一场书展对话，折射出中国AI产业的路径之争
王战今年有了一个新身份——新书作者。这位上海市社科联第七届委员会主席，在8月18日的上海书展现场，与上海社会科学院科技哲学研究室主任计海庆对谈，话题并不新鲜：人工智能。但他的切入角度，与过去两年行业热议的"大模型参数""算力军备竞赛"截然不同。
他把镜头拉远，拉到了经济学长周期的尺度上。
"工业革命延伸了人的体力系统，信息技术革命搭建了感知与通信的神经系统，人工智能是为地球打造'中央大脑'。"王战在现场如是表述。这个类比并非修辞装饰，而是他构建整套AI产业分析框架的逻辑起点——技术创新与经济周期深度交织，当前人类正处于从工业经济向智能经济跨越的关键节点。
这个判断与国际主流机构的长期趋势分析方向一致。麦肯锡全球研究院（McKinsey Global Institute）在2024年发布的《生成式AI的经济潜力》报告中估算，生成式AI每年可为全球经济带来2.6万亿至4.4万亿美元的增量价值，覆盖从软件工程到客户服务的数十个行业场景。世界经济论坛（World Economic Forum）《2025年未来就业报告》则指出，到2030年，全球约有9200万个岗位将因AI和自动化被结构性重塑，同时将新增约1.7亿个岗位。AI不只是一个技术周期，而是一个经济范式转换的信号。
"金字塔三层架构"：拒绝一哄而上的产业理性
王战在现场提出了一个对产业决策者颇具参考价值的分析模型：人工智能发展的"金字塔三层架构"。
顶层是"原创层"，即基础算法、核心模型架构和原始创新能力；中层是"网络式基础设施层"，涵盖算力集群、数据流通体系、云网协同平台等底层支撑；底层是"场景产业层"，也就是AI与各行各业的具体结合点——自动驾驶、智能制造、医疗诊断、金融风控等。他特别强调，各地方应"因地制宜发展新质生产力"，切忌盲目跟风。
这一观点切中了当前产业发展的现实痛点。据中国信息通信研究院（CAICT）2025年发布的《中国人工智能产业发展报告》，截至2025年初，全国已有超过30个省市***AI相关专项政策，但其中相当一部分集中在应用层的同质化布局，基础层的原创突破仍高度集中在北京、上海、深圳等少数城市。重复建设和资源分散的问题，在地方AI产业园的招商数据中已有迹象。
结合上海的产业禀赋，王战给出了一个具体的路径建议：将AI与生物医药、医疗、医疗器械等优势领域深度融合，利用算法与医疗数据赋能新药研发与辅助诊疗。上海在这一领域的基础确实走在前列——张江科学城已聚集超过1500家生物医药企业，多家头部药企在2025年前后开始系统性引入AI辅助药物发现（AI Drug Discovery），部分管线的靶点筛选周期已从传统模式的数年压缩至数月。
AI替代劳动的边界：技术乐观主义中的伦理警觉
对谈的另一个焦点，落在了技术对劳动市场的冲击上。计海庆从科技哲学的角度发问：当AI能做的事情越来越多，人的位置在哪里？
王战的回应既非纯粹的技术乐观主义，也非悲观的技术威胁论。他的核心主张是：人工智能时代应防范技术对劳动的"过度侵蚀"，推动人类从机械重复劳动中解放，走向"人的自由与全面发展"。他进一步提出一个颇具争议性的边界划定——应避免将AI无节制地引入体育竞技、文化休闲等能给人类带来成就感与情感体验的领域。
这一观点在技术社区并非共识。支持者认为，某些领域的"人机竞争"确实需要伦理红线；反对者则指出，技术的渗透往往是市场驱动的结果，行政式划定边界在实操中面临巨大困难。但王战提出的核心命题——人类的终极幸福在于实现超越单纯经济自立的"价值生命"——至少为产业界提供了一个不同于纯效率导向的思考维度。
OpenAI创始人Sam Altman在2025年的多次公开演讲中也表达过类似关切，尽管他更多从"通用人工智能（AGI）与人类协同"的角度出发。全球范围内，围绕AI伦理治理的框架正在加速成型。欧盟《人工智能法案》（EU AI Act）已于2024年正式通过，按照风险等级对AI应用实施分级监管；中国在2023年已***《生成式人工智能服务管理暂行办法》，并在持续完善针对深度合成、算法推荐等细分场景的监管细则。
开源与普惠：中国AI治理的国际叙事
两位专家在对谈中还触及了一个在全球AI治理讨论中日趋重要的议题：如何帮助发展中国家跨越数字鸿沟。他们强调中国始终倡导"科技向善"与"科技为人民所用"，主张通过开源合作与国际共享弥合技术差距。
这一点在产业层面已有实践支撑。2025年以来，包括阿里云的通义千问（Qwen）、智谱AI的GLM系列、以及DeepSeek等在内的多个中国大模型项目选择了开源路线，部分模型在全球开源社区的下载量和应用适配速度已进入前列。据Hugging Face平台2025年中的统计，中国开源模型在该平台的占比从2023年的不足5%上升至约15%，增长趋势明显。
但开源策略本身也面临风险。模型权重的公开释放可能被恶意使用，知识产权的跨国保护存在法律灰色地带，而"开源换市场"的商业逻辑能否可持续，仍有待验证。王战与计海庆呼吁建立完善的伦理审查与防范机制，严禁将AI用于危害公共安全与人性尊严的领域，这一立场与联合国教科文组织（UNESCO）2021年通过的《人工智能伦理问题建议书》中"以人为本"的核心原则一脉相承。
理性看待AI：不神化，也不矮化
活动最后，王战用一句话做了总结性表态：AI在逻辑推理与效率提升上优势显著，但无法主动发现问题与感知生活，永远替代不了人，不必将其神化，而应客观、理性、规范地对待技术发展。
从产业角度看，这番话指向的是一种被过度炒作掩盖的现实。大模型的能力天花板已经在多项基准测试中显现——GPT-4o、Claude 3.5、Gemini Ultra等头部模型在逻辑推理任务上的表现趋于收敛，差距缩小到个位数百分点，而在需要常识判断、物理世界感知和创造性问题定义的场景中，当前AI系统的表现仍远不及人类平均水平。IDC（国际数据公司）2025年Q2的全球AI支出预测显示，企业AI投资的增速正在从"爆发期"转向"理性调整期"，ROI（投资回报率）的可量化性成为决策者最关心的变量。
王战的"金字塔三层架构"未必是唯一正确的产业分析模型，但他的核心提醒值得行业倾听：AI的发展既需要顶层的原创突破，也需要底层的场景落地，更需要对技术边界的清醒认知。在算力竞赛和模型迭代的喧嚣之外，如何让技术真正服务于人的发展——这个问题的答案，或许不在任何一篇论文或一场发布会中，而在每一个具体产业、具体城市的实践里。
本文由AI辅助生成
