我们已经临近人工智能的“奇点”时刻，是人类历史上极为特殊的几年。人工智能技术的突飞猛进会对产业、经济和社会产生重大影响，将影响世界各国的竞争格局，也对社会治理提出新的挑战。
在此，腾讯研究院联合多家机构发起AI&Society人工智能+社会发展高端研讨会，旨在持续跟踪和探讨人工智能产业新趋势、创业投资新焦点和社会治理新挑战，引领社会共同思考人机共生时代的经济发展机遇与社会应对策略。
高端研讨会第三期主题为大湾区的AI战略转型，由腾讯研究院和腾讯青年发展委员会，联合香港科技园公司、华润科学技术研究院、青腾、团结香港基金和前海国际事务研究院联合发起，重点围绕大湾区的AI产业战略和社会发展转型这一话题，从AI推进制造业和服务业转型升级，以及AI支持社会治理与发展应对等多个维度，透过主旨演讲和圆桌讨论的形式进行。
相较于第一个圆桌讨论侧重在探讨人工智能的技术与产业，圆桌二的“人文性”更强，将目光锁定在香港及大湾区，结合研讨嘉宾不同的从业背景，重点聚焦在技术发展、产业升级背后的一系列社会议题，包括但不限于法律治理、政策支撑、人才培养、区域合作、香港优势、典型场景、生活健康、产业发展等。
嘉宾介绍杨乐腾讯研究院副院长（主持人）
李浩然全国人大常委会香港基本法委员会委员、香港立法会议员、华润集团粤港澳大湾区首席战略官
张泽松香港城市大学协理学务副校长、电机工程学系教授
黎少斌香港生产力促进局首席数码总监
文雅靖综合开发研究院（深圳）港澳及区域发展研究所副所长
蓝柏龄医疗科技同心促进会主席
论坛实录杨乐：我们再次感谢线上和线下的各位听众和各位小伙伴们，也感谢晓辉刚才在前面的演讲中给我们做了很好的承上启下。
第一个圆桌论坛的几个技术大咖，是从AI的技术最前沿、典型业界应用（包括工业领域、有代表性的企业产品）等方向进行全新探讨。第二个圆桌论坛，让我们更接地气、真实地回到我们所处的大湾区，尤其来看到AI对于香港、对于大湾区它的转型以及带来了新的机遇以及新的挑战。
第一轮的问答从李浩然博士开始。李博士是清华大学的法学博士，身兼了全国人大和香港立法会的多项职务，是非常典型的立法者以及政策制定者。
所以问题是，从治理的角度看，什么样的制度设计、路径依赖可以帮助我们应对AI带来的转型与变革，尤其是从香港的特殊角色和自身的优势出发，有哪些战略选择是能够有助于提升香港的人工智能技术或者产业竞争力的？
李浩然：谢谢主持人。也非常高兴有机会跟各位交流，我发现这一场的嘉宾法学背景居多。不得不说，法学、法律业也在改变。例如，我所任职的华润集团也率先把AI技术应用在与法律服务上，相关的探索包括社会治理也在推进。我个人认为，现在社会治理跟AI的关系，以及AI的影响力及未来可能需要尽快被意识到，并更加重视起来。
第一，我们现在所处的社会治理模式依然很传统，不只是香港，在全球范围内的社会治理语境中，AI的参与度都不高。这说明，AI是一个热门但也新兴领域，对技术治理与治理技术有成熟思考的人着实不多。如要往这个方向上继续发力，我认为首先要持一个开放的态度。回望过去互联网或者是IT技术发展，“让子弹飞一会儿”往往很重要，同时保持一个高度的关注值，给予自由度的模式能使其全面发展。我相信AI也是一样。但是对于一些比较基础性的原则，比如说个人隐私问题，又比如说AI应该是一个公共产品而非被少数人垄断等社会影响、舆论及市场准则等各方面，应该尽早开展立法研究工作。有一些基本原则，包括伦理、道德的要尽快框定，但是始终要保持开放、密切的态度。以上是我认为的AI与社会治理的当务之急。
AI对于香港来说有比较大的应用空间，特别是对于社会治理，比较典型的部分包括数据跨境等。一方面来说，香港的治理水平已经很不错，有一套完善的系统，但又是像我所说的，不仅仅是香港，现在全世界都还是处于比较“懵懂”的状态。这是我的看法。
杨乐：谢谢李博士，浩然博士给所有的法律人提出了一个基本框架。首先我们的法律必须承认制度建设是落后于技术本身的发展的，但是我们所有法律人，又必须要保有一个开放、包容的心态，对于前沿的技术保持密切的关注。同时于一些基本法律问题，比如隐私问题，比如伦理问题，以及在香港可能去做的一些数据跨境最新探讨，我们需要保持一份高度关注和密切研究。
谢谢浩然博士。第二个问题提给张泽松校长。在10年前，也就是2014年，香港有一场叫作一小时编程的活动，张校长其实是背后的推动人，他并且在香港城市大学还推动创立了 X-Lab。
虽然是教育者，但显然张校长显然又对对产业、对技术保持密切关注，所以是想问您关于教育变革的问题。人工智能给高等教育带来了怎样的挑战与变革？当中又蕴含了哪些的机遇？以及香港高校在保持自身特色的同时如何能够借这波大模型的东风能够趁势而上？
张泽松：在过去10年，香港整个科技教育发展快速。2016年赛马会资助开启了运算思维的变革，今年是第9年了，现在已经变成香港所有的小学都要上的编程课。这个月，香港教育局有一个很大的举措，就是香港每一所中学都会安排用AI教科学，所以大家可以看到从娃娃抓起。现在已经转到初中，马上到高中去推动整个发展。可以这样说，整个香港的教育已经走得很前了。这是第一点。
第二，我本身的工作在大学里面是做数字教育。刚刚我一直在听，当中的关键字令我很有感觉，就是以人为本。在AI时代我们要保持人的本质，所以在AI发展过程当中怎么样可以体现这些工作？尤其是在教编程，怎么用AI可以辅助教学？今天我们要做的是，第一老师要怎么样准备他的课件？第二，学生上课的时候AI是作为什么角色？第三在学生功课、考试做完以后，AI怎么去体现这方面的工作。因为时间有限，我就第一个关于教师备课的部分来讲。假如今天做功课用以前的方式来教导，可能学生很快用AI就已经有答案了，那这种做题目的方式就不行了，所以我们要训练我们的学生。刚才也提到了，我们人才怎么样可以提升的问题。所以我们出题目，可能一种题目是AI生产出来的代码，学生就要去思考到底这些代码是什么状况，他从这样的角度就会反思。所以我们今天要改革，老师也要改革，老师也需要适应变化。必须承认，这当中有很大量的工作要做，这只是一个例子。在大学里面我们很多时候要做的是政策改革。举个例子，有一批老师很支持，有一些老师不一定很支持。我们如何定一个方案？这是我们要面对的两难问题。今天我以这两个为重点，我们面对很多的挑战，同时有很多的机会。因为香港有很多高校在大湾区有不同的布局。我们今天怎么让学生来到学校上课，他们的上课内容可以转化成我们AI大模型里面的数据。再举个实际的例子，城市大学我们有一个兽医医院。如果有一个宠物不舒服，就会有一个AI模型可以去模拟动物对话来告诉学生它到底有什么不舒服。学生在学习兽医的过程当中，人工智能有这样的作用。这反映出，整个教育里面我们有大量的工作可以、需要做做，今天只是提供一个小点。
杨乐：谢谢张校长。原来兽医也可以把AI用起来，真的是开了眼界。刚才第一个圆桌讨论，第一步是工人失业，第二步老板失业。就学校来说，的确AI给了老师们非常大的挑战。我记得ChatGPT刚出来的时候，香港的高校还在讨论允许用和不允许用，很快两年后的今天就说必须用，更关键的是如何用好。
张泽松：必须用。
杨乐：怎么用好，怎么教学生用好，用好了以后学生才能在企业里面更容易上手，以及不成为被淘汰的那一部分人，对不对？
张泽松：对。
杨乐：谢谢张校长。第三个问题提给黎总。黎总在通用电气有超过20年的从业经验，并且一直是在工业4.0、企业4.0领域应用技术的专家，并且黎总在生产力促进局也一直担任推动企业数字化转型升级的职务，显然有实务和政策的双重背景。也看得出来，我们这期嘉宾的特点就是背景多元化或者是跨界，时髦一点叫“斜杠”。问题提给黎总，生产力促进局是香港培育新质生产力、实现新型工业化的核心促成者和推动者之一，在香港制造业的信息化、智能化改造升级中发挥着重要作用。生产力促进局取得了怎样的成果？有哪些是跟人工智能密切相关的？如何看待人工智能与新质生产力之间的关系，香港的特长有哪些？香港的信心究竟如何而来？
黎少斌：很多人听到我们（生产力促进局）的名字就认为是政府单位或者是咨询机构，其实并不是，我们是一个新型研发机构。我们是帮助企业把技术用好，解决他们的技术难点。先给大家分享一些数据。我们已经帮助企业完成接近1400个智能化的项目，帮他们的工厂从原来可能只是一些智能化设备转型成为如何在工业流程中加大智能化元素的比重，从而帮助企业提升他们的效率等等。回到刚才提到的推动新质生产力发展，最起码根据我们的解读，毋庸置疑，首先要用新的技术，这是帮助企业取得高质量发展的前提。
其次，在高质量发展有不可或缺的元素，那就是“人”的元素。具体来讲，不是说企业用了这个技术以后，企业员工数量要“骤然”减半，而是在结果意义上的效率提升目标下更多地完善人与技术之间的架构关系。其实在推行AI的时候，企业有很大的阻力。因为上有政策，下有对策，下面的人总有办法把项目拖慢。所以在做改革要考虑“人”的元素，怎么把员工再培训用好新的技术，或者发挥更大的作用，这个很重要。做好这些以后才能真正推进新质生产力的发展。
还有一个很重要的因素，大家会问在香港如何推进新质生产力？我以工业方面举例。这几年特区政府在推进新型工业化建设，那么很多人会问，一河之隔的深圳乃至整个大湾区的内地城市在这方面都很强，属于香港发展新型工业化的特点和差异点在哪里？根据我们的统计观察，就香港过往这几年在做以及完成的智能生产线而言，我们帮助厂家建立了88条，另外14条在审批之中，以及在我们的库里面还“储备”有超过30条（项）。就是因为有了智能技术，可以解决人工和用地两大成本。而且从我们的调研当中可以发现，有69%的制造型企业正在走款多量少的模式，单量少、但款式多，这对柔性生产的要求很高。
土地方面的劣势也很明显，我们土地本来就不多，就算你把北部都会区再加上填海也不算够。于是我们的策略是以发展智能微工厂来推动香港新型工业化，通过打造款多量少的“香港模式”来顺应全球趋势。我在今年年初到北美、欧洲的时候发现，很多所谓成本相对比较高的地方也是走这个模式，所以我觉得这是香港推动因地制宜的新质生产力的特点。因为去年也有一些深圳的代表团过来香港取经如何做工业上楼，那其实我们上个世纪八九十年代就已经完成了工业上楼。从这个角度看，大湾区内地城市力推大规模智能生产制造的同时，香港错位发展智能微工厂将起到很好的互补作用。往后当国内城市的土地成本逐步提高起来后，我们就又可以起到一个带领的作用，向其他地区输出香港的参考经验。
杨乐：谢谢黎总，刚才您提到的数字都很可观。88条的生产线，1400多家的企业完成了这种新质生产力的转型。所以也很期待能够把香港的经验在整个大湾区能够有更多带动和复制的可能性。
下一个问题是想提给文博士。文博士既有法学的学习背景，同时又在中国社科院做了经济学博士后，所以在研究领域以及在关注的丰富度方面能横跨了法学跟经济学两方面，文博士同时还担任了很多广东省、深圳市以及港澳特区政府的很多的区域经济发展和制度建设的咨询项目。请问文博士，深港作为大湾区中心城市，两地在发展创新科技上各具特色，未来在推动整个大湾区AI战略转型的过程中，如何避免内卷式竞争，如何进行两个城市双城的优势互补的跨境合作？
文雅靖：谢谢主持人的问题。其实我现在心率很高，原因是听完上一个圆桌讨论之后，我觉得我们的智库同事都瑟瑟发抖，我感觉我们马上都要被替代了，好像人工智能都能把我们的工作做完。但是主持人提的这个问题，再加上在座的这些法学专家，我又稍稍恢复了一些信心。因为我觉得这个问题可能人工智能很难回答出来。
我就直接说内卷。什么叫内卷？内卷就说我有特长，你有特长，我们一起把这个特长做到大家都没有利润了。什么叫不内卷？我们各有特长，相互间进行一个优势补强，这样就都可以赚到更多的钱，都可以提高更多的效率。
回到刚刚主持人的问题，深圳和香港是毗邻的两座科技创新城市，他们如何避开内卷发挥互相的比较优势？我就举个例子。我们深圳综开院作为国家高端智库，经常会在企业进行调研。在深圳调研很多科创企业的时候，他们一听说研究港澳政策的，他就说我就很想来香港科技园，来香港发展，你告诉我怎么才能过去。然后我就问他，你说我说深圳也挺好的，你怎么要想去香港了？他们说香港有很多东西是深圳短时间没有办法替代的，首当其冲是对人的吸引力。虽然说现在深圳也是一个人才的高地，但是对外国人或者说境外的高精尖人才的吸引力跟香港仍有差距。这体现在两个方面，一个是成本。高端人才进入内地工作需要缴纳比较高的个税，使得企业的经营成本急剧的增加，给企业带来生存危机的挑战。这显然是对企业招揽高端人才的负面激励。
第二是能不能“引”的问题。企业普遍认为很多高端人才都比较适应香港的国际化的氛围，内地的国际化氛围稍逊，所以他们认为需要到香港设立一个机构研发部门或分公司来做全球的运营。我想，这就是香港独有的特色，更是在任何中国内地城市都无法比拟的。但是我刚刚在现场也做了一个小调研，比如问我们蓝主席的企业未来会不会考虑到去湾区发展？蓝主席也回答，未来肯定要考虑到去深圳还有大湾区去发展的。因为很多在香港本地孵化的企业，特别是科创企业，他们必然面临着0到1解决了，我1到100怎么去做的问题，这个就需要大湾区的整体的配套，在大湾区现在已经可以实现一小时的全要素的制造环节的组装。我带着香港的理念到了深圳，我就可以把我的产品从一个 demo变成一个产品，然后再利用香港的国际平台走出去。
从这两个生动的故事，我们可以看到深港未来如果能够发挥各自的比较优势，是绝对不会内卷，会1+1远远大于2，一起走出去，引进更多的高端企业。
杨乐：谢谢文博士。这也让我们对未来深港两地的合作看到了很多美好的蓝图。第五个问题想提给蓝博士。我们谈了教育、法律、制造业，也谈了数字化转型。最后想问一下蓝博士在医疗景下，香港一直引以为傲的医疗业能否乘人工智能技术的东风，获得更大的发展？以及从应用场景上需要做怎样的务实探索和设想？以及在法律和政策上有哪些阻碍，政策需要如何突破？谢谢蓝博士。
蓝柏龄：你刚才问到一个特别好的问题，而且我特别喜欢你说“发展”这个词。香港虽然是一个很小的地方，一个中西文化汇集的地方，但是有一个非常好的发展平台，把海外的经验透过人工智能和科技的机遇，在香港这个小地方突破我们以前在医疗科技上的想法。
因为香港也有非常好的大学，它的教授、研发不只是在香港或东南亚有重要的地位，在世界范围也有非常重要的领导者的地位，特别是在医疗和生物科技上。香港在一些特别难根治的病理上，教授们和科技公司都能实现引领。
我想基于主持人刚才的问题再思考一下什么是医疗？医疗就是病人有病，他需要透过香港的医疗环境、医疗系统去找一个方案。然而人工智能在这个过程中，除了根治病人的问题之外，还有没有其他的作用呢？这是我们团队思考的重要问题。
所以现在退一步想，什么是健康？健康有分不同的阶段和状况。如果不管理好我们的健康，就有得病的几率，而且这个病如果治不好就会有导致死亡的几率。在香港有一个病，这么多年可能大家都知道它的存在，但没有特别去想，如何用人工智能和科技去理解这个病。我所说的就是慢性病。慢性病其实是有一些方案的，比如说做运动、控制饮食、控制三高、减少患糖尿病等等的机会。但是如果可以透过人工智能，或者是一些非常好的专家多年来对慢性病的经验和研发过程，我们能不能把这个病扭转？甚至往前推一点，来避免这个病呢？那慢性病就可以变成从来不发生的状况。
所以我们看主持人的这个问题，我就想再带出“发展”这个词。人工智能可以在香港设计一些系统特别是针对一个慢性病的AI，或者是慢性病的特别科技。但是反而我们在想，怎么样利用好这些科技，去倒回去避免它发生的前提？因为对我们来说，以人为本的宗旨是非常重要的。我们不希望人们有病才能用AI去帮他。当然这个帮忙很重要，但是如何利用公私合作的机会，把这个事情再推前几步，避免这个病发生，由此来减少给整个城市带来的压力。
杨乐：谢谢蓝博士，我们之前认为治病是先有病然后治疗，现在我们期待的是，有了AI的加持，能够让人去防范如何不生病。这给了大家很多新的想象空间。最近我们也看到，港大医学专业今年要放开对内地考生的招生，希望在未来越来越宽的领域当中，也会吸引越来越多内地的青年人才在香港聚集，这也是可期待的未来。
追问蓝博士一个问题，香港的医疗资源和医疗水平肯定是全世界最高的，寿命也排在全世界前列。尽管香港一直以医疗资源优渥而闻名，但似乎也存在公立、私立两套体系，存在资源分布不均的问题。最近开放后也看到港人去深圳就医，存在分配不均和效率有所差异的问题。对此，AI能在缓解医疗资源分配、缩小鸿沟方面可以发挥什么积极的作用？以及是否符合您曾经提出的医疗科技“永续发展目标”？
蓝柏龄：谢谢你的问题。对我来说，AI不能识别到什么是私营，什么是公营，它只是根据数据做一些计算。但是你刚才提到的问题是一个很重要的现实。因为公营医疗系统跟私营医疗系统定位不一样。我很认同现在不只是香港，其实整个国家都是去推动创新。然而创新对于一些公营机构来说，可能更关注人的健康和安全性，所以在创新上可能没有一些私营机构那么快。特别是在AI，刚才也看到一些数据了，在医疗系统里面有一定的挑战，公营跟私营是不一样的。但是我想说一点，因为现在政府也很支持公营和私营的合作。有一个问题就是怎样应用好1+1>2的方法论，依托两类不同的单位推动人们的健康？我有一些小小的意见：因为现在香港特区政府也在特别去推动基层医疗方案，在基层医疗上，其中一个非常重要的角色是District Health Care的概念，类似于内地的保健健康中心的概念。
我以刚才说的慢性病作为一个例子，因为在香港居住的人在生病时第一时间就会去公营医疗系统去看病。大家都知道，香港的公营系统质量非常好，所以特别多人去用它的服务。既然现在有基层医疗的突破，加上人工智能的手段，那怎么去利用好这种保健中心District Health Care？我是有这样的概念：因为慢性病是一个非常长的病，一旦没有早一些去理解，不但会导致心脏病、糖尿病等等，也有几率变成癌症。所以如果可以利用好这种保健中心去用一些简单的检测，去看这些人的健康指数，我们能不能透过这个系统和科技去做一些简单的分析之后，去提供给他的家庭医生或者是他的政府机构去做一些更完善的策略上的想法？这个就是有效利用了现在公营的资源。
反过来，私营的机构它的参与又是怎么样？我们也知道，因为私营的机构是需要收费的，不是所有老百姓都能支付这个费用，但是它也是给到高质量服务。如果能够把好的教授们、医生们的经验去辅助解决公私营面临的同类型的问题，比如能不能在这些病没有发生之前，就透过人工智能的科技去看到这种病的发生呢？这也是香港包括整个大湾区，需要通过我们可以快速看见成效的一些病，来找到一些突破的地方。利用好现在的人工智能科技，把病人的问题解决。这个是我的分享。
杨乐：蓝博士讲的在公立医院的分层就很像内地的分级诊疗，在深圳可能叫社康。有事先去找社区找社康，在北京找社区医院，然后真正的急难险重的病再去三甲大医院。因为大家都知道现在已经越来越步入老龄化社会，所以我觉得这种方法是给了很多的老年人，尤其是长期慢性病的患者一个分层处理的可能。因为社区有你长期的家庭医生，对你的情况比较了解，又能长期跟踪，这样其实给了老年人很多很好的贴身关怀。谢谢蓝博士。
接下来再问文雅靖博士：AI战略转型离不开算力、算法、数据等关键要素，深港两地在这方面的合作相比也需要一系列的制度创新，对此，您观察到哪些典型现象，以及有哪些期待和对策建议？
文雅靖：谢谢主持人。我也是以一个案例作为论述。最近在香港调研，有一家特别大的运输企业就跟我们反馈。他说我们主要的客户有两端，一个是外国的某家知名奢侈品品牌，他们通过我们进行物流运输，但要求存储在香港总部的所有数据必须不能传到内地，这是一个外资企业的诉求。但是当我们面对庞大的中国内地市场，我们很多内地的客户又特别希望内地的数据能够来到香港。所以这就出现了新问题，香港似乎缺少数据中心、算力中心等基础设施。而如果未来要做一个AI转型，或者说AI战略转型、战略发展，未来要建设一个超大型的算力中心。这在香港是必不可少的，这是一个“硬”的配套。
另外一个方面，我们刚刚讲到了一个典型的跨境问题。在粤港澳大湾区，由于是一国两制、三个关税区、三种制度等等，其实内地跟香港在数据的跨境流动是非常严格的。在深圳比如说有很多企业是有特别强的数据计算能力和数据的算法设计能力，但是它的数据能力无法触及香港，只能为内地市场去做数据服务。如果说有一些国外的企业想找它进行服务，他在这边算的数据又没有办法跨境输出去，等于说把内地和深圳的一些很好的企业资源都收缩在了内地市场里面。从政策创新方面，我们特别希望在内地跟香港之间数据的跨境流动必须要有一个切口，现在河套已经做了一些白名单的设置，但是我们认为还是不够，因为他们白名单还是比较有限：领域有限、企业有限，而且门槛很高。但是未来香港要做数码港2.0、数码枢纽，又要发展新型工业化，如何在数据方面跟内地在风险可控的情况下更好流动，值得探讨。例如，能否参照像沪港通、深港通？再如，我们也可以设门槛，可以配额可以给空通道。但前提一定要让数据流动起来。因为只有内地大市场配合大算力，才能够真正的实现数据的价值和功能。与此同时，我们也能够利用香港的国际市场，在合法合规基础上为一些外资企业提供一个更更有性价比的数据服务，那将是极好的。所以我认为未来香港需要先解决基础设施的问题，第二是能够解决内地与香港之间的数据有序跨境的问题，这二者绝对是香港推进新型工业化的症结点和机遇点。谢谢。
杨乐：是的，在数据的跨境的安全评估方面，在过去的几年里面，应该说也是内地的法律政策界高度关注和高度讨论的热点题。我们也看到有关的管理部门和立法机构其实也都在做了很多有益的尝试和探索，并且逐步放宽范畴并加速制度实验，所以在未来，尤其是大方向上，我觉得还是可以做很多的探讨空间。
接着来问黎总，生产力促进局曾在去年同期发布报告提及本港AI产业发展面临算力不足，以及数据、人才紧缺等挑战，随着政府引导基金的下场、各项人才引进计划以及人工智能资助计划的推进，情况是否有所改善？您作为生产力促进局的内地业务首席执行官，如何看待本港与大湾区内地城市在发展AI、新质生产力上发挥联动、协同作用？
黎少斌：首先我想向大家报告一下，其实在解决算力不足方面，特区政府已经有计划，并委托数码港在香港建立超算中心。超算中心建立好以后就能解决本地算力缺乏基础设施的问题。
第二方面是关于北部都会区的新田科技城。现在创新科技及工业局也在和内地沟通怎么样把这个区域变成是一个数据特区，容许内地的数据也集中到这个特区里面，这样就可以把香港的数据，国内的数据甚至海外都在香港汇聚起来。因为从去年的调研当中就有44%的企业表示本身没有足够的数据，单靠香港是无法解决数据规模这个问题，所以希望数据流通后可以破解这个痛点。
很多人也会问香港发展人工智能究竟有什么优势？我想利用一个案例跟大家分享。几年前香港机场是委托生产力局进行一项招投标工作，目标是引进一个自动驾驶项目。招投标的结果是北京的一家科技公司中标了，所以他们的自动驾驶车辆就在香港机场开展应用。在香港机场应用显然具有很大的国际优势，因为其他的机场显然更愿意看到一个成功案例，寻找成功案例的“当事人”肯定是希望这个对象跟自身的Operation（运营模式）是越接近越好。
因为一些历史原因香港在做企业系统这方面其实是比较贴近国际市场的。那家北京公司因为有了香港机场的示范项目，他的技术或车辆已经卖到超过10个其他的机场了。上个月我去中东卡塔尔就见到他们在中东那边已经有了第一个示范项目，就在他们的科技园园区。顺带一提，卡塔尔科技园的CEO也是一个香港人，所以如果在座的企业有兴趣去跑中东市场，除了考虑迪拜以外，也可以考虑一下卡塔尔，因为都是中国人或许也方便一点。所以这也是我觉得香港有很多可以发挥我们国际的优势，生产力促进局也是非常乐意去帮助国内的企业通过香港，在香港做实实在在的案例。当年那家北京企业来香港，因为内地技术标准跟香港不一样，所以也寻求我们帮助，怎么样把他们的技术变成香港和国际都可以接受的标准。整个系统的对接这方面我们比较多经验，希望利用这方面提供更好的补充。
杨乐：谢谢黎总。黎总这里看到很多企业出海以及走到中东以及走到更多地方的成功案例。
接下来想问张校一个问题。近日，香港城市大学设立了人工智能与科学研究院，一方面为培养本港AI人才奠定基础。另一方面，该院的候任院长也坦言香港AI人才逊于内地，需要探索差异化的人才培养道路，对此您怎么看？作为教育工作者，您如何看待AI时代的人才培养？为了应对AI带来的社会转型，我们的教育系统需要做出哪些调整？如何在高等教育和职业培训当中加入更多AI相关的内容，以帮助学生、未来的毕业生适应未来的产业需求？
张泽松：谢谢。我首先讲一下AI for science研究院的成立，我们非常高兴能够请到马院长。在AI for science方面，大家也看到今年的诺贝尔奖，物理奖、化学奖，整个的改变已经在不同的学科已经在进行。所以今年的年头，我们大学成立了创新学院，所以今天大家如果看到城大，就会看到“创新”。我们是推动整个创新的生态。到了暑假，我们成立了计算学院，这个是第二轮了，到了AI for science是第三波。我们后面还有几轮，大家记得关注。所以我们相信，第一，我们对香港参与人工智能的发展非常有信心。同时马院长也是看到这方面。因为香港在这方面的抱负，大家看到有很多的研究生已经来到香港求学，他们很需要能够跟我们的业界接轨。所以我们大学有一个使命，就是要把这一批学生培养好。我们现在整个学校推动政策就是以人为本，英语叫learner-centric。所以我们很多数字化的教育是为了实现以人为本，怎么把我们的学生作为“根本“。我们的校长经常讲，如果今天还采取一个老师讲一两百个学生在底下听讲的古老灌输式教学，我们的老师就是“（远古）恐龙“了。所以我们怎么开展课程教学创新？最近我给大家分享一下，我一直在推动在学校里面就是不同的学科以及法律以及创意媒体以及兽医，一个团体的学习（team-based learning）。以后出来工作都是一个团队的工作，所以我们上课的内容就是要这些方面的尝试。
我们相信人才的培养方式一定要变革，AI必然是这个过程当中一分子。我想表达很重要的点就是，我对香港老师在这方面的能力非常有信心。今天我收到特首UGC的邀请，大家可以关注今年12月2日到3日，我们会在会展中心办一个大学校长的峰会，大概有50位全球的校长都会来香港，我们看到香港的每一所大学都有自身的优势和特点，但是最后都是要依靠香港整体来推动这项工作。今天的战略目标是我们香港培养出来的学生一定是最优秀的，也是最会用AI的人才。希望能够回应你的问题。谢谢！
杨乐：接下来问李浩然博士：从专业上看，李浩然博士是典型的公法学者，享誉基本法和港澳公共政策领域，然而您近年来也投身创科事业，尤其关注人工智能对社会治理的影响，是什么契机促成您现在的“斜杠”角色？有了AI的工具助力，“跨界”将是未来AI时代的重要主题，每个年轻人需要复合（综合）素质的培养，也是新时代青年发展的关键构成。青年人是未来，从您自身的“跨界”经历、体验、体悟出发，有什么建议分享给现场和线上的在座各位年轻朋友？
李浩然：我们每个人在新时代都是一个“斜杆”青年，所以你如果只有一个身份，用张校长的说法就是”恐龙”了。我自己也非常荣幸有机会在华润参与新科技，华润成立了科学研究院，其中一个分院的领域就是做AI，很高兴跟席老师一起扮演非常重要的角色，他不仅在大学发挥作用，在研究院里面也带着我们学习。
只能说一些经验供大家参考。我认为在任何领域，特别是AI领域，应该是一代比一代更强。我觉得年轻人包括青年人要做好心理准备，可能对年轻人的冲击更大。年轻人个人的生活形态以及未来工作的生产要素都完全改变了，这个是张校长的责任，更是大家的责任。从教育的角度如何装备好我们的年轻人？因为正在AI战略转型期，每个人没有做好太大的准备。除了个人之外，特别是从一个管理层的角度来看，整个社会的组织和组织行为都会在这个当中产生一个完全颠覆性的改变。刚才几位嘉宾都提到一些我很有体会。像黎总提到新型工业化，香港在新型工业化这方面会因为AI的出现带来非常大的机会。文博士提到的数据，关于香港的角色和机会，就在AI的数据跨境、分发以及相关的行业等等。特别是AI的治理等等，都会是香港很有机会的行业。可以看到香港或者是更扩大一点，香港深圳、香港和整个大湾区在这方面的机会很大。实际上在很多行业也已经出现机会。
刚才蓝博士提到关于健康管理方面的问题，立法会我们也在推动这个事情，回头向您请教。刚才提到健康管理的概念，实际上这个概念在AI概念以外的，从我们一般业界的角度来看，实际上已经出现了大概十年时间。但是AI肯定是颠覆性概念。为什么这样说？从一个老产品的角度来看，过去我们如果做食品，基本放在口里面只有两种东西。你生病以前叫吃饭，生病以后叫吃药。基本是这样。大概十几年前开始在中间多了一个环节，你吃饭中间，生病之前你要吃健康食品，这方面我们也投了非常多。华润投了很多的饮料，都是健康食品系列的，这个是一个非常大的新兴市场。当然还有后面的吃药等等这些，这个不说，也希望大家不用吃药。AI对过去传统只是卖健康饮料、健康食品或者是保健品等等带来一个非常巨大的在这个框架里面出现的新型形态。所以可以说年轻的朋友，我觉得最重要的是保持一种好奇心。我相信在座几位也有一定的工作年限，但是还是保持好奇心。我觉得在AI这个领域或者这个时代，如果没有好奇心也挺难活下来。一方面保持好奇心，教育应该培养大家继续保持好奇心，这个是非常核心的。
对年轻人来说机会非常多，大家如何掌握好？像刚才提到的很多企业、很多工作。现在有很多一个人企业的出现，这些都是新的形态。回到我刚才所说，对我来说影响最大最值得关注的就是如何面对社会形态和组织行为的变化，会是完全颠覆性的。
杨乐：谢谢李博士。整个听下来几个关键词不停的在闪现：创新、重构、颠覆、变化，然后好奇心。最后我们想花一点点时间，也就是每个希望每个嘉宾用非常简短的几句话稍微来总结和收尾一下，在各自的领域在各自的专业范围内，也送给各位线上和线下的小伙伴，一点点对未来的期许和这个嘱咐、嘱托。
李浩然：这个题难度好高。我就说8个字：拥抱未来，做好斜杆。
黎少斌：企业一定要用人工智能，你觉得你稍微懂一点或者是不懂，找以腾讯为代表的科技厂商；如果完全不懂来找香港生产力促进局，我们有免费和收费的服务，肯定能帮到你。
张泽松：容许我代表香港学术界向大家保证：我们绝对会培养最好的人才给大家。谢谢！
文雅靖：有问题找智库，我们可以帮大家解决很多政策问题。还是深港的合作案例，避免内卷，发挥比较优势。谢谢！
蓝柏龄：注意健康，防止病的出现。早一点做避免性的工作，包括用人工智能的科技。谢谢！
杨乐：再一次感谢各位嘉宾。也感谢线上的各位听众朋友。谢谢大家！
