新浪财经·朱旭峰｜AI重塑世界格局的隐藏逻辑·高参访谈

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朱旭峰

清华大学公共管理学院院长、科技发展与治理研究中心副主任、人工智能国际治理研究院科技治理方向首席专家

I-AIIG

前言

新浪财经·高参访谈对话中，清华大学公共管理学院院长朱旭峰、上海财经大学数字经济研究院院长高红冰结合全球科技与中国方案，探讨AI重塑世界格局背后的隐藏逻辑。朱旭峰认为，中国人工智能的产业发展实实在在是制造产品，是创造价值，同时卖货给全世界。高红冰则表示，从人工智能向产业去渗透的角度来看，实际上今天很多产业会重新玩一遍。

主持人：大家好，欢迎收听《高参访谈：智能经济100人》系列节目。我是主持人紫檀，今天我们有幸请到本期的嘉宾。我们知道两位嘉宾都是人工智能和数字经济领域的专家。首先，我想请教一下，两位如何看待当前人工智能技术体系的快速发展及其在全球竞争格局中的位置？

朱旭峰：谈及竞争，若从历史视角审视，140多年前的世界格局与今天颇为相似。当时，美国已是世界第一大制造业国家，然而世界经济和霸主地位仍属于英国。英国采取了一系列措施限制美国的发展，包括高科技和人才流动的限制。历史似乎总是高度重复且相似。当时，英国凭借第一代工业革命的余晖，以蒸汽机为主要动力的机械被视为高科技，并占据主导地位。而美国通过电气革命实现了经济生产力的突飞猛进，从而迅速超越英国。

面对当前形势，中国应采取何种策略？一方面，我们需要强化科技创新，专注于自身发展，不受外界影响。同时，保持战略定力，避免与世界其他国家产生不必要的冲突。最重要的是，我们需要加强内部团结，增加对科技领域发展的投资，加大研发力度，以推动新一轮科技革命的进程。

主持人：高院长如何看待人工智能技术的发展历程？

高红冰：该技术自诞生至今已有70年历史，但在前60年中主要以技术研发为主。转折点出现在阿尔法狗之后，特别是在2017年谷歌推出了transformer基础技术框架。随后在2022年，随着ChatGPT3.5的发布，我们认为这标志着技术开始转向大规模产业应用的前兆。

自2022年开始，全球各大科技公司，不仅限于美国的“七姊妹”，包括中国的BAT和抖音，纷纷投入资金购买卡并提升算力，利用各种数据和算法进行铺垫。这导致人工智能技术得以在大规模应用场景中实现产业化，我们将其称为生成式人工智能。目前，我们正处在向推理型人工智能转变的阶段，而推动这一转变的技术体系，正是我们今天所讨论的智能体或垂直模型。

第三阶段可称为物理性人工智能。例如智能驾驶、人形机器人和无人机，它们的物理人工智能数据来源已经不再依赖开放的互联网数据或单位内部的知识数据，而是通过物理机械系统运行产生的数据进行训练。因此，人工智能技术迈入了第三阶段。如今的竞争已不仅仅是算力的较量，数据的竞争成为新的焦点。

谈及全球竞争格局，当前人工智能领域中美两国占据领先地位。美国凭借硅谷创新体系持续产出颠覆性技术，而中国在应用体系方面具有优势。关键区别在于，发明技术的国家可能并未真正实现其产业化，而这些技术随着全球范围的转移，有可能在那些能够广泛应用和扩展这些技术的国家取得成功。

以汽车技术为例，它并非起源于美国、日本或中国，而是在欧洲，德国、英国和法国得到发明，并最终转移到美国，随后传入日本，再进入中国。这表明，技术的应用、产业化和经济化在全球竞争中扮演着至关重要的角色。对于中国而言，尤其重要的是在算法、工程师的培养以及高质量数据集的构建上进行大量投入和建设。

朱旭峰：尽管中美两国长期以来一直被视为全球发展的第一梯队，但如果考察可持续发展能力，中国则展现出一定的优势。正如高院长所提及的，数据的拥有量极为重要。中国因其统一的大市场和大量网民而拥有丰富的数据资源，这些网民在日常生活中进行工作、学习和生活，产生的大量统一数据，为中国的人工智能和相关产业的发展提供了充足的源头数据。其次，中国还拥有大量优质的基础设施，其中包括算力中心、车路协同系统、充电桩等物联网设备，以及5G和6G移动互联网基础设施。

第三个关键的基础设施是电力。中国是目前全球电力生产最多的国家，占比达33%。而这33%的电力中，又有33%来自可再生能源。这使得我们能够为耗能巨大的人工智能算力产业提供廉价电力。事实上，其他国家无法与之相比。

第四，我们拥有非常强大的人才储备，尤其在数学和计算机软件等领域。许多人担忧人工智能会替代人类就业，但中国目前并非劳动力过剩的社会。由于人口出生率的下降，中国已经进入老龄化社会，实际上许多地方面临劳动力短缺，未来这一问题将更加严重。因此，人工智能不仅没有造成大量就业失业和替代，反而可能帮助填补由于人口减少而导致的劳动力短缺。

另一个关键因素是社会规范和共识。在中国，当民众在隐私、安全和便利之间进行权衡时，虽然普遍重视隐私保护，但在实际选择中，人们往往倾向于安全。这一系列的社会条件为中国人工智能产业的发展提供了独特且可持续的空间。

主持人：正如高院长先前所述，世界经济历经数次变迁，我们当前正处在智能化的浪潮中。您认为中国应如何迎接这一变革呢？

高红冰：今天，我们将探讨数字经济的智能化阶段。在这个阶段中，智能技术被应用于经济生活和产业中，构建了一套全新的经济体系。这套体系与我们以往所熟知的工业经济截然不同，它不仅改造了传统的工业经济，还带来了新的增长点。例如，我们今天所见的未来产业，如智能驾驶、人形机器人、低空经济等，这些新兴产业虽然本质上仍基于物理生产制造的机械系统，但实际上是用大型语言模型作为其背后的算法和模型支撑。因此，智能化系统与物理系统已经融为一体，形成了新的经济体系。这套体系进一步深化，成为整个经济社会的底层基础设施，支撑着整个经济社会的运作。

我们见证的经济结构正在经历一场重大转型。在工业时代，基础设施包括高速公路、城市网络、水网以及电网。这些系统支撑了电灯泡、电冰箱、彩色电视机等家用电器以及机械化系统的构建，从而形成了工业经济体系和结构。

在智能化阶段，一个全新的体系结构正在形成。以企业为例，其组织形态已发生了显著变化。例如，英伟达预计未来将拥有10000名员工，但每位员工将管理1000到2000个数字人或智能体。这就要求企业的组织结构、管理方式和评估机制进行重新设计，以适应一个人带领数千个数字人或智能体的新局面。同时，后台IT系统也必须支持这一转变，整个生产组织方式将经历深刻变革。

朱旭峰：我们刚才讨论了一个人带领一千个数字化人的情况。显然，这1000个人原本是有工作机会的，但现在被数字化人取代了。因此，他们罢工，并要求企业家不要使用人工智能技术，包括在汽车行业、港口运营，甚至好莱坞的演员和编剧领域。为什么呢？他们担心自己被取代。

中美两国在人工智能技术产业化方面确实存在差异。美国的优势在于大规模算力及其相关数据，这些数据并非用于生产实物产品，而是生产信息和服务，通过人工智能技术提供更优质的服务。

中国的优势在于拥有完整的制造业产业链，从螺丝钉到芯片，再到相关物流等，这使得中国在制造产品方面具有无可比拟的优势。因此，我们看到像大疆和语速等以人工智能为基础的制造业近年来异军突起，在世界上也难以匹敌。所以我们其实根本就不用担心。但中国的人工智能产业，最核心的还是制造出能够远销世界的高质量产品，这不仅能创造大量的产值，还能提供大量就业机会。因此，我坚信未来真正的竞争将是制造业的竞争，算力最终需要转化为服务于人类的应用场景，通过智能产品创造价值，这才是人工智能产业化的真正方向。

高红冰：从人工智能向产业渗透的角度来看，实际上许多产业将迎来重新构建的机会。例如，汽车行业正经历从传统汽车向电动汽车的转变，接下来将发展为智能化汽车。同样，无人机领域也需参照人形机器人的模型算法进行革新。正如马斯克所言，未来可能会有200亿台机器人，在工厂、生产线乃至家庭中得到广泛应用。这将带来前所未有的GDP增长。

另一方面，我们探讨了企业人工智能如何在不同环节和流程中赋予企业效能，提升其工作效率。例如，在今天的推广营销中，许多推文实际上并非由人工撰写，而是由机器生成的。因此，互联网大厂已经利用智能化技术，特别是大型语言模型，进行了一场前所未有的变革。

以淘宝为例，当消费者在淘宝上搜索商品时，我们将其称为直通车。但是你知道吗？如今，通过搜索产生的订单与通过后台数据智能推荐系统，即人工智能系统产生的订单比例大约为1:9，也就是说搜索的流量几乎都依赖于智能化推荐。我有一组数据要分享，这可能大家没听过，淘宝会给每个消费者和用户打上标签，我们称之为标签化。淘宝会打多少个标签呢？5000个。淘宝的基本业务是在1000公里半径内进行配送，拥有10亿消费者和1000万商家，以及21件商品在该生态体系中匹配供需关系。因此，我们为其标签化为5000个。而到了本地即时消费市场，美团、饿了么等平台又是如何运作的呢？

淘宝闪购目前使用多少个标签？答案是4万个。通过如此密集的标签体系，任何用户行为都能被机器系统精准捕捉，并据此匹配相应商品与需求。相比之下，抖音的匹配系统则要更为精细，它们会打上270万个标签，令人难以想象。

因此，无论是人还是物体，只要有所行动和行为，智能系统就能帮助我们对其进行分解、管理和优化，或者提供相关服务。我们正步入这个智能化的时代。在这个时代中，你与之对话，它能理解并响应你的需求。这套系统非常智能，它能理解比你还深的意图，甚至在你尚未明确表达想法时，就能预知并提出方案。因此，现在中国的人工智能企业竞争非常激烈。我有一组数据要分享给大家，那就是截至2024年底，中国的人工智能企业总数将超过4500家。

朱旭峰：这些数据充分体现了中国的发展模式，尤其是高科技创新企业的模式。通常，人们会总结美国的科技发展采用硅谷模式，对吧？这通常涉及大学或实验室研发出新产品或商业模式，随后寻找风险投资或天使投资。而在中国，已经形成了一种独特的、与美国不同的发展模式。观察到，在这5000家企业中，大多数是民营企业。许多人认为中国的国有企业强大，垄断了某些行业。然而，目前在国际舞台上那些重要的企业，如比亚迪、大疆等，实际上都是民营企业。

这里面涉及到相关优势，为什么选择深圳呢？主要是因为广东的产业链，产业聚集能以最经济的方式生产出优秀的产品，然后再竞争。经过激烈的竞争后，最终胜出。

在这一过程中，政府的作用不可或缺。政府致力于打造一系列优质的营商环境，比如投资环境，旨在吸引企业、地方政府和社会资本参与。同时，政府也会设立引导基金，但更主要的是让市场、科技创新的年轻人以及整个生产产业链发挥其作用。

高红冰：因此，整个平台经济的生产系统正经历全面的转型与变革。不仅人力资源和财务部门，还包括客户运营等各个方面都在发生变化。这些变化背后的驱动力是什么？答案是技术的升级。当这些技术不仅武装了我们的数字系统和生产系统，还扩展到了办公系统时，它们带来了前所未有的效率和效能提升。这时，企业的关键考验在于是否能够驾驭这些技术变革，以及它们如何提高生产系统的效率。因此，变革能力变得至关重要，我认为这为企业带来了前所未有的机遇。

中国的优势在于中央政府在政策和战略层面进行的整体规划，以及民间充满活力的市场主体所推动的创新。这种企业间的竞争、政府间的竞争以及国家整体发展规划的共同作用，使中国在未来30年、40年甚至更长的时间内，有机会将经济推向更高的水平。因此，我认为这正是中国的机遇和优势所在，是中国在迈向未来时构建现代化产业体系的独特而积极的竞争优势。

谈到这一点，现代产业体系的构建过程中，实体经济及其企业扮演着至关重要的角色。实体经济是经济发展的坚实基础和稳定器。在构建现代化产业体系时，实体经济需要进行转型和升级。这涉及到三项关键任务：首先，是融合，即将新技术与传统经济相结合以实现创新；其次，是走绿色化，选择一条低碳且可持续的发展道路，减少对煤炭和石油的依赖；最后，是智能化，摒弃大量依赖进口石油和煤炭的经济结构，转向智能化的发展路径。

我们强调要充分利用智能技术来赋能产业、经济和社会，包括政府和其他组织，以提升各领域的效率。通过这条路，现在产业体系构建有了三个支柱来支撑，从而推动经济发展进入更高级别的，也就是我们所说的高质量发展阶段。

主持人：朱院长，您曾提出一个引人深思的观点，即人工智能仅关乎资源和财富的重新分配，因此我们应警惕数字不公平和技术鸿沟。我认为这个观点颇具启发性。

朱旭峰：人工智能，作为一种信息技术，实际上是从古代的文字、印刷术、造纸术，一直到现代的无线电、电视、互联网的延续。其核心工作是降低人类获取知识和信息的成本。过去，获取知识和信息的成本非常高，导致这些资源被社会精英所垄断。底层民众无法获得这些信息，从而导致社会权利向精英阶层集中。而人工智能实际上可以实现所谓的数字平权。这种“权”指的是社会权利。普通民众也能掌握知识，比如过去编程的门槛很高，但现在人工智能降低了编程的难度，使得更多人能够自己制作APP，能力得到提升，实现了某种程度上的平权。

然而，这种平权并非意味着平等的收益。因为人工智能技术实质上是通过大量消耗能源和资源来提升效率。关键在于，技术的掌握者将因此在社会中获得显著的收益优势。

目前正发生着两件事。一方面，人们担忧人工智能的发展会导致大规模失业；另一方面，观察到七家最大的人工智能技术企业正在积累巨额财富，显现出财富分配不均的问题，涉及到了权利和平等以及利益的重新分配。我们同样可以预期，不同国家对人工智能技术的掌握将导致各国经济发展水平和竞争力的差距进一步扩大。

当差距被拉大之后，显然没有人愿意被抛在世界和社会的后面。那怎么办？目前或者已经发生的情况是什么？是全球各国都在进行人工智能投资。尽管都知道这场竞争可能不会带来太多收益，但为了避免被时代淘汰，各国不得不投入资源。这就是我们目前所面临的现状。

主持人：这就是“人无我有，人有我优”的概念吗？

高红冰：我认为，新技术的出现必然导致人类社会的分化。掌握新技术的人将处于优势地位，而无法使用这些技术的人则会处于劣势。更为关键的是，如何认识这项技术对当前经济社会和时代的影响力或强度。

我认为，如果用一个词来概括这次技术变革，那它无疑是“文明级别”的变革，而非仅仅停留在产业技术层面。文明级别的变革在人类历史长河中大约只发生过两次，分别是火的发现和纸的发明。文字的传承使得民族和文明得以延续。然而，新一轮的变革中，我倾向于将大模型与互联网前期积累的海量人类数据结合，通过智能化构建出的超级决策系统，认为其影响力可媲美火与纸的发明。因此，我认为应当从文明级别的角度来探讨这一变革。

这次变革不仅仅是表面的改变，而是触及根本的变革。我常用蜡烛时代与电灯泡时代为例，说明蜡烛的生产和就业与电灯泡的生产之间存在区别。你不会做电灯泡的生意，对吧？特斯拉在研发视觉技术，对吧？他觉得视觉技术怎么能像其他技术一样定位呢？他觉得下雨了，晚上就看不见了，这是个误解。因为肉眼视觉与机器视觉截然不同。在夜晚，人眼可能无法看见，但机器视觉依然有效。即使在雨夜，人眼看不见，机器视觉依然可以定位。如今的这项技术正在取代人的大脑和决策功能，这与你大脑的分工抢夺有关，这让人难以割舍。

进一步而言，我认为最关键的认识是，人类总是以自身为中心构建价值观和世界观。我们的文明系统和道德价值观体系都是以人为核心建立的。然而，未来你必须学会与机器共处，这种共处应该是平等和包容的，而不是你如何利用它。如果采用后者这种逻辑，那便存在问题。

朱旭峰：高院长刚才提及了几次重大人类文明的技术突破，其实质皆为能源革命。钻木取火的意义在于人类掌握了对生物质能的可控利用。后续的工业革命中，蒸汽机的发明标志着人类开始挖掘地下的化石燃料。电气革命使我们掌握了电力并懂得了其应用。未来，可控核聚变将成为我们掌握并可控释放的又一重要能源形式。因此，只有通过大力开发能源，才能激发新的能源文明的活力，实现生产力的指数级增长。从这个角度来看，我们在能源领域取得突破是至关重要的，因为能源是所有文明进步的源泉，没有能源就没有活力。

主持人：好的，我们将话题拉回到与企业相关的内容。高院长曾谈到“敏捷治理”的理念，即在AI技术快速迭代和应用场景持续创新的背景下，企业应如何建立内部治理体系。这个体系不仅要确保符合合规要求和监管需求，还应为技术创新保留足够的灵活性。

高红冰：敏捷治理，其核心理论与概念在于在创新与监管之间寻找动态平衡，而不能将其视为一成不变的实体。敏捷性意味着具备灵活性和适应性。具体而言，在大模型和人工智能的应用中已经暴露出许多问题，如数据隐私问题和泛化后的幻觉问题可能导致模型的不可解释性或黑箱现象。然而，监管机构又希望对这些情况进行清晰的界定。若监管方直接采取严格措施，可能会因无法彻底理解情况而误伤产业，因此，这是监管者不愿意采取的做法。在这种情况下，必须运用敏捷思维来动态地处理这些问题。

对于平台企业或组织而言，如何成功实现这一目标呢？我认为有以下几点至关重要。首先，需要构建一个关于敏捷组织顶层构架，在战略层面要形成一个由技术专家、产业专家、业务通晓者、法务、安全以及合规等多方面人才组成的组织结构。像钟院长这样的公共管理专家也应参与其中，他们的作用是引入外部先进的治理方法和工具，为企业或平台制定出高明的策略。

其次，必须学会利用工具和方法来进行治理，而不仅仅是编写文档。背后需要有工具和手段，需要将代码融入其中，以此级别来进行治理。第三十一点，需要不断积累经验，并建立一种基于特定价值观和文化的基础。因此，这三位一体的做法是确保企业平台真正实现有效治理的关键。

主持人：事实上，我们之前多次提到了隐私问题。近期，类似“开河”等事件在网络上频繁发生，已经成为公众个人隐私被侵犯的严重痛点。

朱旭峰：简而言之，无论是隐私问题还是数据安全问题，如果技术发展到一定程度，我们便无法完全预防。我们只能在新技术发布后，一旦发现问题，立即采取补救措施。这种做法既能保障产业的有序良性发展，避免其因监管过严而停滞不前，又能通过发现问题及时纠正和加强监管，实现逐步迭代。

主持人：我相信大家内心一定有这样一个疑问，即企业在追求效率和就业人员获得劳动保障之间如何找到平衡。

高红冰：这个现象颇为有趣，近乎构成了一种悖论：人工智能技术的运用提升了效率，但研发这些人工智能以提高效率的人们，却可能发现自己所在的系统或部门被取代。科技企业尤其容易出现这种情况，因为它们的岗位高度数字化，易于被智能化所替代，无论是智能体、数字人或是其他数字化能力的工作角色。这确实是一个悖论。

在这一悖论背后，我认为大家无法回避的是市场竞争的结果。然而，我们需要探讨的是如何应对这些变化。首先，我们需要解决认知问题，即技术的出现会替代某些就业。我认为替代就业与创造新就业是同时发生的。我们不能只关注替代，而应关注人工智能带来的新机会是否会创造出远大于原有工作的机会，关键在于工作模式和方式的变革。

劳动的定义可能将经历重大变革。我们不能再简单地认为，在生产线上工作8小时就是劳动。比如，我在家工作，比较随意地工作几个小时，一周工作8到10小时，而不是固定的40小时。如果我能够创造出更大的价值，那这就不应该被称为工作或劳动，对吧？因此，劳动的定义将发生重大改变。在这种情况下，当讨论就业问题时，衡量标准就变了。企业可能会尽力减少岗位以提高效率，而政府则需要制定政策来适应这一变化，为那些可能被技术替代的岗位人员提供社会福利或帮助。

朱旭峰：我高度赞同高院长的观点。其实，技术创新的根本驱动力是什么？是人的偷懒，人们追求省力。举例来说，一个世纪多以前，英国拥有汽车后，社会上立即出现了一个精英阶层，他们对此感到极大的压力，这些人就是马车夫。那么，面对这一情况，他们该如何应对呢？

那时，由于其广泛的影响力，他联合起来游说政府。理由很简单，就是汽车既不安全也不环保。那时汽车还不污染，问题在于骑车人的安全。因此，英国随后推出了一项法案，称为“红旗法案”。该法案规定，前方需有人持红旗引导，确保汽车速度不超过每小时15公里。在我们看来，这显然是荒谬的。但这一政策的出台，实质上是以安全为名限制了汽车产业的发展，保护了一定比例的马车劳动力和相关就业利益。

那最终会是怎样一个结局呢？众所周知，汽车是涉及全产业链的产品，一旦限制了汽车产业的发展，那么汽车产业便会转移到美国。美国的制造业将因此迅速崛起，一跃成为世界第一大制造业。今年2025年，新科诺奖得主菲利普·阿吉翁和彼得·豪伊特的主要技术经济学观点指出，如果一个地区的技术已经非常繁荣，那么新技术的产生便不可能在同一地区实现。

以日本为例，该国曾拥有强大的汽车制造业。然而，要使电动汽车、新能源汽车和智能汽车在日本得到快速发展，面临巨大挑战。原因在于，日本有500万从业人员依赖于汽车产业，若技术更新，这500万劳动力可能需要全部进行转岗。显然，日本无法承受这一巨大冲击。相比之下，中国则是一张白纸，它在弯道超车，直接转向电动汽车领域。得益于其庞大的市场规模，中国能够吸收并消化新技术。因此，我们可以看到，改革开放以来，创新中心不断转移。尽管人工智能技术将带来一定程度的替代，但关键问题在于正确配置人力资源，将其置于更合适的位置。而在人工智能时代，它能更高效地匹配人力资源。

高红冰：我觉得朱院长讲完之后，我突然脑洞大开。反过来讲这件事，我们担心的是人工智能或数字化企业、单位会更快更多地取代就业岗位。实际上，这反而是技术创新最活跃的领域。那些不易被取代的，反而可能整体会被淘汰。其实，推动社会进步、促进发展的正是这些易于被取代的部门。因此，从公共政策的角度来看，私人部门、企业部门应该加快替换，而政府部门则需考虑替换可能带来的社会不稳定因素，通过福利措施来稳定受影响群体，确保创新得以发生，这样国家或经济体的发展就会拥有强大的动力。是不是这样的关系？是的。

主持人：学者们将这种现象称人力资源的错配。然而，我们的理解应当转变为积极寻找更适合自己的岗位。也许现在我被替换掉了，那我要去寻找更加适合我的新的工作岗位，这是一个新的契机。在2025年世界人工智能大会上，人工智能全球治理的高级别会议发布了人工智能全球治理行动计划。请问两位嘉宾对这个计划有何看法？

高红冰：我认为今年的世界人工智能大会的一个关键点在于其明确的定位和方向，即专注于讨论全球人工智能发展对人类社会的影响。然而，在这背后，我认为最重要的是刚才提到的行动计划。以往我们讨论的多是达成共识，但缺乏具体行动方案和蓝图。大会发布的这份纲领性报告，旨在解决这个问题，提供了施工图和行动蓝图。这份报告指出了我们应如何应对人工智能带来的挑战和机遇。第二点，该报告强调了不应仅关注中美两国（G2），而应考虑多边和多元视角，尤其是发展中国家的需求。第三点，这次大会发布的文件传达了一个强烈信号：中国从过去的参与者转变为真正的倡导者和推动者。这样的转变，以及随之而来的路线图的发布，得到了广泛的呼应和认同。

朱旭峰：接着高院长的观点，我认为首先刚才说了在国际合作中提出议题和寻求共识非常重要。提出议题的能力实际上反映了国际领导力。中国当前已展现出足够的领导力，并且国际社会能够跟随中国共同推动这一进程，这是一个非常重要的新现象。这意味着整个世界正在逐渐适应一个没有美国参与的国际协议。

如何达成共识呢？过去的情形是，只要美国不同意，就不会发布任何声明或公报。然而，从今年的情况来看，例如在巴黎举行的人工智能行动峰会上，尽管美国未签字，但中国和欧洲多数国家已签字，依然发布了声明。这提示我们，需要理解全球治理格局的未来走向，并考虑我们是否已准备好应对。在这种新的世界格局中，领导力是否能引领大家形成世界的共识。我认为，这正是我们现在面临的一个重大议题。

随着时代的变迁，尤其是中国和亚洲国家的崛起，我们面临的公共管理挑战已经成为全球性的前沿议题。这无疑是由于时代的发展，我们的经济在进步，科技在发展，相应地，我们所面临的问题也成为了世界领先的难题。我们中国独创的一些治理技术和方法，也能让全世界了解。

主持人：作为负责任的大国，中国正积极地迎接这场智能革命。我们已经与160多个国家和地区建立了科技合作关系。面对未来，我们应如何更加积极地融入全球创新网络，推动科技成果的共享，为全球科技治理提供真正的中国方案？最后，请两位嘉宾对今天的讨论进行总结。

高红冰：我认为实现这一目标或完成这项任务的关键在于正确认处理发展与治理之间的关系，不能采取非黑即白的方式，而应在发展与治理中保持一种中间地带。发展是根本目的，而治理则应服务于发展。这一原则不仅对中国，而是所有国家在发展新技术和产业时都应遵循的共同经验。

第二点，我认为非常重要的成功范例是，不能采取单机式治理模式，单一机构制定规则。而是要实现多方参与，共同治理一个事物或业态。多方相关方的参与确保了更为全面和包容的治理过程。此外，规则不能仅由一个国家制定，而应在多国之间寻找共识。尽管这具有挑战性，但这种多元包容的规则体系往往能促进长期和更好的发展。因此，坚持多元共治和多方包容的原则至关重要。

朱旭峰：中国无疑是全球化的受益者，全球化涉及多个层面，如货币、产品、科技以及人才等。目前，科学家之间的全球合作对全世界和中国都有利，因为这种互相学习和共同进步是全球科研社区的基石。

然而，当前全球范围内普遍存在一种去全球化的倾向，认为美国和中国的发展导致了美国“铁锈带”制造业的空心化。但实际上，美国并非全球化的受害者。其根本问题在于内部的分配机制。因此，他们所讲述的故事和他们为政治家在美国所编织的叙事都是错误的。实际上，他们所面临的根本问题在于内部的分配没有做好。所以，从这个角度来看，我们首先应该积极拥抱科技全球化。我们的科学家应进一步融入国际科学共同体，以推动国际合作与交流。同时，我们也应加强普惠性发展，推动全球南方和所有发展中国家能够积极跟上我们的科技发展潮流，扩大我们的蛋糕，让全世界都能共享数字经济、数字技术和人工智能时代的成果。