本報兩會報道組 袁傳璽

    當2024年“人工智能+”行動首次被寫入政府工作報告，當大模型技術從實驗室走向千萬企業(yè)的生產一線，一場由智能體驅動的生產力變革正在重塑中國經濟的底層邏輯。

    2026年全國兩會召開之際，智能體作為大模型落地的關鍵形態(tài)，成為代表委員熱議焦點。從輔助聊天的工具，到能干活兒的“數字員工”；從云端調用，到本地部署——智能體正在從“回答問題”向“解決問題”躍遷。

    智能體從“能用”到大規(guī)模“好用”還有多遠？產業(yè)生態(tài)如何協(xié)同共進？安全治理如何保駕護航？人才培養(yǎng)如何破局突圍？眾多兩會代表委員從技術創(chuàng)新、場景應用、制度建設等維度建言獻策，共同探尋智能體驅動的產業(yè)新圖景。他們普遍認為，智能體不僅是技術的迭代，更是生產關系的重構——當“數字員工”成為標配，產業(yè)競爭的規(guī)則將被重新書寫。

    從“工具”到“員工”

    智能體推動生產范式重構

    大模型能力的快速迭代，正在將一個問題推至臺前：智能體如何從“試用”走向“實用”，真正嵌入產業(yè)肌理？

    過去，人工智能是輔助決策工具，價值創(chuàng)造依賴于人的經驗判斷。隨著人工智能技術的進步，智能體正從參謀進化為執(zhí)行者——它能夠分解復雜任務、調用工具鏈、自主試錯迭代，直至完成目標。這一轉變，意味著生產要素的重構：算力、算法與場景數據的深度融合，正在催生新型“數字勞動力”。

    市場已敏銳捕捉到這一趨勢。中商產業(yè)研究院發(fā)布的報告顯示，2024年全球AI智能體的市場規(guī)模約為51億美元。該研究院分析師預測，2030年全球AI智能體市場規(guī)模將接近500億美元。市場快速擴容的背后，是產業(yè)界加快對“AI從會說到會做”的落地實踐。

    制造業(yè)率先迎來變革浪潮。華為提出的“制造智能體”創(chuàng)新理念，旨在通過“場景化+平臺化+生態(tài)化”的融合，為企業(yè)提供全棧式智能解決方案。華為技術有限公司首席AI解決方案架構師王寧分享了多個落地案例：某車企應用華為工業(yè)互聯(lián)網平臺后，訂單交付周期從14天銳減至7天，庫存周轉率提升25%；一家電子企業(yè)通過云化改造，IT資源利用率從30%躍升至70%；更有鋼鐵企業(yè)借助智能排產系統(tǒng)，年節(jié)省能耗成本超5000萬元。“這些實實在在的價值回報，正是智能制造生命力的最好證明。”王寧表示。

    內容生產領域也同步開啟了“工業(yè)級”轉型。360集團在鄭州發(fā)布的“納米漫劇流水線”，是國內首個面向漫劇行業(yè)的工業(yè)級AI智能體生產工具?；谧匝械?ldquo;納米空間引擎”，該智能體通過全自動流程、智能分鏡與非線性編輯技術，有效解決了傳統(tǒng)AI制作中常見的鏡頭穿幫問題，實現了“3倍速出片，電影級質感”的制作效率，為快速增長的漫劇行業(yè)鋪設了一條可規(guī)模化的新基建。

    當“數字員工”規(guī)?；蠉?，商業(yè)規(guī)則也在被重寫。全國政協(xié)委員、360集團創(chuàng)始人周鴻祎對《證券日報》記者表示，當智能體成為主流用戶，各電商平臺可能出現“智能體商家”，這將倒逼平臺重構身份認證、信用評價、交易規(guī)則等底層商業(yè)基礎設施。

    從更宏觀的視角來看，這場變革的終極目標遠不止于效率提升。“人工智能發(fā)展的一個重要目標是造出由價值驅動，能自主生成任務、解決各種非限定任務的通用智能體，實現通用人工智能的關鍵則在于深入理解何以為人。”全國政協(xié)委員、北京通用人工智能研究院院長朱松純表示，他在今年兩會將圍繞人工智能產業(yè)發(fā)展、人才培養(yǎng)等建言獻策，“人類社會正在跨入智能時代，必須探索一條符合中國國情的路徑，讓通用人工智能安全發(fā)展、造福人類。”

    從“訓練”到“推理”

    算力成本成為新考題

    當“數字員工”開始接管生產線、處理客服，甚至進行理性采購，一個新的矛盾浮出水面：這些員工的大腦——大模型，不能總待在云端進行“慢思考”，它們需要更敏捷、更經濟的“小腦”和“神經末梢”去執(zhí)行具體動作。而這場從“大腦”到“神經”的進化，正在引發(fā)一場算力基礎設施的“重心轉移”，也帶來一系列技術挑戰(zhàn)。

    智能體的核心在于“執(zhí)行”。當AI從“說話”轉向“干活”，其對算力的消耗邏輯發(fā)生了根本性改變。周鴻祎給記者算了一筆賬：當智能體不再是聊天的“嘴”，而是干活的“手”，它執(zhí)行一次任務需要反復分解步驟、試錯搜索，消耗的token量（算力計量單位）可達聊天場景的數百倍甚至上千倍。這意味著，如果說過去的算力需求主要集中在“訓練”大模型這一一次性工程上，那么未來的算力支出大部分將主要來自推理，即智能體在日常工作中每一次思考、每一次調用工具、每一次試錯糾偏所產生的持續(xù)“開銷”。

    算力的挑戰(zhàn)，說到底是個成本問題。當前，國內大模型廠商普遍面臨一個尷尬的困境：智能體執(zhí)行復雜任務需反復調用API（應用程序編程接口），單次成本可達簡單對話的數百倍，且隨著用戶量增長線性攀升。與訓練成本的一次性投入不同，推理成本是“用得多、燒得多”的持續(xù)性支出。對于價格極度敏感的企業(yè)客戶而言，如果智能體帶來的效率提升無法覆蓋其背后的算力開銷，那么“數字員工”的規(guī)模化上崗就只是美好愿望。

    這一判斷正在產業(yè)端得到印證。2025年以來，全球科技巨頭紛紛加碼推理基礎設施以降低推理成本：英偉達斥資200億美元收購專用推理芯片公司，亞馬遜、微軟、谷歌、Meta均向博通下達推理芯片大單。國內層面，百度、阿里巴巴、字節(jié)跳動等企業(yè)亦加速推理算力布局，其中阿里巴巴宣布未來三年投入超過3800億元建設云和AI硬件基礎設施；百度智能云成功點亮自研萬卡集群，計劃進一步擴展至3萬卡。

    “推理芯片與訓練芯片的要求截然不同。”周鴻祎解釋，訓練需要萬卡集群高速互聯(lián)，單卡故障可能導致整體訓練中斷；推理則更像互聯(lián)網服務，“只要內存能裝下模型，就能無限疊加機器，對卡的要求低很多，成本可控”。這一技術特性為中國芯片產業(yè)提供了“換道超車”的窗口。

    對此，他認為，一旦智能體成為主流交互入口，那么國家的產業(yè)政策就不能只盯著訓練芯片，更要為這些干活的“數字員工”配好便宜好用的推理芯片，包括端側芯片、IoT邊緣芯片及企業(yè)私有化部署算力，加速構成一個龐大的算力網絡。

    當算力重心從“訓練大腦”轉向“部署神經末梢”，智能體才能真正從“試用”走向“實用”，嵌入產業(yè)肌理。

    從“單點”到“生態(tài)”

    加快系統(tǒng)協(xié)同與風險治理建設

    智能體的終極形態(tài)并非孤立運作的“超級個體”，而是相互協(xié)作的“數字社會”。當技術層面的瓶頸逐步破題之后，更深層的挑戰(zhàn)浮現：當數以億計的智能體在網絡上奔跑、交互，它們如何協(xié)作？如何治理？誰來負責？

    “單個智能體容易出錯、倦怠、幻覺，但通過多智能體協(xié)作，能力會顯著提升。”北京智源人工智能研究院院長王仲遠以“三個臭皮匠頂個諸葛亮”類比——多智能體通過相互協(xié)同配合，處理具體場景任務的效果顯著優(yōu)于單一智能體，成為人工智能技術走出實驗室、深度融入實體經濟的關鍵路徑。

    此外，智能體的自主性帶來了新型風險，智能體可能犯錯卻無人擔責，可能被劫持成為攻擊工具，并在協(xié)作中產生不可預測的行為。

    全國政協(xié)委員、奇安信董事長齊向東對《證券日報》記者表示，要實現創(chuàng)新與安全的動態(tài)平衡，關鍵在于將安全能力嵌入AI應用全生命周期；明確合規(guī)紅線，夯實安全主體責任，強化權限與內容管控；以AI對抗AI，讓安全能力始終跑在安全風險前面。

    全國政協(xié)委員，安天科技集團董事長、首席架構師肖新光提出，應對人工智能時代的安全挑戰(zhàn)，關鍵要發(fā)揮制度優(yōu)勢，打造國家主導、戰(zhàn)略企業(yè)研發(fā)、產業(yè)廣泛應用的“人工智能+”國家安全技術引擎。他提出，以網絡安全反病毒引擎等共性能力為基礎，聚合人工智能領域的共性安全問題集中攻關，推動共性技術引擎嵌入各類人工智能產品與應用場景，讓相關產品、裝備、場景“出廠即帶安全基因”，避免先發(fā)展后治理的失控風險，實現“關口前移，防患于未然”，全面筑牢人工智能應用的安全地基。

    值得關注的是，AI人才培養(yǎng)體系也亟待升級。“當下通用人工智能已成為全球科技競爭的制高點，要贏得這一場科技競爭，關鍵在于人才。”朱松純說，人工智能人才培養(yǎng)是他關注的重點問題，他帶領團隊初步探索出一套可供借鑒與推廣的實踐方案，包括開設通用人工智能實驗班、實施通用人工智能協(xié)同攻關合作體人才培養(yǎng)計劃等。

    從技術突破到產業(yè)落地，從算力重構到生態(tài)治理，智能體的每一步演進都離不開政策加持。

    2025年《政府工作報告》指出，持續(xù)推進“人工智能+”行動；2025年8月份，國務院發(fā)布《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，為AI與經濟社會各行業(yè)各領域廣泛深度融合提供“施工圖”；2026年，工業(yè)和信息化部等八部門聯(lián)合發(fā)布的《“人工智能+制造”專項行動實施意見》指出，到2027年，我國人工智能關鍵核心技術實現安全可靠供給，產業(yè)規(guī)模和賦能水平穩(wěn)居世界前列。推動3－5個通用大模型在制造業(yè)深度應用，形成特色化、全覆蓋的行業(yè)大模型，推出1000個高水平工業(yè)智能體，打造100個工業(yè)領域高質量數據集，推廣500個典型應用場景。

    從“+AI”到“AI+”，再到如今的“智能體”，技術演進正在重塑產業(yè)格局。正如全國政協(xié)委員、知乎創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官周源所言：“展望未來，AI終將服務于人，賦能于人，是人類能力的擴增。”而在代表委員的構想中，這一愿景正通過智能體逐步落地：當每個人都有了自己的智能助理，每個企業(yè)都有了“數字員工”，當算力像電力一樣隨取隨用，當智能體像SaaS軟件一樣即開即用，每一個普通人和小企業(yè)都將被賦予“點石成金”的能力。這場由智能體驅動的變革，最終重塑的不僅是產業(yè)的格局，更是中國經濟的創(chuàng)新基因。