PricewaterhouseCoopers LLP

DUBLIN--(BUSINESS WIRE)--The "The Pharma Mini MBA Training Course (Mar 18th - Mar 20th, 2026)" training has been added to ResearchAndMarkets.com's offering. Working in the highly competitive pharmaceutical industry, with ever-increasing change and pressure, is probably one of the most challenging managerial roles of any industry today. This event has been especially designed to help you transcend these challenges by training you to become equipped to see the bigger picture in all aspects of your role. It will help you build your management skills for the future and prepare you to fulfil your ambitions. The Pharma Mini MBA accelerated management programme is a distillation of the most valuable parts of an MBA, as applied to the pharmaceutical industry. It will provide you with practical management tools to apply in the workplace, as well as giving a real taste of an MBA course with pharmaceutical case studies from business schools. Pharmaceutical industry context - business school pharmaceutical case studies on each module This intensive three-day course will help you to translate your learning into new behaviours and improvements in your capability and performance and will work through live issues impacting on the industry and on you directly. The individual and group exercises will focus on pharmaceutical/biopharma/generic MBA case studies, and also on your own challenges and examples. The business school case studies will help give the 'feel' of a full MBA and help you understand more about the strategies used in today's pharmaceutical and associated industries. The Pharma Mini MBA is also an invaluable guide to all that is best and most practical on an MBA course - with specific focus on the pharmaceutical sector. It is also of value either to gain the most useful aspects of an MBA or as an MBA taster, providing a foundation of the essential MBA elements to apply directly to your role. The pharmaceutical industry requires employees to focus on successful leadership and business management skills, which this programme is designed to give you. Key benefits of attending MBA learning style of the programme The Pharma Mini MBA learning style is 'hands-on' rather than academic. The programme is very practical, without being too theoretical, with industry-relevant case studies drawn from business school cases. The course covers the key areas of an MBA and applies these MBA tools and concepts to the pharmaceutical industry, providing you with a firm foundation of the essential MBA thinking and terminology. Three modules will be covered in just three days of interactive workshops to enhance the value of the course and, to minimise your time away from the office, the programme director also sets optional pre- and post-course work. Pre-course work (sent out to delegates prior to the course) Certifications: Who Should Attend: A 'must-attend' for professionals in the pharmaceutical/biopharma/medical device/animal health industries wishing to develop their business management skills for more senior levels and beyond mere technical ability. It will also help anyone thinking of studying for an MBA who would like an idea of what is involved. It is particularly beneficial to attend with a colleague to maximise the practical learning. Key Topics Covered: Day 1 Strategy and strategic challenges in the pharma industry Day 2 Commercial management and leadership in the pharma industry Managing innovation in the pharma industry Day 3 Hot topics in market access strategy Leading and implementing pharma strategy and change Practical application/review Speakers: Leela Barham Health Economist and Policy Expert Independent (Freelance) BSc (Economics), MSc (Health Economics) Leela Barham is an independent health economist and policy expert working on a freelance basis. This follows 7 years at a specialist economic consulting firm working in a small dedicated health and pharmaceutical team. She has more than 10 years experience in the pharmaceutical industry - both at home and abroad - and has worked for all stakeholders in the health care system ranging from patient organisations, the National Health Service, health insurers, and the pharmaceutical industry. She has particular expertise in public and patient involvement, Patient Access Schemes/risk sharing schemes, the Cancer Drugs Fund, policy on Health Technology Assessment (HTA), and the Pharmaceutical Price Regulation Scheme (PPRS). She regularly writes on hot topics affecting the industry for Pharmaceutical Executive, Pharmaphorum and EyeforPharma and has also written for PharmaTimes, and Pharma Pricing and Reimbursement. She has also had her research published in peer review journals including The Patient and Pharmacoeconomics. Oguz Ozden Strategy Consultant PwC Oguz is a strategy consultant in PwC's Strategy& practice, leading large, complex and international transformations across the Pharma and Life Sciences sector. He has over 10 years of consulting experience in the sector having worked across various functions in Biotech, Pharma and Consumer Health as well as Pharmaceutical Wholesale. Laura Brown Pharmaceutical QA and Training Consultant University of Cardiff Dr Laura Brown MBA, BSc,PhD, is a Pharmaceutical QA and Training Consultant, Course Director for the MSc in Clinical Research, School of Pharmacy at the University of Cardiff. She has more than 20 years' experience of quality assurance in the pharmaceutical industry and has worked for several companies, including GSKs Hoechst Marion Roussel, Farmitalia and Phoenix International. She has a particular expertise in quality assurance including risked based approaches to quality systems, data Integrity and project management in the pharmaceutical industry. She regularly writes on pharmaceutical regulatory issues including "The Planning of International Drug Development", in the Clinical Research Manual, Euromed and the "Impact of Brexit", RQA Journal 2017. For more information about this training visit https://www.researchandmarkets.com/r/107v1d About ResearchAndMarkets.com ResearchAndMarkets.com is the world's leading source for international market research reports and market data. We provide you with the latest data on international and regional markets, key industries, the top companies, new products and the latest trends.

#探寻人工智能# AI：工具还是伙伴？ 人工智能（AI）究竟是人类的工具，还是我们的伙伴？这是一个值得深入探讨的问题。从本质上讲，AI目前更像是一种强大的工具，能够在各个领域为人类提供高效的辅助。例如，我们可以将AI视为一个智能助手，它可以帮助我们处理繁琐的数据、分析海量信息、生成创意内容，甚至进行代码编写等。在这种角色下，AI按照我们的指令行事，服务于人类的目标，是一种为人所用的工具。 然而，随着AI能力的不断提升，它正逐渐超越传统工具的范畴，展现出与人类协作伙伴般的特质。一方面，AI能够与人类深度融合，成为人类工作和生活中的 “数字伙伴” 。例如，在医疗领域，AI可以辅助医生进行诊断，提供第二意见；在制造领域，AI机器人可以与工人协作完成复杂任务；在教育领域，AI可以充当个性化的导师，为学生提供一对一的学习辅导。在这些场景下，AI不再是被动执行指令的工具，而是主动参与决策、提供建议，与人类协同完成任务的伙伴。 另一方面，AI在某些方面甚至表现出类似伙伴的智能和情感。虽然AI没有真正的情感，但它能够通过自然语言处理和情感分析来理解人类的情绪和意图，从而以更人性化的方式与人类互动。例如，一些智能客服和聊天机器人能够以友好的语气与用户交流，提供贴心的服务，仿佛是人类的朋友或助手。这种人机协作的模式正变得越来越普遍，使AI从工具转变为更具协作性的伙伴。 总的来说，当前AI更多地扮演着工具的角色，但正朝着成为人类伙伴的方向演进。正如微软CEO萨提亚·纳德拉所言：“AI的未来不是人与机器的对抗，而是人与AI携手共创未来。” 在未来，我们有望看到AI与人类更加紧密地合作，共同解决复杂问题，实现更高的效率和创新。关键在于我们如何引导和设计AI，使其成为可靠且值得信赖的伙伴。 AI：取代还是帮助？ 关于人工智能对人类的影响，最受关注的莫过于它究竟会 取代 还是 帮助 人类的工作。不同专家的观点各有侧重，有的强调AI可能带来的岗位替代，也有的强调AI对人类工作的赋能作用。 专家预测的就业影响： 一些著名专家对AI的就业影响持悲观态度。例如，人工智能先驱Geoffrey Hinton警告称，到2026年，AI将变得更加智能，并获得“取代许多其他工作”的能力 。他认为AI的进步速度远超预期，将在未来几年内导致大批工作被机器取代 。同样地，Anthropic公司CEO Dario Amodei在2025年也警告称，AI可能在未来5年内淘汰 50%的入门级白领工作 ，甚至可能将美国失业率推高至10%～20%，出现所谓的“白领大屠杀” 。他强调，许多CEO尚未意识到AI的短期破坏性力量，呼吁立法者和企业采取行动，防止AI导致的大规模失业 。这一观点得到了著名华人AI专家李开复的支持，他在2025年也指出AI “2027年前后可能会取代50%的工作” 。这些预测表明，部分专家认为AI将对就业结构产生颠覆性影响，大量人类工作可能被机器取代。 然而，也有一些专家和研究机构对AI的就业影响持较为乐观的态度。PwC的一项全球AI就业晴雨表研究指出，AI实际上可以提升员工价值，特别是在高度自动化的领域中 。这意味着AI不仅不会全面取代人类，反而会与人类协同工作，创造出更高的价值。麻省理工学院和波士顿大学的研究报告则预测，到2026年，制造业可能因AI和机器人技术而 损失约200万个工作岗位 。这一数据令人震惊，但也表明AI将对部分行业的就业造成冲击。然而，需要注意的是，不同的研究对于AI对就业的影响程度存在差异，这反映了对AI发展速度和范围的不同判断。 AI对人类工作的双重影响： 综合来看，AI对人类工作的影响是 双刃剑 。一方面，AI确实能够自动化许多重复性、机械性的任务，从而在短期内对一些职业造成替代压力。例如，数据录入员、客服代表、基础财务分析师等岗位的工作内容在AI的协助下可以大幅减少，甚至被部分取代。另一方面，AI也为人类工作带来了前所未有的机会和提升空间。AI可以处理海量数据、提供实时分析，从而让人类专家能够更高效地进行决策。同时，AI的出现催生了一系列新的工作岗位，如AI训练师、AI伦理顾问、智能系统运维工程师等，这些岗位需要人类具备新的技能来胜任。据世界经济论坛预测，到2030年全球将新增约 1.7亿个新工作岗位 ，其中很多与AI相关 。这些岗位涵盖了AI模型开发、AI应用推广、AI系统管理等多个方面，显示出AI将创造大量新的就业机会。 因此，AI对人类工作的影响并非简单的“取代”或“帮助”，而是 两者兼有 。关键在于人类如何与AI协作，实现优势互补。对于那些能够掌握和运用AI技术的人来说，AI是强大的助手，可以提高工作效率和质量；而对于那些无法适应技术变革的人来说，AI可能带来失业的威胁。总体而言，我们应该将AI视为一种赋能工具，通过技能提升和职业转型，使人类能够与AI共同创造价值，而不是被动地被AI取代。正如专家所强调的，AI不会消灭大多数工作，而是会 改变工作的方式 ，这需要人类主动调整以适应新的工作模式 。 AI的应用领域与行业展望 人工智能正在广泛渗透到各个行业，从医疗到制造、从零售到金融，不同领域的AI应用呈现出各自的特点和发展趋势。下面我们将分别探讨医疗、制造、零售、金融、教育、娱乐、政府等领域的AI应用现状和未来展望。 医疗领域 在医疗健康领域，AI正成为提高诊断效率和改善医疗服务的关键工具。AI可以通过分析医学影像、电子病历和基因组数据，帮助医生更快、更准确地做出诊断。例如，AI算法能够在数秒内解读X光、CT或MRI影像，帮助识别肿瘤、骨折等病变，其速度和准确性超过了人类专家 。这种快速诊断能力对于急诊和远程医疗尤为重要，能够大大缩短患者等待时间并提高早期诊断率。 2026年，医疗行业正迎来关键转折点：AI不再只是辅助工具，而是被嵌入医疗流程的核心 。从制药研发到临床诊疗，AI都在发挥重要作用。在制药方面，AI能够加速新药研发进程，通过分析海量生物数据和化学结构，筛选出潜在的药物分子，从而 降低新药研发成本并缩短研发周期 。在临床方面，AI辅助医生进行个性化治疗方案的制定，根据患者的基因信息和病史，提供最佳的治疗建议。例如，个性化医疗推荐系统可以根据患者的遗传数据和以往治疗反应，推荐最有效的药物和剂量，从而提高治疗效果并减少副作用。 AI还被用于患者管理和远程医疗。智能可穿戴设备和远程监测系统结合AI算法，可以实时跟踪患者的生命体征和健康指标，及时发现潜在的健康问题并预警。这有助于预防疾病的发生和恶化，提高患者的健康管理水平。一些医疗机构已经开始使用AI驱动的虚拟护士助手，帮助护士和医生管理患者流程，提供日常护理建议。这些应用不仅提升了医疗服务的效率，也改善了患者的就医体验。 总体来看，医疗领域的AI应用前景广阔。随着技术的发展，AI将在疾病诊断、治疗决策、药物研发和健康管理等方面发挥越来越重要的作用。然而，医疗行业也面临数据隐私、算法偏见和监管合规等挑战。未来，医疗AI的发展需要在确保安全有效的前提下，加强与医生和患者的合作，以真正实现“人机协同”的医疗模式。 制造领域 在制造业中，AI正推动传统生产方式向智能制造转型升级。通过物联网和传感器技术，工厂能够收集大量生产数据，而AI算法则可以对这些数据进行实时分析，实现对生产过程的优化和预测。例如，在离散制造（如汽车制造、电子产品制造）中，AI机器人和自动化设备可以执行复杂的装配任务，提高生产效率和产品质量。在流程制造（如化工、食品加工）中，AI系统可以优化生产配方和工艺参数，降低资源消耗和能源浪费。 2026年的制造业正处于全面智能化的关键阶段。许多制造企业开始部署 “数字孪生” 技术，利用AI创建工厂设备和生产线的虚拟模型，对生产过程进行模拟和优化。通过数字孪生，企业可以提前发现潜在的故障和瓶颈，制定预防性维护计划，减少停机时间。此外，AI还被用于 预测性维护 ，通过监测设备的运行状态和性能数据，提前预测设备故障并安排维修，从而避免意外停机和生产损失。 AI在制造领域的应用还包括质量控制和供应链管理。计算机视觉技术结合AI算法可以自动检测产品表面的瑕疵和缺陷，其准确率和速度远高于人工检验。在供应链方面，AI能够根据历史销售数据和市场需求预测，优化库存管理和物流配送，实现“零库存”和高效配送。这些应用都大大提高了制造企业的运营效率和竞争力。 尽管AI带来了巨大的效率提升，但也给制造业的劳动力市场带来了挑战。有研究预测，到2026年，AI和机器人技术可能导致制造业 损失约200万个工作岗位 。这意味着大量流水线工人、装配工和质检员可能被自动化设备取代。然而，这种替代并非全面消灭工作，而是促使工作性质发生转变。正如世界经济论坛的研究指出，智能机器人并非在整体上消灭制造业就业，而是 改变了制造业工作的性质 。许多工人将从传统的生产岗位转变为 机器人技师 ，负责维护和监控自动化设备；物流团队将协调无人搬运车和机器人进行仓储和运输；维护人员将转向预测性维护，通过数据分析提前处理设备问题；而制造工程师则将专注于训练和优化AI系统，使其更好地服务于生产。 为了应对这些变化，制造业企业需要重视员工的技能转型和再培训。未来的制造业工人需要具备数字技能和数据分析能力，能够与AI系统协同工作。企业应投资于员工的培训，使他们掌握新的技术和管理方法，从而在AI时代继续发挥价值。总体而言，制造业将在AI的引领下实现生产力的飞跃，但同时也需要解决好人员的转型和安置问题，以确保技术进步与就业机会的平衡。 零售领域 在零售和电子商务行业，AI正深刻改变着消费者体验和企业运营模式。一方面，AI驱动的个性化推荐系统让消费者能够更快速地找到符合自己兴趣和需求的商品。通过分析用户的浏览历史、购买记录和偏好数据，AI算法可以为每个用户提供定制化的商品推荐，提高购买转化率和客户满意度。例如，亚马逊等电商平台利用AI算法，根据用户的浏览和购买行为，实时推荐相关商品，实现“千人千面”的购物体验。 另一方面，AI在供应链和库存管理中发挥着关键作用。零售商可以利用AI预测需求和优化库存，避免库存积压或缺货。通过大数据和机器学习模型，企业可以更准确地预测季节性商品和新品的销售情况，从而合理安排进货和生产，降低库存成本。AI还被用于 智能定价 ，根据市场供需和竞争对手价格动态调整商品价格，实现利润最大化。这种动态定价策略在零售和酒店等行业已经得到广泛应用，帮助企业在瞬息万变的市场中保持竞争力。 此外，AI技术提升了零售企业的运营效率和客户服务水平。 智能客服机器人 能够24小时在线解答客户咨询，处理订单和售后问题，提高客户响应速度。例如，一些大型零售商的客服部门已经部署了AI聊天机器人，能够回答常见问题、处理简单投诉，大大减轻了人工客服的负担。同时，AI还可以分析客户的社交媒体评论和反馈，帮助企业及时了解客户需求和改进产品。 在2026年，零售业的AI应用将更加深入和多元化。随着 AI代理 （AI Agent）技术的发展，一些零售企业开始尝试让AI代理自动执行采购、补货、定价等日常运营任务，实现真正的自动化运营。此外，AI驱动的 无人商店 和 智能仓储 也将更加普及，消费者可以通过刷脸支付在无人商店购物，仓库中的机器人则可以自主搬运和分拣商品。这些技术将进一步提高零售的效率和便利性。 尽管AI带来了诸多便利，但零售业也面临数据隐私和客户信任的挑战。消费者对于个人数据被用于AI分析非常敏感，因此企业需要在保护隐私的前提下利用AI技术。同时，AI决策的透明度和公平性也需要关注，避免因算法偏见导致的不公平对待。总体而言，AI正在重塑零售业的未来，从个性化服务到供应链优化，它将使零售企业更加智能、高效，为消费者带来全新的购物体验。 金融领域 金融业是AI应用最为广泛和深入的领域之一。在银行、保险、证券等行业，AI正被用于提升风险管理、欺诈检测、客户服务和投资决策等方面。例如，在 风险管理 中，AI模型可以分析海量的交易数据和市场信息，实时监测异常交易和风险事件，帮助银行及时预警和防范风险。在 欺诈检测 方面，AI算法能够识别出异常的交易模式和行为特征，从而发现潜在的诈骗和洗钱活动。据统计，AI驱动的欺诈检测系统能够在数秒内分析成千上万笔交易，其准确率远高于传统的规则引擎，大大提高了金融机构的风险防控能力。 AI还在 投资和资产管理 中发挥重要作用。量化投资策略中广泛使用机器学习模型来分析市场数据、预测股票和债券价格走势，从而辅助投资决策。一些对冲基金和资产管理公司利用AI算法进行高频交易和投资组合优化，取得了显著的收益。此外，AI可以通过自然语言处理技术，分析新闻、社交媒体等非结构化数据，获取市场情绪和趋势，为投资提供参考。在 客户服务 方面，银行和保险公司引入了智能客服和聊天机器人，为客户提供24小时的咨询和服务，提高了客户满意度和服务效率。 2026年，金融行业的AI应用将更加智能化和自动化。银行将更加依赖AI来提供 个性化的金融服务 。例如，AI驱动的 金融助理 可以根据客户的财务状况和目标，提供定制化的理财建议和投资方案，帮助客户实现财务目标。同时，AI还可以自动执行一些金融交易和操作，例如根据客户指令自动调整投资组合、自动完成贷款审批流程等，从而提高金融服务的速度和便捷性。 随着 开放银行 和 开放金融 的兴起，金融机构将与科技公司和第三方平台深度合作，共同开发AI应用。在开放银行模式下，银行通过API将部分服务开放给外部开发者，第三方可以利用这些API开发创新的金融产品和服务，而AI则是其中的核心驱动力。例如，一些金融科技公司利用AI和大数据，为小微企业提供信用评估和贷款审批服务，解决了传统银行难以覆盖的市场。 然而，金融领域的AI应用也带来了新的风险和挑战。其中之一是 算法风险 ，AI模型可能存在偏差或错误，导致不当的决策。因此，金融机构需要建立严格的AI治理框架，包括算法审计、风险控制和监管合规等，确保AI系统的安全可靠。此外，金融数据的隐私保护和网络安全也是AI应用的重要考量，需要采取措施防范AI模型被攻击或滥用。 总体来说，AI正在推动金融行业向 智能金融 转型。它不仅提高了金融服务的效率和精准度，也创造了新的商业模式和就业机会。未来，我们有望看到更多AI驱动的金融创新，如智能投顾、数字人民币的AI风控等，这些都将深刻改变金融服务的格局。 教育领域 在教育领域，AI正成为个性化学习和教育管理的有力工具。传统的课堂教学往往难以兼顾每个学生的不同水平和需求，而AI可以通过大数据分析和个性化算法，为每个学生提供定制化的学习体验。例如，智能教育平台可以根据学生的学习进度和测试成绩，调整教学内容和难度，实现因材施教。这种 自适应学习 模式能够让学生在适合自己的节奏下学习，提高学习效果和满意度。 AI还被用于 智能辅导和个性化练习 。一些AI辅导软件可以充当学生的“私人老师”，通过对话和练习，帮助学生理解知识点、解答疑问。这些AI辅导系统能够根据学生的回答即时反馈，提供有针对性的辅导建议，从而帮助学生巩固所学知识。此外，AI还可以分析学生的学习行为数据，如练习错误率、学习时间等，为教师提供教学反馈，帮助教师改进教学方法。 在教育管理方面，AI可以辅助学校进行 招生、选课和排课 等工作。通过大数据分析，学校可以预测学生的入学趋势和选课偏好，优化招生和课程安排。AI还能根据学生的学习表现和能力，自动推荐选修课程，帮助学生制定个性化的学习计划。此外，一些学校引入了AI驱动的 校园安全管理系统 ，利用摄像头和传感器数据，实时监测校园安全状况，及时发现并预警安全隐患。 2026年，教育领域的AI应用将更加普及和深入。随着教育数字化的推进，越来越多的学校和教育机构开始采用AI技术来提升教学质量和管理效率。例如， 虚拟教室 和 在线学习平台 将结合AI算法，为学生提供沉浸式的学习体验。通过虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，AI可以创建虚拟实验室和课堂场景，让学生在虚拟环境中进行实验和实践。这种AI驱动的教育模式将打破时间和空间的限制，使优质教育资源能够惠及更广泛的人群。 然而，教育领域的AI应用也需要注意 公平性和个性化 。不同学生的学习风格和背景差异很大，AI系统需要确保其推荐和辅导是公正和适宜的，避免因算法偏差导致教育机会不均等。此外，教师的角色也将发生变化，他们将更多地扮演学习顾问和引导者的角色，与AI协同工作，为学生提供指导和支持。 总的来说，AI为教育带来了新的可能性。它可以实现教育的 因材施教 和 个性化学习 ，提高教育质量和效率。未来，教育将更加智能化、个性化，AI将成为教师的得力助手，共同培养具有创新能力和终身学习能力的人才。 娱乐领域 在娱乐和媒体行业，AI正引领着内容创作和消费方式的变革。一方面，AI被广泛用于 内容生成 ，从音乐、电影到游戏和动画，都出现了AI创作的身影。例如，AI可以根据给定的主题和风格自动生成诗歌、小说和剧本；在音乐领域，AI作曲和编曲技术已经能够创作完整的乐曲，甚至可以模仿知名音乐家的风格。在电影和游戏方面，AI生成的图像和视频可以用于虚拟角色和场景的制作，大幅降低制作成本并提高效率。 另一方面，AI提升了娱乐内容的 个性化推荐 和 交互体验 。流媒体平台（如Netflix、Spotify）利用AI算法分析用户的观看和收听历史，为用户推荐个性化的影视和音乐内容，提高用户的留存率和满意度。例如，Netflix的推荐系统每天可以根据每个用户的偏好推荐数百部影片，帮助用户发现感兴趣的内容。此外，AI还被用于 智能客服 和 虚拟偶像 等方面，为娱乐行业提供新的互动形式。一些游戏公司开发了AI驱动的NPC（非玩家角色），能够根据玩家的行为做出不同反应，使游戏体验更加真实和丰富。 2026年，娱乐领域的AI应用将更加成熟和多元化。随着生成式AI技术的发展，AI可以创造出更加逼真的虚拟人物和场景，使观众仿佛置身于虚拟世界之中。例如，AI驱动的 虚拟主播 和 虚拟偶像 开始在直播和综艺节目中出现，它们具有逼真的形象和声音，能够与观众进行互动，提供实时的娱乐内容。此外，AI还可以用于 内容审核和版权保护 ，帮助媒体平台识别和过滤不良内容，维护健康的娱乐生态。 然而，AI在娱乐领域的应用也引发了一些争议和挑战。例如，AI生成的内容可能涉及版权问题，如何界定AI作品的版权归属仍不明确。另外，过度依赖AI可能导致内容创新的减少，因为AI往往是基于现有数据进行生成，缺乏人类的原创性和创造力。因此，在享受AI带来的便利的同时，我们也需要关注内容的质量和多样性，确保AI不会扼杀人类的创意。 总的来说，AI为娱乐行业带来了新的活力和机遇。它不仅改变了内容创作的方式，也丰富了用户的娱乐体验。未来，我们有望看到更多AI与娱乐深度融合的产品和服务，例如AI定制的演唱会、AI生成的互动小说等，这些都将进一步推动娱乐产业的发展。 政府与公共服务领域 在政府和公共服务领域，AI正被用于提升公共治理和服务的效率与公平性。各级政府开始利用AI技术来改善城市管理、公共安全和民生服务。例如，在 城市规划和管理 方面，AI可以通过分析城市交通、能源消耗等数据，优化城市基础设施的布局和运营。智能交通系统利用AI算法实时调整信号灯配时和公交调度，缓解城市拥堵，提高出行效率。在 公共安全 方面，AI监控摄像头和人脸识别技术被用于治安巡逻和犯罪预防，能够快速识别可疑人员和行为，及时预警潜在的安全事件。 AI还被用于 公共服务的智能化 。例如，许多政府部门引入了 智能客服 和 政务机器人 ，为公众提供在线咨询和办事指引。这些智能客服可以回答常见的政策咨询、办理流程等问题，提高政务服务的响应速度和透明度。此外，AI在 社会保障 和 医疗保障 中也发挥作用，通过大数据分析帮助识别需要救助的困难群体，提高社会保障的精准度。 2026年，政府部门的AI应用将更加广泛和深入。随着 数字政府 建设的推进，许多国家的政府将采用AI来提升行政效率和决策科学性。例如，在 应急管理 中，AI可以实时监测自然灾害和公共卫生事件的发生，并提供预警和决策支持。在 公共卫生 领域，AI可以分析疫情数据，预测疫情走势，帮助政府制定防控策略。此外， 智慧政务 系统将整合各部门的数据，利用AI进行综合分析，为政府决策提供全面的数据支持。 然而，政府部门的AI应用也需要面对数据隐私和伦理挑战。公共服务涉及大量个人信息，如何在利用AI的同时保护公民隐私是一个重要问题。政府需要制定严格的数据管理和使用规范，确保AI系统的运行符合法律和道德要求。此外，AI决策的透明度和问责制也需要加强，避免因算法偏见导致的不公平对待。 总的来说，AI正在成为政府治理和公共服务的重要工具。它能够提高政府决策的科学性和精准度，改善公共服务的质量和效率。未来，我们有望看到更多“智慧政府”的应用，如智能城市管理、智慧交通、智慧医疗等，这些都将提升公众的生活质量和幸福感。 AI带来的机遇与挑战 人工智能的迅猛发展既为社会和经济带来了前所未有的机遇，也引发了一系列值得关注的挑战。下面我们将分别讨论AI带来的机遇和挑战。 机遇 · 生产力提升与经济增长： AI技术的广泛应用有望显著提高各行业的生产力和效率。根据麦肯锡的分析，在采用AI的企业中，生产力提升幅度平均可达10%以上，某些行业甚至更高 。生产力的提高意味着更高的产出和更低的成本，从而为经济增长注入新的动力。据PwC预测，到2030年，全球AI应用有望为全球经济创造约 15.7万亿美元 的价值 。这将极大地推动全球经济的发展。此外，AI还能催生新的商业模式和产业，创造大量的就业机会和经济增长点。 · 创新与研发加速： AI在科研和创新领域的应用加速了知识发现和技术突破。例如，在药物研发中，AI可以分析海量的分子结构和生物数据，帮助科学家更快地找到潜在的药物靶点和候选药物，从而加速新药的研发进程 。在科学研究方面，AI可以处理和分析大规模数据，帮助科学家发现隐藏的模式和规律，为科学发现提供新的思路。此外，AI还可以用于设计新的材料和产品，提高创新的速度和质量。总的来说，AI正成为创新的加速器，帮助人类更快地解决复杂问题。 · 改善民生与公共服务： AI技术在医疗、教育、交通、环保等民生领域的应用，将显著改善人们的生活质量。例如，在医疗上，AI辅助诊断和个性化治疗可以提高疾病的治愈率和生存率；在教育上，AI个性化学习和智能辅导可以帮助每个学生获得更好的教育；在交通上，智能交通系统和自动驾驶技术可以减少交通事故和拥堵，提高出行安全和效率。此外，AI还能用于环境保护和资源管理，如利用AI分析气候数据和污染排放，帮助制定更有效的环境保护策略。这些应用都将直接提升公众的福祉。 · 创造新的就业岗位： 尽管AI可能替代一些工作，但同时也会创造大量新的就业机会。根据世界经济论坛的预测，到2030年全球将新增约 1.7亿个与AI相关的工作岗位 。这些岗位包括AI工程师、数据科学家、算法设计师、AI伦理顾问、机器人技师等。此外，AI的发展还将催生许多新兴行业和商业模式，如智能服务、AI解决方案提供、智能设备制造等，为社会提供更多的就业岗位。对于个人而言，掌握AI相关技能将成为未来就业的重要竞争力，带来更高的收入和职业发展机会。 挑战 · 就业结构调整与技能需求变化： AI的发展可能导致部分传统岗位消失，同时要求劳动者具备新的技能。许多重复性、标准化的工作将被自动化取代，而一些需要创造力、情感智能和复杂决策的工作则会增加需求。这对劳动者的技能结构提出了挑战，需要社会和个人投入资源进行再培训和技能提升。如果不及时应对，可能会出现结构性失业和技能错配的问题。 · 隐私和安全风险： AI系统的运行依赖于大量的数据，其中包括个人敏感信息。如果这些数据保护不当，可能会导致隐私泄露和滥用。例如，面部识别技术的滥用可能侵犯公民的隐私权，AI算法如果缺乏公平性和透明度，可能导致歧视性的决策。此外，AI系统本身也可能面临安全威胁，如恶意攻击导致的系统故障或信息篡改。因此，如何确保AI系统的安全性和隐私保护，是当前亟待解决的问题。 · 伦理和偏见问题： AI算法的决策往往基于历史数据，如果数据本身存在偏见或不完整，AI可能会学习并放大这些偏见，导致不公平的结果。例如，招聘算法可能因训练数据的偏差而歧视某些群体，贷款审批算法可能因数据偏见而对特定人群不利。此外，AI决策的透明度和可解释性也是伦理挑战之一。很多AI模型（尤其是深度学习模型）被称为“黑箱”，难以解释其决策依据，这使得监管和问责变得困难。如何建立 负责任的AI ，确保算法的公平、透明和可问责，是社会面临的重大伦理挑战。 · 技术失控和安全风险： 随着AI变得越来越强大，人们对AI“失控”的担忧也在增加。一些研究者和行业领袖警告称，高级AI可能会超出人类的控制，带来不可预测的风险。例如，具备自主决策能力的AI可能会追求目标，而这些目标可能与人类利益不符。此外，AI技术的快速发展也可能引发军备竞赛和技术滥用，如用于网络攻击、战争等。为了防止AI技术被不当利用，需要制定严格的安全规范和监管措施。 · 道德和法律空白： AI技术的发展速度远超法律和道德规范的制定速度，这导致了许多法律和伦理空白。例如，自动驾驶汽车发生事故时责任如何划分？AI生成的内容是否需要标注来源？这些问题目前尚无明确答案。此外，AI的普及也引发了一些社会问题，如就业不平等、数字鸿沟等，需要通过政策和法律来加以解决。因此，建立健全的AI伦理和法律框架，是确保AI健康发展的重要前提。 总的来说，人工智能带来的机遇和挑战并存。我们应该积极拥抱AI带来的机遇，同时正视并努力解决所面临的挑战。通过政策引导、技术创新和国际合作，我们可以最大限度地发挥AI的积极作用，将其负面影响降至最低，实现AI与人类社会的和谐共生。 AI发展趋势与展望 展望未来，人工智能技术将继续高速发展，并在各方面呈现出新的趋势。下面我们从技术发展、产业市场、就业市场、全球协作与竞争以及伦理治理等几个方面，对AI的未来进行展望。 AI技术发展趋势 · 生成式AI的普及： 生成式人工智能（Generative AI）正成为AI领域的焦点。2023年以来，以ChatGPT为代表的大型语言模型（LLM）取得了突破性进展，生成式AI在内容创作、代码生成、图像生成等方面展现出强大的能力。未来几年，生成式AI将更加普及，并向多模态方向发展，能够同时处理文本、图像、音频等多种信息。 Gartner预测 ，到2026年，全球将有超过80%的企业采用生成式AI技术 。这意味着生成式AI将从实验阶段进入大规模应用阶段，成为各行各业数字化转型的重要工具。 · 具身智能与机器人： 具身智能（Embodied Intelligence）是指让AI具备物理世界的感知和行动能力。未来几年，具身智能将取得重大进展，机器人和自动驾驶技术将更加成熟。人形机器人、工业机器人和服务机器人将在更多场景中应用，例如仓库物流、医疗护理、家庭服务等。2026年将见证人形机器人和自动驾驶技术的实际落地，机器人和AI将开始与人类更紧密地共存 。同时，AI还将与物联网（IoT）结合，实现对物理世界的智能感知和控制，使家居、城市等变得更加智能和自动化。 · 多模态与通用人工智能： 未来的AI系统将更加注重多模态融合，能够理解和生成文本、图像、语音等多种形式的信息。这将推动AI向 通用人工智能 （AGI）方向发展，即具备类似人类综合智能的AI。目前的AI系统大多是单模态或针对特定任务的，而未来的AI有望在语言、视觉、推理等方面达到更高的统一水平。例如，一个通用AI系统可以既懂语言又能识别图像，并根据环境自主决策。虽然实现真正的AGI仍有很长的路要走，但技术进步正在不断逼近这一目标。 · AI芯片与算力提升： AI的发展离不开强大的算力支持。未来几年，AI芯片技术将持续创新，包括专用AI加速器、量子计算等。芯片的性能提升将使训练和运行大型AI模型变得更加高效。同时，云计算和边缘计算的发展将为AI提供更加丰富的算力资源，使AI应用能够快速部署到各种设备和平台上。算力的提升还将降低AI应用的成本，促进AI的普及。 AI产业与市场展望 · 市场规模高速增长： 全球人工智能产业正处于高速增长期。根据多家机构的预测，未来几年AI市场将保持两位数的年增长率。例如， Grand View Research 预测全球AI市场规模将从2025年的约3909亿美元增长到2033年的超过3.4万亿美元 。另据 Business Research Insights 的数据，全球AI市场预计2026年将达到约1839亿美元，到2035年将增至26730亿美元，年均复合增长率高达39.7% 。虽然不同预测的具体数值有所差异，但总体趋势一致，即AI产业将在未来十年内实现指数级增长。 数据来源: , , · 各行业AI渗透率提高： 随着AI技术的成熟和成本下降，越来越多的行业将加速采用AI。目前，AI已经在金融、医疗、制造等行业广泛应用，而未来几年，教育、零售、政府等领域的AI渗透率也将显著提高。据统计，2023年全球已有约55%的组织采用了至少一项AI技术，而到2024年这一比例上升到了 72% 。预计到2026年，几乎所有主要行业都将实现一定程度的AI应用。这种广泛的采用将推动AI技术在各行业的创新和落地，形成AI驱动的新产业生态。 · 基础模型与开源生态： 大型基础模型（Foundation Models）将成为AI产业的核心资产。未来几年，各大科技公司和研究机构将持续推出更强大的基础模型，如更大的语言模型、多模态模型等。同时，开源社区在AI发展中的作用将更加重要。2025年被称为“开源AI元年”，开源正成为全球AI创新的核心驱动力 。越来越多的AI模型和工具将以开源形式发布，促进技术共享和社区创新。这将加速AI技术的迭代和普及，降低中小企业采用AI的门槛。 · AI应用融合： 未来的AI应用将更加注重与行业业务的深度融合，实现 “AI+行业” 的模式。例如，AI将被深度嵌入制造业的生产流程、医疗行业的临床决策、金融行业的风险管理等，成为各行业业务的一部分。这种融合将催生更多垂直领域的AI解决方案和产品，推动产业智能化升级。同时，AI应用也将更加注重实际效果和投资回报，企业将更加理性地采用AI技术，以确保AI带来的价值大于成本。 AI就业市场与技能需求 · AI人才需求旺盛： 随着AI产业的快速发展，对AI人才的需求将持续增长。特别是在软件开发、数据科学、机器学习、算法工程等领域，将出现大量的岗位空缺。据统计，全球AI相关岗位的数量在过去几年中增长迅速，未来几年这种增长趋势仍将持续。有报告指出，AI和机器学习专业人员的岗位在印度和英国的增长率分别达到了 176% 和 151% 。这表明全球范围内对AI人才的需求正以惊人的速度扩大。各行业也在积极招聘AI人才，以提升自身的智能化水平。 · 技能需求变化： AI的发展将导致劳动力市场的技能需求发生显著变化。一方面，传统岗位的技能要求将更新，例如数据分析、编程等技能将成为许多岗位的基本要求。另一方面，新的技能需求将出现，如AI模型开发、AI伦理、人机交互设计等。据调查，目前约有77%的雇主计划对员工进行再培训，以使其掌握与AI相关的技能 。这意味着个人需要不断学习和提升技能，以适应AI时代的就业要求。 · 就业结构转型： AI的广泛应用将对就业结构产生深远影响。一些重复劳动的岗位将被自动化取代，而需要创造力、决策力和人际交往能力的岗位将增加。例如，随着自动化和AI的普及，一些制造业和行政岗位的需求可能下降，而同时AI研发、运维、数据管理等岗位的需求将上升。这种就业结构的转型需要政府和企业提供相应的支持，包括职业培训、就业指导和社会保障等，帮助劳动者顺利转型。 · 人机协作与新职业： 未来的就业市场将更加注重 人机协作 。AI将成为许多工作岗位的一部分，人类和AI将共同完成任务。因此，未来的劳动者需要具备与AI合作的能力，包括与AI沟通、监督AI决策等。同时，新的职业将不断涌现，如AI系统维护工程师、AI伦理顾问、人机交互设计师等，这些职业需要将技术与人文社会科学相结合，以确保AI的健康发展和合理应用。 AI全球协作与竞争 · 国际合作与标准制定： AI技术的发展涉及全球范围，各国在AI领域的合作将日益重要。一方面，国际组织和研究机构将加强合作，共同开展AI前沿研究，分享数据和技术成果。另一方面，各国政府也将在AI标准和伦理框架上寻求共识，制定全球通用的AI治理准则。例如，联合国教科文组织、经济合作与发展组织（OECD）等都在推动AI伦理和治理的国际讨论。未来，我们可能会看到更多的国际合作项目和协议，促进AI技术的良性发展。 · 大国竞争与战略布局： AI已经成为大国竞争的新焦点。美国、中国、欧盟等主要经济体都将AI提升到国家战略高度，投入巨资研发和布局AI产业。美国在AI算法和芯片领域保持领先，中国在大数据和应用场景方面具有优势，欧盟则强调AI的伦理和安全。未来几年，各国将在AI核心技术、人才培养、产业生态等方面展开激烈竞争。这种竞争一方面可能加速技术创新，但另一方面也可能导致技术和市场的分裂。因此，如何在竞争中寻求合作，避免“数字铁幕”的出现，是国际社会面临的重要课题。 · 全球市场与贸易： AI产业的全球化特征明显，全球市场的融合与竞争并存。一方面，AI产品和服务可以在全球范围内快速传播和使用，跨国企业可以在全球范围内部署AI解决方案。另一方面，AI技术和数据的跨国流动也带来了安全和监管问题。未来，各国可能会在AI产品的市场准入、数据跨境流动等方面制定不同的政策，从而影响AI产业的全球布局。同时，AI也可能引发新的贸易摩擦，例如对AI相关产品的出口管制等。因此，国际社会需要建立良好的对话机制，共同制定AI领域的贸易规则，促进AI产业的健康发展。 · 技术和人才的全球流动： AI领域的技术和人才具有高度流动性。全球顶尖的AI研究人才和工程师在各国之间流动频繁，这促进了技术的传播和交流。同时，各国也在吸引AI人才方面展开竞争，通过提供优厚的科研环境和就业机会来吸引海外人才。未来，这种人才流动将更加普遍，有助于全球AI创新能力的提升。然而，我们也需要关注人才流动带来的技术垄断和安全风险，通过国际合作来规范人才和技术的合理流动。 AI伦理治理与监管 · AI伦理框架建立： 随着AI技术的广泛应用，各国政府和国际组织正加快制定AI伦理和治理的框架。2023年，欧盟推出了全球首部AI法规——《欧盟AI法案》，对不同风险等级的AI系统提出了明确的监管要求 。欧盟的AI法案强调AI系统应具有透明度、可解释性和公平性，高风险AI应用必须经过严格的风险评估和人类监督。这一法案的出台为全球AI治理树立了标杆。其他国家也在跟进，例如美国、中国、英国等都发布了AI伦理指南或原则，强调AI的安全性、可靠性和社会责任。 · 法规和标准制定： 未来几年，各国将陆续出台针对AI的法律法规和行业标准。例如，中国在2023年发布了《新一代人工智能治理原则（试行）》，提出了AI治理的四大原则： 促进发展、鼓励创新、确保安全、理性治理 。同时，中国还发布了《生成式人工智能服务管理办法（试行）》，对生成式AI服务的安全管理和用户权益保护提出了具体要求。美国则通过行政命令和行业倡议的方式推动AI治理，例如白宫在2022年发布了《人工智能权利法案蓝图》，提出了保护AI用户权益的多项原则。欧盟、英国、日本等也在制定AI相关的法律法规，包括数据保护、算法透明度、AI系统认证等方面的规定。可以预见，未来几年将形成较为完善的AI治理法律体系。 · AI伦理审查与监督： 为了确保AI技术的负责任应用，各国将建立AI伦理审查和监督机制。许多企业已经开始实施AI伦理审查流程，在研发和部署AI系统前进行伦理风险评估。未来，政府可能会要求关键领域的AI系统（如医疗、金融、交通等）接受伦理审查，以确保其符合伦理和法律要求。此外，可能会设立专门的AI伦理监督机构，对AI系统的运行进行持续监督，及时发现和纠正潜在的伦理问题。 · 国际合作与协调： 由于AI治理涉及全球范围，各国需要加强合作与协调。例如，在AI伦理原则、数据隐私标准等方面，各国应寻求共识，避免因标准不一致导致的市场分裂。国际组织可以在这方面发挥作用，如OECD可以牵头制定AI伦理的国际准则，联合国可以推动全球AI治理的对话。未来，我们有望看到更多的国际合作项目，如联合开展AI伦理研究、共同建立AI治理平台等，以促进全球AI治理的良性发展。 总的来说，未来的人工智能将在技术、产业、就业和治理等方面呈现出快速发展和深刻变革的趋势。我们需要以开放和合作的态度迎接AI的到来，充分发挥其带来的机遇，同时积极应对所面临的挑战。通过政府、企业和社会各界的共同努力，我们有信心引导AI朝着更加安全、可靠、有益的方向发展，让人工智能真正成为人类社会进步的强大动力。 AI与人类的交互及关系 人工智能与人类的关系正变得越来越紧密，人机交互（Human-Computer Interaction, HCI）的方式也在不断演进。从早期的键盘鼠标交互，到现在的语音助手、智能代理，再到未来的更自然的对话和协作，AI与人类的互动正朝着更加 自然、无缝 的方向发展。 在日常生活中，我们已经广泛使用各种AI助手来帮助我们完成任务。例如，语音助手（如Siri、Alexa、小爱同学等）可以听懂我们的语音指令，回答问题、播放音乐、设置提醒等。这些助手通过语音识别和自然语言处理技术，实现了人与机器的语音交互，让我们可以用说话的方式与机器交流。未来，语音交互将更加成熟，AI助手将能够理解上下文和情感，提供更加个性化的服务。 除了语音，视觉交互也是人机交互的重要组成部分。摄像头和传感器让机器能够“看到”周围环境，从而实现手势识别、面部识别等功能。例如，一些智能家居系统可以识别人脸来开锁，智能安防摄像头可以识别人的行为并报警。在医疗和教育领域，计算机视觉还用于识别医学影像、批改作业等。未来，随着AR/VR技术的发展，人机视觉交互将更加沉浸，我们可能通过AR眼镜与AI进行更直观的互动。 随着AI技术的发展， 智能代理 （Intelligent Agent）将成为人机交互的新形态。智能代理是指能够自主感知环境、制定决策并执行任务的AI实体。它们可以代表用户与其他系统进行交互，甚至可以作为用户的数字伙伴来协助完成工作。例如，一个办公场景中的智能代理可以帮助用户整理邮件、安排日程、撰写报告，就像一个贴心的助理。在金融领域，智能投顾代理可以根据用户的财务状况提供投资建议和自动交易。在未来，我们可能会拥有多个这样的智能代理，它们各司其职，协同工作，为我们提供全方位的智能服务。 人机交互的另一个重要方面是 情感交互 。目前的AI已经能够识别一些基本的情感信号，如语音的语气、面部表情等，并据此调整回应方式。未来的AI有望具备更强的情感理解和表达能力，能够更好地与人类进行情感交流。例如，一个情感智能机器人可以通过表情和语调来判断用户的情绪，并给予安慰或鼓励。这种情感交互将提升人机互动的温度和信任度，使AI更像一个真正的伙伴。 然而，人机交互的进步也带来了新的挑战，如隐私保护、安全和伦理问题。当AI越来越了解我们的个人信息和偏好时，我们需要确保这些数据不会被滥用。同时，AI的决策过程需要更加透明，以避免因算法偏见导致的不公正对待。因此，在追求更自然的人机交互的同时，我们也需要建立相应的伦理和法律框架，确保AI的发展不会侵犯人类的权利和尊严。 展望未来，人工智能将与人类形成更加紧密的共生关系。一方面，AI将成为我们日常生活和工作中不可或缺的一部分，像助手一样随时为我们服务；另一方面，人类将继续主导AI的发展方向，赋予AI伦理和价值观，确保AI的行为符合人类的利益和道德标准。正如微软CEO萨提亚·纳德拉所言：“未来不是人与机器的竞争，而是人与AI的协作。” 在不远的将来，我们有望看到人与AI并肩工作、互相理解、共同创造的美好图景。

The total transaction value of medical technology (medtech) dealmaking in 2025 surged to $92.8 billion – the highest level in more than a decade – but overall activity remained muted, with just 46 deals announced through Nov. 30, according to PwC’s "US Deals 2026 outlook" report . The report found the value spike was driven almost entirely by three mega-deals that dominated the year’s mergers and acquisitions (M&A) landscape. Abbott Laboratories’ $23.5 billion acquisition of Exact Sciences led the pack, signaling continued appetite for molecular diagnostics and data-driven testing. Blackstone followed with a $20.5 billion take-private of Hologic. Rounding out the top three was Waters Corporation’s $17.5 billion purchase of Becton Dickinson’s biosciences and diagnostics unit. The report noted that, beyond those transactions, dealmakers largely moved cautiously amid regulatory uncertainty, macroeconomic pressure and shifting investor expectations, which lengthened diligence timelines and raised the bar for execution. Still, several second-half transactions – including Stryker’s $4.9 billion acquisition of Inari Medical and GE HealthCare’s $2.3 billion purchase of imaging software provider Intelerad – suggested momentum may be building heading into 2026. The report noted that companies that can point to scalable digital infrastructure and measurable clinical or operational impact are increasingly viewed as premium assets, with imaging software, diagnostics platforms and data-enabled procedural technologies expected to remain focal points. "Acquirers are increasingly focused on evidence, not aspiration," James Woods, principal of deals and U.S. medtech leader at PwC, told MobiHealthNews . He explained that for AI, robotics and connected-care platforms, buyers want proof of scalable digital infrastructure, measurable clinical or operational impact, and clear pathways for integration into existing workflows. That includes real-world data demonstrating improved outcomes, efficiency gains or cost reduction, along with regulatory readiness, cybersecurity robustness and commercial traction. "Technologies that combine differentiation with repeatable deployment and clear value creation are the ones most likely to command premium valuations in this environment," Woods said. For activity to broaden in 2026, confidence around execution needs to improve, he stated. "As regulatory clarity increases, portfolio reviews conclude and capital markets stabilize, we expect more mid-sized, capability-building transactions to come to market," Woods said. He added that continued divestitures of non-core or subscale assets should also expand the opportunity set, helping translate available capital into broader deal flow. "Buyers are adapting by building more flexibility and discipline into the deal process," Woods said. Longer diligence timelines – particularly around supply chains, data flows, manufacturing footprint and regulatory exposure – are now the norm. “As a result, we’re seeing greater use of staged transactions, minority investments, carve-outs and structured capital solutions that allow acquirers to manage risk while maintaining strategic upside,” Woods said. He added that integration planning is also starting earlier, with a sharper focus on operational resilience, diversified sourcing and regulatory compliance from day one. “In 2026, success will come from pairing strategic conviction with rigorous, scenario-based execution planning,” Woods said.