admin 两场报告组 袁传喜 随着2024年“人工智能+”行动首次出现在政府工作报告中，随着大规模建模技术从实验室走向千万企业的生产线，一场智能驱动的生产力革命正在重塑中国经济的底层逻辑。 2026年两会召开时，智能生物作为大规模模式落地的重要形式，将成为与会者热议的焦点。从聊天支持工具到可以完成您工作的“数字员工”。从云呼叫到本地部署，座席正在实现从“回答问题”到“解决问题”的飞跃。从“可用”到“易于使用”到规模化到什么程度？产业生态如何协同发展？安全治理如何保障？如何才能在人才发展方面取得进步？男人两场代表从技术创新、场景应用、系统建设等方面建言献策，共同探索智能驱动的产业新路。他们普遍认为，智能化不仅是技术的迭代，更是生产关系的重构。当“数字化劳动力”成为常态，产业竞争规则将被改写。从“工具”到“员工” 智能体将驱动生产范式的重构。大规模模型功能的快速迭代，使得智能体如何从“测试”走向“生产”，并真正融入产业结构的问题凸显出来。到目前为止，人工智能一直是决策的辅助工具，依靠人类的经验和判断来创造价值。人工智能技术的进步正在走向智能化从顾问到执行者的代理人。智能代理可以分解复杂的任务、调用工具链并自主迭代，直到达到目标。这种转变涉及生产要素的重组。计算能力、算法和现场数据的紧密集成正在创造一种新型的“数字劳动力”。市场很清楚这种趋势。醋。中商产业研究院发布的报告显示，2024年全球AI智能座席市场规模约为51亿美元。该机构分析师预测，到2030年全球AI智能座席市场价值将接近500亿美元。市场的快速扩张是由行业加速将AI从语音转化为行动所推动的。制造业将是最先遭受变革浪潮的行业。华为“智能制造”创新理念旨在通过融合“智能制造”为企业提供完整的智能解决方案。华为技术有限公司AI解决方案首席架构师王宁分享了多个案例。该汽车企业应用华为工业互联网平台后，订单交付周期从14天大幅缩短至7天，库存周转率提升25%。一家电子企业通过云转型，IT资源利用率从30%提升到70%。一家钢铁企业通过上云，每年节省能源成本超过5000万元。 “这些实实在在的价值效益是智能制造活力的最好证明。”同时，郑州360集团推出的“纳米漫剧流水线”，是国内首个基于自主研发的“纳米漫剧引擎”的工业级AI智能代理制作工具。聪明的特工将在太空中旅行。自动化流程、智能故事板和非线性编辑技术有效解决了传统人工智能制作中常见的镜头透明度问题，实现了“快三倍”的制作效率和“电影品质”，并为快速发展的漫画行业创建了新的可扩展基础设施。随着“数字化员工”的大规模雇佣，商业规则也将被改写。中国人民的政治。全国政协委员、360集团创始人周鸿祎对《证券日报》记者表示，一旦智能手机成为主流用户，各电商平台可能会出现“聪明的交易者”，倒逼平台重建底层业务基础设施，如身份验证、信用评估、业务规则等。从更宏观的角度来看，这种转型的最终目标远不止简单地提高效率。 “一键走人工智能开发的全部目的是创建由价值观驱动、自主、生成任务并可以解决无限种任务的通用代理。实现通用人工智能的关键是深刻理解人类的意义。全国政协委员、北京人工智能综合研究院院长朱松春表示，今年将分两场会议就人工智能产业发展和人才培养等方面提出建议。 “人类社会正在进入智能时代，通用人工智能要安全发展、造福人类，必须探索一条符合中国国情的道路。”从“训练”到“推理” 算力成本成为新的测试问题。 “数字化员工”成为货物生产线、处理客户服务甚至进行理性购买。这些员工的大脑，也就是大模型，由于“思维迟缓”，无法一直停留在云端。 “小脑”和“神经末梢”执行某些动作。从“大脑”到“神经元”的演变正在引起计算基础设施的“焦点转移”，同时也带来了许多技术挑战。智能代理的核心是“执行”。当人工智能从“说话”走向“工作”时，其算力消耗逻辑对于记者来说将发生根本性的改变。在聊天中，他们必须分解步骤并通过反复试验来完成任务，而消耗的代币数量（计算能力的衡量标准）可能比聊天场景大数百甚至数千倍。这意味着，如果过去对计算能力的需求主要参与一次性大型模型“训练”项目，那么他们未来在计算能力上的大部分支出将主要来自推理，而持续的“过度”智能体在日常工作中思考、调用工具、试错修改等过程中生成的“rhead”。归根结底，算力挑战归结为成本。目前，国内各大模型厂商普遍面临着一个尴尬的困境：智能体需要反复调用API（应用程序编程接口）来执行复杂的任务。每次的成本可能是一次简单对话的数百倍，并且随着用户数量的增加而线性增加。与一次性投资的训练成本不同，推理成本对于对价格高度敏感的企业客户来说，如果智能代理产生的效率提升无法覆盖其所带来的计算能力开销，这一决定也得到了业界的证实，自 2025 年以来，全球科技巨头一直在改进他们的推论。降低推理成本的基础设施。英伟达花费200亿美元收购了一家致力于推理芯片的公司，亚马逊、微软、谷歌和Meta向博通下了大笔推理芯片订单。国内，百度、阿里巴巴、字节跳动等公司也在加速推理计算能力的部署。阿里巴巴宣布未来三年将投资超过3800亿元人民币建设云和人工智能硬件基础设施。百度智能云已成功点亮1万张自研卡池，并计划进一步扩容至3万张卡。 “推理芯片和训练芯片有着完全不同的要求。”周鸿祎表示，此次训练需要万卡组高速互联，其中一张卡出现故障。我向他解释说，如果发生这种情况，可能会打乱他的整个训练。推理类似于互联网服务。 “只要你能记住模型，你就可以可以无限堆叠机器。从这个意义上说，他认为，一旦智能体成为主流交互的切入点，国家的产业政策不仅会注重芯片培养，还会为这些“数字员工”配备廉价好用的推理芯片，包括终端芯片、物联网边缘芯片，以及企业对算力的私有化部署，加速形成巨大的算力。只有算力的重点从“训练大脑”转向“展开神经末梢”，智能体才能真正从“测试”走向“实用”，才能加速构建系统协同和风险治理从“单点”到“生态”的终极形态。人类不是孤立运作的“超级个体”，而是相互协作的“数字社会”。随着技术障碍逐渐被克服，更深层次的挑战也随之出现。当网络上有数十亿个代理运行和交互时，它们如何协同工作？你如何管理他们？谁负责？ “单个智能体容易出错、容易疲劳、产生幻觉，但多个智能体协同工作时，能力会大大提高。”北京驰远人工智能研究院院长王忠元用“三个傀儡胜过诸葛亮”的比喻说。通过相互合作，多个智能体可以比单个智能体更好地处理特定情况下的任务，为人工智能技术走出实验室、深度融入实体经济提供了重要途径。此外，智能代理的自主性带来了新的风险。特工可能犯错误而不受惩罚，甚至被劫持并用作攻击工具，或在协作过程中导致不可预测的行为。全国政协委员、奇安信总裁齐向东对《证券日报》记者表示，要实现创新与安全的动态平衡，关键是将安全特性融入到人工智能应用的全生命周期。明确合规红线，统一核心安全责任，强化权限和内容管控。用AI对抗AI，让安全功能领先于安全风险。全国政协委员、安天科技集团总裁兼总架构师肖新光提出，应对人工智能时代安全挑战的关键是充分利用制度优势，打造国家主导的“人工智能+”国家安全技术引擎，由战略企业研发并广泛应用于工业领域。他建议使用网络的防病毒和安全工具作为指导。聚焦人工智能领域共性安全问题，依托共性特征为引擎，推动共性技术引擎融入各类人工智能产品和应用场景。这确保了产品、设备及相关场景“开箱即用的安全基因”，先避免发展失控，后治理风险，实现“突破大门，将问题消灭在萌芽状态”，全面构筑人工智能应用安全的坚实基础。值得注意的是，AI人才培养体系也需要尽快更新。 “当前，通用人工智能在全球科技竞赛中处于领先地位，人才是赢得这场科技竞赛的关键。”朱松春说培养人工智能人才是他最关心的问题。他首先带领团队考虑了建立通用人工智能实验班、实施整体人工智能联合研究合作人才培养计划等一系列可借鉴和推广的切实可行的方案。从技术突破到产业落地，从算力重构到生态治理，摄政代理人的每一个阶段的演进都离不开政治的支持。 《2025年政府活动报告》指出，“人工智能+”举措将持续推进。 2025年8月，国务院印发《关于全面实施‘人工智能+’行动的意见》，为人工智能与经济社会各行业、各领域广泛深入融合互动提供“建设”。 2026年，省、自治区、直辖市等8个部门工业和信息化部联合公布《关于实施人工智能+制造业专项行动的意见》指出，到2027年，日本人工智能主要核心技术安全可靠供给，产业规模和赋能水平跻身世界第一。推动制造业3至5个常见大型模型综合应用，形成特色鲜明、全覆盖的大型工业模型，推出1000个高水平工业智能体，打造100个工业领域优质数据集，驱动500个典型应用场景。从“+AI”到“AI+”、“智能体”行动 此外，技术进步正在重塑产业格局。全国政协委员、知乎创始人兼首席执行官周原表示：“展望未来，人工智能将在代表性的愿景中，这一愿景正在通过智能代理逐步实现。当每个人都有自己的智能助手，每个企业都有“数字化劳动力”，计算能力像电一样唾手可得，代理可以作为SaaS软件使用时，每个普通人和小企业都将拥有“点石成金”的能力。这场由智能驱动的变革最终将重塑中国经济的产业格局和创新基因。
（编辑：王婉莹）