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本报两会报道组袁传玺
当2024年“人工智能+”行动首次被写入政府工作报告 ，当大模型技术从实验室走向千万企业的生产一线 ，一场由智能体驱动的生产力变革正在重塑中国经济的底层逻辑 。
2026年全国两会召开之际 ，智能体作为大模型落地的关键形态 ，成为代表委员热议焦点 。从辅助聊天的工具 ，到能干活儿的“数字员工 ”；从云端调用 ，到本地部署——智能体正在从“回答问题 ”向“解决问题 ”跃迁 。
智能体从“能用 ”到大规模“好用 ”还有多远？产业生态如何协同共进？安全治理如何保驾护航？人才培养如何破局突围？众多两会代表委员从技术创新 、场景应用 、制度建设等维度建言献策 ，共同探寻智能体驱动的产业新图景 。他们普遍认为 ，智能体不仅是技术的迭代 ，更是生产关系的重构——当“数字员工 ”成为标配 ，产业竞争的规则将被重新书写 。
从“工具 ”到“员工 ”
智能体推动生产范式重构
大模型能力的快速迭代 ，正在将一个问题推至台前：智能体如何从“试用 ”走向“实用” ，真正嵌入产业肌理？
过去 ，人工智能是辅助决策工具 ，价值创造依赖于人的经验判断 。随着人工智能技术的进步 ，智能体正从参谋进化为执行者——它能够分解复杂任务 、调用工具链 、自主试错迭代 ，直至完成目标 。这一转变 ，意味着生产要素的重构：算力 、算法与场景数据的深度融合 ，正在催生新型“数字劳动力 ” 。
市场已敏锐捕捉到这一趋势 。中商产业研究院发布的报告显示 ，2024年全球AI智能体的市场规模约为51亿美元 。该研究院分析师预测 ，2030年全球AI智能体市场规模将接近500亿美元 。市场快速扩容的背后 ，是产业界加快对“AI从会说到会做 ”的落地实践 。
制造业率先迎来变革浪潮 。华为提出的“制造智能体”创新理念 ，旨在通过“场景化+平台化+生态化 ”的融合 ，为企业提供全栈式智能解决方案 。华为技术有限公司首席AI解决方案架构师王宁分享了多个落地案例：某车企应用华为工业互联网平台后 ，订单交付周期从14天锐减至7天 ，库存周转率提升25%；一家电子企业通过云化改造 ，IT资源利用率从30%跃升至70%；更有钢铁企业借助智能排产系统 ，年节省能耗成本超5000万元 。“这些实实在在的价值回报 ，正是智能制造生命力的最好证明 。 ”王宁表示 。
内容生产领域也同步开启了“工业级”转型 。360集团在郑州发布的“纳米漫剧流水线 ” ，是国内首个面向漫剧行业的工业级AI智能体生产工具 。基于自研的“纳米空间引擎 ” ，该智能体通过全自动流程 、智能分镜与非线性编辑技术 ，有效解决了传统AI制作中常见的镜头穿帮问题 ，实现了“3倍速出片 ，电影级质感 ”的制作效率 ，为快速增长的漫剧行业铺设了一条可规模化的新基建 。
当“数字员工 ”规模化上岗 ，商业规则也在被重写 。全国政协委员 、360集团创始人周鸿祎对《证券日报》记者表示 ，当智能体成为主流用户 ，各电商平台可能出现“智能体商家 ” ，这将倒逼平台重构身份认证 、信用评价、交易规则等底层商业基础设施 。
从更宏观的视角来看 ，这场变革的终极目标远不止于效率提升 。“人工智能发展的一个重要目标是造出由价值驱动 ，能自主生成任务 、解决各种非限定任务的通用智能体 ，实现通用人工智能的关键则在于深入理解何以为人 。 ”全国政协委员 、北京通用人工智能研究院院长朱松纯表示 ，他在今年两会将围绕人工智能产业发展、人才培养等建言献策 ，“人类社会正在跨入智能时代 ，必须探索一条符合中国国情的路径 ，让通用人工智能安全发展 、造福人类 。 ”
从“训练 ”到“推理 ”
算力成本成为新考题
当“数字员工”开始接管生产线 、处理客服 ，甚至进行理性采购 ，一个新的矛盾浮出水面：这些员工的大脑——大模型 ，不能总待在云端进行“慢思考 ” ，它们需要更敏捷、更经济的“小脑 ”和“神经末梢”去执行具体动作 。而这场从“大脑 ”到“神经 ”的进化 ，正在引发一场算力基础设施的“重心转移” ，也带来一系列技术挑战 。
智能体的核心在于“执行 ” 。当AI从“说话 ”转向“干活 ” ，其对算力的消耗逻辑发生了根本性改变 。周鸿祎给记者算了一笔账：当智能体不再是聊天的“嘴 ” ，而是干活的“手 ” ，它执行一次任务需要反复分解步骤 、试错搜索 ，消耗的token量（算力计量单位）可达聊天场景的数百倍甚至上千倍 。这意味着 ，如果说过去的算力需求主要集中在“训练 ”大模型这一一次性工程上 ，那么未来的算力支出大部分将主要来自推理 ，即智能体在日常工作中每一次思考 、每一次调用工具 、每一次试错纠偏所产生的持续“开销 ” 。
算力的挑战 ，说到底是个成本问题 。当前 ，国内大模型厂商普遍面临一个尴尬的困境：智能体执行复杂任务需反复调用API（应用程序编程接口） ，单次成本可达简单对话的数百倍 ，且随着用户量增长线性攀升 。与训练成本的一次性投入不同 ，推理成本是“用得多 、烧得多 ”的持续性支出 。对于价格极度敏感的企业客户而言 ，如果智能体带来的效率提升无法覆盖其背后的算力开销 ，那么“数字员工 ”的规模化上岗就只是美好愿望 。
这一判断正在产业端得到印证 。2025年以来 ，全球科技巨头纷纷加码推理基础设施以降低推理成本：英伟达斥资200亿美元收购专用推理芯片公司 ，亚马逊 、微软 、谷歌 、Meta均向博通下达推理芯片大单 。国内层面 ，百度 、阿里巴巴 、字节跳动等企业亦加速推理算力布局 ，其中阿里巴巴宣布未来三年投入超过3800亿元建设云和AI硬件基础设施；百度智能云成功点亮自研万卡集群 ，计划进一步扩展至3万卡 。
“推理芯片与训练芯片的要求截然不同 。”周鸿祎解释 ，训练需要万卡集群高速互联 ，单卡故障可能导致整体训练中断；推理则更像互联网服务 ，“只要内存能装下模型 ，就能无限叠加机器 ，对卡的要求低很多 ，成本可控 ” 。这一技术特性为中国芯片产业提供了“换道超车 ”的窗口 。
对此 ，他认为 ，一旦智能体成为主流交互入口 ，那么国家的产业政策就不能只盯着训练芯片 ，更要为这些干活的“数字员工”配好便宜好用的推理芯片 ，包括端侧芯片、IoT边缘芯片及企业私有化部署算力 ，加速构成一个庞大的算力网络 。
当算力重心从“训练大脑 ”转向“部署神经末梢 ” ，智能体才能真正从“试用”走向“实用 ” ，嵌入产业肌理 。
从“单点 ”到“生态 ”
加快系统协同与风险治理建设
智能体的终极形态并非孤立运作的“超级个体 ” ，而是相互协作的“数字社会 ” 。当技术层面的瓶颈逐步破题之后 ，更深层的挑战浮现：当数以亿计的智能体在网络上奔跑 、交互 ，它们如何协作？如何治理？谁来负责？
“单个智能体容易出错 、倦怠、幻觉 ，但通过多智能体协作 ，能力会显著提升 。 ”北京智源人工智能研究院院长王仲远以“三个臭皮匠顶个诸葛亮 ”类比——多智能体通过相互协同配合 ，处理具体场景任务的效果显著优于单一智能体 ，成为人工智能技术走出实验室 、深度融入实体经济的关键路径 。
此外 ，智能体的自主性带来了新型风险 ，智能体可能犯错却无人担责 ，可能被劫持成为攻击工具 ，并在协作中产生不可预测的行为 。
全国政协委员 、奇安信董事长齐向东对《证券日报》记者表示 ，要实现创新与安全的动态平衡 ，关键在于将安全能力嵌入AI应用全生命周期；明确合规红线 ，夯实安全主体责任 ，强化权限与内容管控；以AI对抗AI ，让安全能力始终跑在安全风险前面 。
全国政协委员 ，安天科技集团董事长、首席架构师肖新光提出 ，应对人工智能时代的安全挑战 ，关键要发挥制度优势 ，打造国家主导 、战略企业研发 、产业广泛应用的“人工智能+ ”国家安全技术引擎 。他提出 ，以网络安全反病毒引擎等共性能力为基础 ，聚合人工智能领域的共性安全问题集中攻关 ，推动共性技术引擎嵌入各类人工智能产品与应用场景 ，让相关产品 、装备 、场景“出厂即带安全基因 ” ，避免先发展后治理的失控风险 ，实现“关口前移 ，防患于未然” ，全面筑牢人工智能应用的安全地基 。
值得关注的是 ，AI人才培养体系也亟待升级 。“当下通用人工智能已成为全球科技竞争的制高点 ，要赢得这一场科技竞争 ，关键在于人才 。 ”朱松纯说 ，人工智能人才培养是他关注的重点问题 ，他带领团队初步探索出一套可供借鉴与推广的实践方案 ，包括开设通用人工智能实验班 、实施通用人工智能协同攻关合作体人才培养计划等 。
从技术突破到产业落地 ，从算力重构到生态治理 ，智能体的每一步演进都离不开政策加持 。
2025年《政府工作报告》指出 ，持续推进“人工智能+ ”行动；2025年8月份 ，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》 ，为AI与经济社会各行业各领域广泛深度融合提供“施工图 ”；2026年 ，工业和信息化部等八部门联合发布的《“人工智能+制造 ”专项行动实施意见》指出 ，到2027年 ，我国人工智能关键核心技术实现安全可靠供给 ，产业规模和赋能水平稳居世界前列 。推动3-5个通用大模型在制造业深度应用 ，形成特色化 、全覆盖的行业大模型 ，推出1000个高水平工业智能体 ，打造100个工业领域高质量数据集 ，推广500个典型应用场景 。
从“+AI”到“AI+ ” ，再到如今的“智能体 ” ，技术演进正在重塑产业格局 。正如全国政协委员 、知乎创始人兼首席执行官周源所言：“展望未来 ，AI终将服务于人 ，赋能于人 ，是人类能力的扩增 。 ”而在代表委员的构想中 ，这一愿景正通过智能体逐步落地：当每个人都有了自己的智能助理 ，每个企业都有了“数字员工 ” ，当算力像电力一样随取随用 ，当智能体像SaaS软件一样即开即用 ，每一个普通人和小企业都将被赋予“点石成金 ”的能力 。这场由智能体驱动的变革 ，最终重塑的不仅是产业的格局 ，更是中国经济的创新基因 。
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