机器人为你端来咖啡，AI镜面根据你的情绪写诗，数字白马读懂你的心声……
6月23日至6月25日，世界经济论坛第十七届新领军者年会（即2026夏季达沃斯论坛）在大连举行，1700余位嘉宾最关注的话题当属AI。当AI开始大规模进入产业，越来越全能，替代劳动力，重构生产线，个体劳动者的价值是什么，靠什么立足？传统的工作岗位往哪里去？新的增长机会又在哪里？
新京报贝壳财经记者带着这些问题采访数十位中外嘉宾，从不同方向拼出了一条AI引发的产业变革之路。这场关于AI的讨论也汇聚成一个共识：AI拥有解决问题的能力，但无法替代定义问题的能力。
AI渗透产业，从港口到火箭
新京报贝壳财经记者体验人形机器人做咖啡。新京报贝壳财经记者 林子 摄
走进本届夏季达沃斯论坛的现场，AI的氛围扑面而来。
一台工业机械臂能敏锐地察觉到与它之间的距离，读懂人的每一个肢体动作，人走向前，它就会回应；一匹由电脑驱动的仿生白马，你在心中默数一个数字，它便会用马蹄踏出相应次数；而如果你站在一片AI镜面前，内心的情绪波动会被捕捉，镜面上会映照出独属于你的诗句。
“机器人如镜”是一台可以响应人类肢体行为的工业机械臂。新京报贝壳财经记者 林子 摄
这些鲜活的互动体验，只是AI热度的一个切面，它们指向一个核心命题，AI究竟嵌入产业多深？新京报贝壳财经记者注意到，仅6月23日一天，达沃斯主题中直接带有“AI”的分论坛就超过了7场，还有大量论坛讨论话题与新兴技术、机器人息息相关。
对AI的思考贯穿了本届论坛的讨论主线。五大核心议题中，“如何利用技术产出实际经济效益”“如何让能源与气候转型成为竞争力源泉”指向同一个方向，AI不能停留在概念层面，必须从云端走入实体经济的运转流程。
技术前瞻与制造实践在达沃斯同台亮相。论坛发布的2026年度《十大新兴技术报告》中，世界模型技术让AI融合多模态数据，形成对物理环境的整体认知，改善机器的预测、规划与交互能力。而同日公布的全球灯塔工厂新名单中，16家新成员里有9家是中国工厂，覆盖新能源汽车、制药、造船、核电等领域。
世界经济论坛执行董事Kiva Allgood在发布名单时表示，全球头部制造企业已不再局限于优化单一生产环节，转而对整体运营体系进行重构。新晋名单印证，AI已从零散试点转为企业核心运营能力，头部制造企业正通过人机协同推进转型。
将视线从灯塔工厂转向更广泛的产业现场，中国海洋发展基金会副理事长兼秘书长潘新春在接受新京报贝壳财经记者采访时提到，渔业养殖、船舶制造、海洋装备、新能源，都有了AI的身影。港口方面，中国目前有5个全自动化智能港口，在国际上处于领先。但他也坦承，技术人才和产业人才的磨合还需要时间。“每年融合的效果都在提升，中国在这方面的推进速度远远高于世界其他国家。”
同样聚焦海洋经济，世界经济论坛全球未来理事会（气候及自然治理）成员戴洁莹向新京报贝壳财经记者表示，海洋经济的多个领域已经出现规模化商业落地。蓝色债券开始试点，智能蓄能与绿色运营的商业条件逐渐成熟。从海洋生物提取的“蓝色药品”研发周期较长，但走向商业化只是时间问题。她认为，借助跨境平台整合技术与绿色金融资源，是推动海洋创新从试点走向规模化的关键。
从海洋回到陆地，更多传统产业也在被AI重新定义。
大连理工大学人工智能研究院院长江贺的观察集中在商业航天、未来材料等新兴产业。他举例说，可回收火箭多台发动机联动时需要实时调整推力，传统计算方法响应速度跟不上，AI可以快速预测并完成调整。在材料领域，利用大模型分析海量论文和实验数据来推荐合成路径，再配合“自动驾驶实验室”里的机器人自动实验和检测，研发效率能提升几十到上百倍。在他看来，这已不是渐进式改善，而是产业逻辑的颠覆。
9200万个与1.7亿个，就业市场的加减法
技术突破解决了“能不能”的问题，而江贺带来的一组数据则抛出了另一个命题——技术改变之后，人往哪里去。
世界经济论坛报告预测，到2030年，AI预计将替代约9200万个重复性传统岗位，同时创造1.7亿个全新就业机会。江贺判断，人工智能未来会像外语和开车一样成为基础技能。
1.7亿个新岗位会流向哪里？什么样的人能抓住它们？哥伦比亚大学历史系教授亚当·图兹对新京报贝壳财经记者表示，把AI定义为“经济史上规模空前的变革”。
他认为，对年轻一代来说，如果不想轻易被AI和机器人取代，现在就该认真思考，什么才是人类不可替代的本质活动，去寻找那些真正能让自己无法被机器替代的机会和技能。“这是我未曾想到会亲历的挑战，但它已成为现实。”
北京人才发展战略研究院执行院长张天扬则从另一个角度印证了这场变革的传导速度。他提到，业内认为AI极大加速了产学研协同和成果转化效率，尤其在生命科学领域表现明显。
过去找药物靶点如同大海捞针，科学家大量时间花在试错上，AI把这个过程大幅缩短。药企过去对前期研发投入比较谨慎，因为科学发现周期太长；现在大型药企开始盯紧每一个重点课题组的进展，任何一个在研项目都有可能快速转化为新药。张天扬认为，管理制度和激励制度需要跟上这个变化，而不是挡路。
AI时代，什么能力值得投资？
宏观的产业变革和就业洗牌，最终都要落到每一个具体的人身上。机器越来越全能，个体劳动者靠什么立足？
晶科能源副总裁钱晶在接受新京报贝壳财经记者专访时给出了她的观点：回答问题的人可能被取代，提问的人不会。她说，再完美的答案也只是在跟AI赛跑，而好问题背后是思辨、直觉、反常识和对未知的好奇。“我面试的时候，相比于看对方能不能给出漂亮的回答，我更在意他会提出什么样的问题。问题的深度反映思维的边界，问题的方向决定行动的路径。”
钱晶强调的是提问能力，霍尼韦尔中国总裁余锋则从思维能力的角度给出了补充。“学一点技术性的工科，再学一点自己真正喜欢的。”
他解释说，工科训练教的是拆解问题、因果推演、结构化应对不确定性，这套“思维骨架”不会随技术迭代而失效。而真正的兴趣，是支撑一个人长期投入的燃料。
余锋拿自己举例，大学读科技德语，毕业41年，词汇和技术原理早就忘了，但学习方法、发现问题的路径和保持好奇心的习惯，还是他最常用的底层能力。
技能会被AI替代，但底层能力可以迁移到任何领域。在夏季达沃斯现场，就有一个美国人带着来自世界各地的人打太极拳，他是杰克·平尼克，1990年生于美国中西部，因迷上李小龙和成龙的功夫片，2010年独自到中国武当山拜师学艺，如今成为武当三丰派第十六代传人。
被问及是否担心机器人像电影里那样“反攻”人类时，他说，“机器人是人类编程造出来的，需要人类教，反攻人类的事不会发生。但如果真的发生了，也许大家可以学学太极拳。”人类至今仍然拥有机器难以复制的身体精细度和应变能力。
从展区到会场，从产业到个体，达沃斯的讨论汇聚成一个共识，AI拥有解决问题的能力，但无法替代定义问题的能力。
诚如香港特别行政区立法会议员、中国香港体育协会暨奥林匹克委员会副会长 霍启刚在夏季达沃斯的表态，“我相信AI的时代正在到来，但人类永远占上风。”
新京报贝壳财经记者 林子 包宇琨
编辑 杨娟娟
校对 杨利
