互動、快速迭代。 外資持續加碼中國科技產業的趨勢，也得到官方數據印證。李強在開幕全會上表示：“我們看到，越來越多的外國企業來到中國，設立研發中心、地區總部，深度融入中國創新鏈、產業鏈，從 ‘在中國生產’ 轉向 ‘在中國創造’，2025 年科技研究和技術服務領域新設外資企業 1.4 萬家、同比增長 27.2%。” 多位外商向本報記者表示，中國兼具全鏈條產業配套、海量應用場景、完善科創扶持政策，是跨國企業搭建 AI 全球創新高地的首選市場。 **共探 AI 落地瓶頸與發展解法** 6 月 23 日，首場專題分論壇 “AI 無處不在，卻非一蹴而就” 全場座無虛席。世界經濟論壇、彭博智庫調研數據顯示，全球頭部科技企業正持續加碼萬億級 AI 基礎設施建設，亞馬遜、Alphabet、微軟等企業本年度相關資本開支分別達到千億美元級別，疊加股票回購等資金動作，行業整體投入規模空前。 然而，儘管 AI 產業紅利持續釋放，各行各業紛紛佈局 AI 轉型謀求規模擴張，但產業落地速度遠跟不上技術迭代節奏，鉅額投入難以快速兑現商業收益，技術突破與產業化落地之間存在明顯斷層，成為全行業共同難題。 日本 IT 服務巨頭 NTT DATA Inc.首席戰略官 Roli Agrawal 用 “1-2-3-4” 框架拆解 AI 規模化落地的全鏈路投入邏輯：“若投入 1 美元於 AI 技術本身，就要配套 2 美元用於變革管理，確保人員同步跟進；3 美元用於搭建完整產業生態架構，包括治理體系、token 優化、安全護欄、多智能體協同等；4 美元用於底層數據治理。我們給企業客户的核心建議是全盤規劃全鏈條投入，不能只單一投入模型研發。” 她強調，AI 本身如同汽車的大腦，單獨無法創造價值，必須配套傳感器、低時延高速網絡、邊緣算力、工廠執行端等全鏈條創新形成完整閉環，單一佈局模型很難落地；同時全球各區域監管標準碎片化是跨國企業轉型的重大阻礙，不同市場隱私、數據訪問、權責界定規則各不相同，企業開展跨境 AI 業務需要適配多套合規體系，缺少統一協同的國際治理標準，數據所有權、問責機制、合規准入邊界模糊，一旦出現技術應用失誤，企業將承擔極高合規代價。 中國移動首席科學家馮俊蘭則從基礎設施投資角度表示，當前半導體和模型的迭代週期極快，數據中心硬件可能在半年後就被新一代產品超越。“我們投入大量資金，但芯片的迭代沒有減速。” 她坦言，運營商正面臨一場 “網絡架構革命”——現有的網絡和數據中心原本是為服務人類設計的，現在要轉向服務 “硅基智能體”，沒有人確切知道該怎麼做。“建一個數據中心，可能半年後新一代模型或 AI 芯片就會迭代兩輪。你的投資可能會悄無聲息地閒置在那裏。” 從產業落地層面，當前 AI 技術多集中在語音、圖像等模態數據處理，但海量傳統企業沉澱在數據庫、表格中的業務數據無法被現有模型高效挖掘，企業數據底座、內部業務系統、傳感體系普遍存在短板，多數企業寄望先完成全部基礎改造再佈局 AI，這個等待週期長達數年，會徹底錯失轉型窗口，AI 具備持續迭代的活體屬性，不能等全部條件完美再入場，企業應當邊落地邊修復基礎短板。 清華大學蘇世民書院院長、教授薛瀾則從宏觀視角提醒，全球 AI 敍事聚焦三條主線——除了前沿大模型賽道的全球競爭，前沿模型的落地普及和 AI 高速發展背後潛藏的各類風險同樣值得關注。他比喻道，汽車剛剛被髮明時，並沒有同步建設加油站、配套道路基建。當前，AI 基礎設施層面存在軟硬件雙重短板，行業普遍重視數據中心等硬件建設，但軟件規範、監管制度、數據流通規則這類軟性基礎設施建設推進緩慢，政策體系追趕技術創新的節奏嚴重不足。 步入 2026 年，AI 正處於從 “技術突破” 向 “規模化落地” 轉型的關鍵窗口期。成功的關鍵不在於等待一切準備就緒，而在於在試錯中逐步構建數據、治理、人才與戰略的協同體系。正如馮俊蘭所言：“AI 像一片海洋，我們現在只是浮在水面。如果要真正暢遊，必須跳進去。” 轉自：華夏日報 $塗鴉智能(TUYA.US) ### 相關股票 - [02391.HK](https://longbridge.com/zh-HK/quote/02391.HK.md) - [TUYA.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/TUYA.US.md)