在APEC研究中心联席会议青年学者论坛“创新科技赋能：AI与数字经济机遇”圆桌论坛上，来自中国、新加坡、韩国、俄罗斯、秘鲁等经济体的学者与业界人士，围绕人工智能如何重塑产业升级、劳动市场、数字贸易与公共治理展开讨论。

与会嘉宾的背景横跨高校、智库、投资机构与公共部门，这也使整场讨论兼具学术视野、政策关切与产业观察。主持人金江指出，人工智能不仅关系到未来生产率的提升，也将深刻影响21世纪劳动力市场的结构与竞争力。

从产业赋能看AI落地路径

南开大学APEC研究中心张靖佳首先从亚太地区人工智能应用态势切入，指出AI正在传统产业中加速渗透，尤其在制造业场景中，已广泛应用于预测性维护、质量检测和供应链优化等环节。她结合中国企业案例提出，AI赋能传统产业的关键，不仅在于单点技术突破，更在于形成面向具体场景的系统化解决方案。

在她看来，亚太地区推进AI发展，至少需要把握三条路径：

• 一是总结垂直领域应用的最佳实践，为包括中小微企业在内的不同类型企业提供可复制经验；

• 二是通过能力建设和经验共享缩小不同经济体之间的AI应用落差；

• 三是推动政府主导的数据与模型平台建设，为企业提供更加普惠的一站式能力支持。

来自香港创投界的马志强则从投资视角分析了AI技术演进与应用机会。他认为，自GPT-3.5发布以来，人工智能已经从“能对话”快速迈向“能执行任务”，并持续朝着具备更强推理能力、智能体能力乃至自我演化的方向发展。在这一过程中，应用层、基础设施层和企业级工具链都在同步重构，新的商业机会也由此不断涌现。

他特别强调，未来AI应用的重要变化之一，是用户将越来越多地通过自然语言调度智能体，由后者调用各类应用程序完成工作流程。这意味着，AI不再只是辅助工具，而可能演变为企业内部的新型数字劳动力，并对操作系统、浏览器及企业软件生态提出新的要求。

劳动力市场的机会与压力

新加坡尤索夫伊萨东南亚研究所研究员Peh Ko Hsu将关注点放在AIadoption对东盟数字就业与工资的影响上。他的研究发现，人工智能应用对数字就业占比的提升并不总是立刻显现，但会显著压缩数字部门相对于其他行业的工资溢价。

不过，这种“工资侵蚀效应”并非不可缓解。研究显示，当一国受教育年限达到一定门槛后，AI对工资溢价的负面影响会明显减弱，说明教育水平越高，劳动者越有可能与AI形成互补，而不是被替代。这也使“教育投资”和“技能再培训”成为论坛上最具共识的政策关键词之一。

主持人金江在回应中也特别提炼出这一点：在人工智能时代，教育不仅是适应技术变革的基础条件，更可能直接决定一个经济体能否将AI冲击转化为生产率红利。

治理规则与开放协作

俄罗斯莫斯科国立国际关系学院副院长Vasily Evgenevich Taran从国际关系与制度环境出发，强调AI发展从来不是孤立的技术进步，而是深度嵌入国家制度、产业体系与地缘政治结构中的系统性变革。在全球AI治理仍缺乏统一定义和共同规则的背景下，各国制度差异正在放大治理碎片化风险。

他据此提出，所谓“技术主权”在战略上固然必要，但在现实中很难由单一国家完全实现。因此，围绕研发、标准、合作机制与共同语言构建“双层次”的协作框架，才可能让AI治理走向更稳固、更高效的发展路径。

来自秘鲁太平洋大学的Jose Carlos Feliciano则把讨论进一步延伸到“开放创新生态系统”。他指出，开放创新的核心不只是技术扩散，更是政府、高校、企业与社会之间的协同与知识流动。在APEC这样一个发展水平差异显著的区域内，数字鸿沟、规则碎片化、知识产权协调和跨境扩张成本，都是建设开放创新生态必须面对的现实问题。

但他同时认为，正因为挑战突出，APEC更需要通过人才流动、跨境科研合作、在线平台建设和开放数据共享，增强区域创新网络的联通性。在这一意义上，论坛本身就是一次跨经济体对话与合作的具体实践。

信任机制与数字贸易新议题

韩国对外经济政策研究院高级研究员Minji Kang把焦点放在“可信AI”与数字贸易规则上。她指出，随着生成式人工智能快速发展，内容真伪愈发难辨，数字经济正在遭遇新的信任危机。如果无法验证内容来源与生成方式，跨境服务中的交易成本、法律风险和市场不确定性都将显著上升。

因此，她主张应将AI标识与透明度机制视为支撑数字贸易的“信任基础设施”，而不是阻碍创新的负担。她梳理了不同经济体在AI生成内容标识方面的不同做法，并指出规则差异可能给跨境经营者带来重复合规、产品重构和互操作性不足等问题。

在她看来，APEC恰恰可以成为推动最低共识、最佳实践共享和互认机制讨论的重要平台。当AI越来越深地嵌入贸易活动，“透明、可验证、可衔接”的制度安排，将成为区域数字经济健康发展的关键条件。

从社会政策看AI包容性

秘鲁圣马科斯国立大学教授Marco Alberto Carrasco Villanueva则提供了更具公共政策温度的案例。他介绍了秘鲁发展与社会包容部社会创新实验室AYNILab的两项实践：其一是利用智能手机图像与人工智能辅助贫血筛查，其二是面向弱势青年、连接教育与就业机会的数字平台构想。

这两个案例表明，AI在公共部门的价值，不应只用“技术先进性”衡量，更应放在是否能降低服务摩擦、改善弱势群体福祉、并形成可评估、可推广的政策路径中加以理解。他据此总结，公共部门使用AI必须坚持问题导向，同时重视试点、评估和制度配套，避免把“有前景的技术”直接等同于“可规模化的政策”。

多元视角下的共同关切

回看整场论坛，尽管嘉宾来自不同国家和专业背景，但他们对人工智能发展的若干核心命题形成了清晰呼应：AI正加速从技术热点转向产业基础设施，也正在从效率工具走向治理议题。无论是制造业升级、数字就业变化、跨境贸易规则，还是公共服务创新，人工智能带来的都不只是“新机会”，也包括分配效应、制度压力与合作需求。

从这个意义上说，这场圆桌论坛真正有价值之处，不仅在于提供了若干前沿观点，更在于展示了一个正在形成的共识：亚太数字经济的未来，既需要技术突破，也需要教育投入、制度协同、规则互认与包容性治理。当AI逐步走向产业一线和治理前线，这种跨学科、跨经济体的持续对话，或许正是把技术潜力转化为区域公共利益的重要起点。

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