WAIC 2026智能经济发展生态论坛成功举行

2026 世界人工智能大会期间，7 月 19 日，WAIC 2026 智能经济发展生态论坛于上海世博展览馆召开。本次论坛由上海财经大学主办，上海财经大学数字经济研究院联合多所高校智库、头部企业、主流媒体共同承办，上海财经大学副校长刘莉亚主持整场活动。论坛围绕 “范式跃迁、链条重构、生态共创” 核心主线，汇聚政府主管部门、高校学界、金融与科技产业重磅嘉宾，围绕智能经济全新发展范式、数智财经人才培育、人工智能全球治理等核心议题深度研讨，并现场发布五大产业落地成果，揭牌共建智能经济案例研究中心。

经济学家研判：AI 已开启经济底层范式变革

论坛主旨演讲环节，上海财经大学校长刘元春以《经济学视角下的 AI 与智能经济新形态》为题，从宏观经济学维度剖析 AI 带来的系统性变革。他提出，当前 AI 早已跳出单纯工具属性，正在重构全球经济运行底层逻辑，形成全新智能经济范式。

刘元春分析，AI 产业扩张带动外贸增长，形成 “中国冲击 2.0” 与 “中国机遇 2.0” 双重格局，当下全球 K 型复苏本质是技术革命、地产周期、全球结构调整叠加 AI 冲击共同催生的结果。他警示行业需要客观看待 “索洛悖论” 与 AI 落地 J 曲线效应，避免过度乐观或悲观；针对 AI 衍生的就业分化、收入分配不均等难题，系统梳理数字税、全民基本收入等国际主流解决方案。

刘元春指出，当下智能经济蓬勃发展，但适配 AI 时代的 AI 经济学、数智经济学理论体系尚未成型，传统经济分析框架难以完整解释新产业形态，容易形成认知偏差。AI 产业仍处于发展早期，长期影响存在高度不确定性，社会各界应当理性拥抱技术变革，拒绝排斥新技术的卢德主义思维。

美国国家工程院院士 Shrikanth Narayanan 带来《面向智能经济的人本 AI 前沿》主题分享，提出 “人本 AI” 核心发展思路。他援引行业数据称，当前生成式 AI 覆盖全球超半数人口，但 95% 企业试点项目无法产出可量化商业价值，技术落地瓶颈不在于算法性能，而在于人的接纳度与组织适配能力。

Shrikanth Narayanan 搭建起 “信任透明、人机协同、增强替代” 三大人本 AI 支柱，结合教育、医疗、职场三大民生场景论证：AI 的社会价值并非技术自动生成，而是依靠以人为核心的顶层设计，技术的最终目标是拓展人的能力边界，而非简单替代人力。

圆桌交锋：AI 时代重塑财经人才培养逻辑

论坛设置 “数智新财经的破界与重塑” 圆桌对话，由上海财经大学数字经济研究院院长高红冰主持，抛出 AI 时代人才培养四大核心疑问。上海财经大学校长刘元春、浦发银行董事长张为忠、立昂微电子董事长王敏文分别从教育、金融、半导体产业视角展开跨界研讨。

立昂微电子董事长王敏文立足实业提出，数字素养已是全行业通用刚需，传统财经人才若缺乏 AI 基础认知，如同手持算盘面对电子化产业体系。市场急需兼具理论储备与实操能力的复合型人才，仅依靠校内课堂难以满足企业真实需求，必须依托产教融合场景打磨实战能力。

浦发银行董事长张为忠立足金融业现状分析，未来职场稀缺人才并非机械完成标准化工作的从业者，而是能够自主定义业务问题、灵活驾驭 AI 工具的决策者。人机协同思维是核心竞争力，对行业趋势、业务风险、社会责任的综合判断力，是人工智能无法复刻的核心优势。

刘元春从高校育人供给侧作出回应，高校人才培养底层逻辑正在转变，目标从 “掌握存量知识” 转向 “自主定义问题、驾驭智能工具、创造全新价值”。上海财经大学推出 “数智新财经” 改革方案，打破学科围墙，推动课堂进产业、学界产业双导师协同育人，构建 “新文科 + 新工科” 交叉学科体系，相较 “学什么”，教会学生 “如何学习” 更为关键。

多方观点碰撞最终形成共识：AI 时代唯一不变的是持续变化，财经人才核心目标是驾驭人工智能，而非被技术替代，产教双向融合是培育新型人才的必经之路。

多领域专家献策 统筹 AI 治理与产业落地路径

本场论坛汇聚多领域专家，从企业治理、技术落地、行业监管、全球产业格局多角度分享前沿观点。

中国大连高级经理学院常务副院长薛徽聚焦企业管理层能力建设，提出四大 AI 治理领导力标准，涵盖战略研判、专业认知、跨境治理、组织变革。他点明产业智能化指数级发展速度，与人才线性成长速度存在四重错位，呼吁建立产业生态协同的新型人才培育模式。

钉钉副总裁邱达聚焦企业智能体落地实操，提出企业规模化应用 Agent 的四大工程要素，分别为 Harness 架构搭建、标准化数据储备、技能模块与 MCP 开发、分级权限安全体系。他坦言，当下 AI 工具供给充足，产业真正稀缺的是清晰梳理落地流程、有序推进智能化改造的顶层规划能力。

上海市委网信办副主任杨海军从行业监管维度阐述智能经济平衡发展思路，提出 “以安全促发展、以发展促安全” 辩证治理理念，从专业化服务、建设性包容监管、完善制度供给五个维度，构建适配 AI 产业长期发展的优质营商环境。

高红冰院长围绕全球 AI 产业生态演化展开分享，以多组核心数据勾勒行业现状：ChatGPT 月活用户突破 10 亿、代码类 AI 产品半年创造 10 亿美元年化收入、全球八成风投资金流向 AI 赛道、国内开源模型海外下载量首次超越美国。他将 MCP 协议比作智能体领域通用 “USB-C” 基础设施，总结国内产业 “开源搭建标准、资本市场赋能创新” 的循环发展模式，同时客观指出当前行业泡沫与颠覆性变革并存，产业入口、通用协议、支付体系、商业模式四层重构已成定局。

五大成果重磅发布 校企共建智能经济案例中心

论坛尾声集中发布五项智能经济生态建设落地成果，覆盖金融、工业、教育、服务业等多个赛道，将论坛研讨共识转化为产业实操方案。其中包含阿里云 AI 人才培养体系、“擎天枢” 工业多智能体协同决策平台、FinCorpus 金融数据智能平台与 FinEval 金融大模型评测系统、服务业数字技能测评导学系统、教育治理决策大模型智能体，全方位补齐智能经济产业技术底座、人才输送、行业评测配套能力。

现场，上海财经大学与中国大连高级经理学院共同揭牌 “中国大连高级经理学院 — 上海财经大学智能经济案例开发中心”，同步向来自科技、金融、企业服务领域的行业专家颁发校外行业导师聘书，打通学界与产业案例共享、人才共育渠道。

整场论坛凝练四项核心行业共识：第一，AI 推动经济范式全面转型，但配套经济学理论体系仍处于起步阶段；第二，高等教育底层逻辑迭代，以 “新文科 + 新工科” 培育具备问题定义能力的复合型人才；第三，企业端亟需补齐 AI 治理领导力与智能体工程落地能力，产教融合必须走向实战；第四，坚持安全与发展统筹并进，国内依托开源生态与资本市场双重优势，在全球 AI 产业格局中稳步提升话语权。

主办方上海财经大学表示，未来将持续深耕 “数智新财经” 建设，常态化开展政产学研协同研讨、成果转化、人才共育工作，持续输出适配国内产业现状的解决方案，为我国智能经济高质量发展贡献高校力量。