罗克韦尔自动化(中国)有限公司总裁石安观察到，往届大会核心话题多围绕大模型性能与参数展开，今年产业融合成为主流议题，印证了AI行业发展重心从“科创研发”转向“场景落地”。他认为，未来行业竞争将围绕两大核心展开：一是跨产业链的全局最优能力，二是统一的行业标准体系。

　　石安表示，随着AI加速渗透全产业链，跨区域、跨国数据流通带来的治理与安全问题日益凸显，缺乏统一标准将制约产业规模化发展。上海拥有完备的工业体系与生态资源，有望成为全球AI产业标准的重要策源地。

　　行业向纵深发展的同时，底层技术瓶颈与人才培养模式迎来新挑战。上海创智学院副教授罗剑岚表示，中国AI产业进入原始创新阶段，行业长期发展上限取决于通用人工智能的技术突破。当下，人形机器人等热门赛道大多在封闭场景落地，距离大规模商用尚存核心技术门槛。

　　香港中文大学人工智能交叉学科研究所副所长李鸿升说，其团队九成以上博士生参与校企联合科研。“只有深度绑定产业场景，才能培养出能产出突破性成果的实战型人才。”他期待沪港两地深化科创协同，在基础科研、产业落地层面双向联动。

　　随着AI深度融入经济、社会各领域，安全治理成为发展下半场必须守住的底线。上海人工智能实验室安全可控任务部联合负责人陆超超认为，当前AI安全技术与治理手段普遍滞后于模型迭代速度。“AI安全是全人类的共同议题，没有国家能独善其身。”他建议由国家层面牵头建设AI安全公共基础设施，为企业提供标准化检测与整改方案，降低全行业安全投入成本。

　　复旦大学温哥华校友会副会长、FX168财经集团董事长江泰表示，中国和加拿大在AI领域互补性极强，中国拥有全球最丰富的落地场景，加拿大在前沿基础研究上优势突出，成熟的中国AI方案出海与加拿大技术来华落地正形成双向良性循环。

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