（问题）随着大模型等技术快速演进，人工智能的能力边界不断拓展，产业界正经历从“辅助工具”走向“自主执行”的关键转变。陈茂波指出，人工智能正由过去的“被动回应”转向“主动行动”，从“工具”逐步演进为能够围绕特定目标进行规划、调用资源并完成任务的“行动者”。这个趋势下，如何把技术红利转化为可持续的产业动能，如何在效率提升的同时把风险纳入制度化管理，成为各地发展新质生产力必须面对的现实课题。 （原因）一上——技术迭代明显加速——跨场景迁移、自动化决策与多智能体协作等能力持续增强，推动金融服务、企业管理、公共服务等领域出现新的组织与生产方式。另一方面，新技术也带来新的不确定性：算法决策可能产生偏差甚至歧视，数据跨境与共享涉及私隐与安全，智能体自主调用外部系统可能放大操作风险；一旦造成损失，责任划分、审计追踪与救济机制也更复杂。陈茂波强调，任何新技术的发展都伴随未知与挑战，因此推进应用时必须确保其行为可测、可追溯、可干预，切实保护数据与私隐，并厘清责任归属。 （影响）从机遇看，AI智能体在金融风控、智能投顾、合规审查、贸易单证处理、医疗辅助诊断、城市治理与公共服务等，有望提升效率、降低成本、改善体验，并带动新产业、新业态与新岗位增长，推动传统行业加快数智化升级。从风险看，如果缺少规则、标准与测试环境，技术“先上车后补票”可能引发数据泄露、模型滥用以及系统性风险外溢，进而影响市场信心与社会信任。陈茂波提出，要以应用带动发展，同时以治理护航创新，才能更好把握新一轮科技革命机遇。 （对策）围绕“促应用、强治理、聚人才”，陈茂波在致辞中提出多项方向性举措。其一，推动AI智能体在产业布局与应用端加快落地，强调技术价值需要在真实场景中检验，通过广泛应用“在实践中发现机会，也在实践中识别问题、完善方案”。其二，建立与技术发展相匹配的治理体系与监管框架。在有关规则尚未成熟的阶段，可通过“沙盒”机制提供风险可控的测试环境，让创新在可监测、可评估的边界内试运行，再逐步形成标准、指引与制度安排。陈茂波提到，香港在金融科技发展中已广泛采用“沙盒”机制并积累经验，可为新阶段的智能体应用提供制度工具。其三，紧跟国际治理动态，积极参与对话与规则制定，推动与国际通行原则衔接，提高跨境业务与创新合作的可预期性。其四，把人才作为核心要素同步推进，既吸引全球相关人才集聚，也提升社会整体的相关素养与培训供给，为产业稳步发展夯实人力与认知基础。 在应用场景上，陈茂波指出香港具备多重优势：国际化市场环境便于面向全球客户与多元需求开展产品验证；稳健的金融基础设施与成熟市场体系，有利于在合规与风控框架内推进金融智能化；健全法治体系为数据使用、权益保护与责任追究提供制度保障；同时，境内外数据汇聚条件为研发训练、跨境业务与多语种、多场景应用提供空间。综合这些条件，香港可在金融、贸易、医疗、智慧城市等领域打造可复制、可推广的示范应用，带动产业链上下游协同创新。 （前景）面向未来，AI智能体的规模化应用预计将从单点提效走向体系性变革：企业运营更趋自动化与精细化，公共服务将更强调个性化与即时响应，跨境贸易与金融活动的处理效率有望深入提升。同时，监管也将从事后处置走向全链条治理，技术标准、审计机制、责任框架与人才结构将同步升级。业界普遍认为，谁能更早形成“应用示范+治理能力+人才生态”的闭环，谁就更可能在新一轮竞争中占据主动。陈茂波的表态发出清晰信号：香港将以开放的市场、稳健的制度与审慎的治理，为智能体技术的可控创新提供试验田，并力争在关键领域形成具有国际影响力的标杆实践。
人工智能技术快速发展既带来机遇，也带来挑战。香港凭借国际化优势与较早布局的政策与制度安排，正尝试为人工智能产业的稳健发展探索可行路径。如何在创新效率与安全治理之间取得平衡，仍将是未来技术治理的核心课题。