“在成功落地人工智能的企业里，花在人才上的钱，跟砸在技术上的分量不相上下。”7月24日，正值2026年APEC数字周期间，亚太经合组织工商咨询理事会数字创新工作组主席薛珍纳（Jan De Silva）对《每日经济新闻》记者直言，“十年后，评判AI发展水平的标尺，不再是看谁训练出的语言模型更多，而是看它能不能让企业和政府高效协同，切实提升发展实效。”
薛珍纳指出，中国在人工智能领域已展现出不可忽视的影响力。她在数据获取及有效应用方面观察到的实践颇具参考价值，这些积累正推动着机器人、自动驾驶等板块向前迈进。
聊起成都，她难掩赞赏：“这里的人工智能创新结合先进制造的表现，让人印象深刻。中国手里握着好几个能定义全球及本国未来走向的关键产业枢纽，成都是其中之一。”
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**AI投入的另一半叫“人”**
本届APEC数字周的核心议题，聚焦于人工智能的普惠与包容性增长。在薛珍纳眼中，AI的红利不能只被大企业独占，更要下沉到广大的中小企业和普通百姓手中，转化为触手可及的发展契机。
她透露，今年中国与加拿大的APEC工商咨询理事会成员联手做了一组案例研究，专门盯着AI怎么在传统行业经济体内落地，并梳理企业部署AI时的实操经验。
从这些案例中不难发现，企业的关注点正在转移：不再单纯纠结“模型能做什么”，而是琢磨“AI怎么嵌进业务流程”。特别是在制造业和医疗健康这类传统领域，企业往往有着复杂的生产规范、设备体系和人员架构，模型能力仅仅是应用链条中的一环。
技术要真正扎根企业，既得调整生产流程，也得重新划定人与机器的分工界限。
“大家都盯着AI对未来工作的冲击。”薛珍纳表示，目前那些较为成功的应用场景，并不是简单地用机器取代员工，而是让AI去啃重复性的硬骨头，让员工腾出手来，把精力集中在决策、创新和客户服务这些更高价值的工作上。
这也正是她反复强调人才投入的原因。如果企业只顾着买AI工具，却不同步开展员工培训、岗位重构和流程再造，技术大概率会卡在演示或局部试验阶段动弹不得。反之，当员工能读懂工具、挖掘需求并参与流程优化时，AI才能真正释放出持续的生产力。
薛珍纳还将医疗健康列为加强跨境AI合作的重点方向之一。亚太地区普遍面临人口老龄化和医疗资源紧张的双重压力，各经济体在人群结构和医疗数据上又各有千秋。只要在保护数据权益的前提下开展合作，有望为药物研发、健康管理和医疗服务提供更多参考依据。
**成都正成为定义产业未来的关键城市**
薛珍纳坦言，不少经济体眼下最大的瓶颈并非缺少模型，而是缺AI经济所需的数据中心，以及给数据中心供电的能源设施。“数字事务归一个部门管，能源归另一个部门管，经济发展事务又交给第三个部门，这种分割容易导致能源建设和融资能力出现脱节。”
回顾AI在中国的实践，薛珍纳认为，中国在数据获取、应用以及推动AI进入产业方面形成的经验值得借鉴，机器人、自动驾驶等领域的发展给她留下了深刻印象。在基础设施层面，中国持续完善能源设施、电网建设并发展绿色能源，也为AI经济的运行提供了必要支撑。
在她看来，这些经验不仅关乎具体技术或行业应用，更折射出数字政策、能源基建与经济发展之间深度协同的必要性。对于基础设施相对薄弱的新兴经济体，发达经济体可以通过共享经验、输出技术和提供资源支持，帮他们提升数字化发展能力。
多次造访成都的薛珍纳注意到，比起几年前，这座城市在人工智能创新与先进制造领域实现了显著跃升，已然成为中国参与定义产业未来的重要城市之一。
她分析认为，中国的五年规划机制能为未来投资方向提供相对清晰的信号，让成都等城市得以提前布局产业基础和发展要素。其背后的产业逻辑在于，AI竞争不是单点技术的比拼，而是人才、制造能力、数据、能源和长期规划的系统性较量。
除了硬件基础设施，治理体系同样不可或缺。“AI面临的挑战在于，可能有人将其用于不当目的。”薛珍纳表示，各方既要充分释放技术带来的机会，也要为可能危害社会的行为设置必要的安全边界。
每日经济新闻
