2026全國兩會聲音丨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

來源：高校人工智能與大數據創新聯盟

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，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”到大規模“好用”還有多遠？產業生態如何協同共進？安全治理如何保駕護航？人才培養如何破局突圍？眾多兩會代表委員從技術創新、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，產業競爭的規則將被重新書寫。

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”，真正嵌入產業肌理？

過去，人工智能是輔助決策工具，價值創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。中商產業研究院發布的報告顯示，2024年全球AI智能體的市場規模約為51億美元。該研究院分析師預測，2030年全球AI智能體市場規模將接近500億美元。市場快速擴容的背后，是產業界加快“AI從會說到會做”的落地實踐。

制造業率先迎來變革浪潮。華為提出的“制造智能體”創新理念，旨在通過“場景化+平臺化+生態化”的融合，為企業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互聯網平臺后，訂單交付周期從14天銳減至7天，庫存周轉率提升25%；一家電子企業通過云化改造，IT資源利用率從30%躍升至70%；更有鋼鐵企業借助智能排產系統，年節省能耗成本超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“工業級”轉型。360集團在鄭州發布的“納米漫劇流水線”，是國內首個面向漫劇行業的工業級AI智能體生產工具。基于自研的“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鋪設了一條可規模化的新基建。

當“數字員工”規模化上崗，商業規則也在被重寫。全國政協委員、360集團創始人周鴻祎對《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、交易規則等底層商業基礎設施。

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發展、人才培養等建言獻策，“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”去執行具體動作。而這場從“大腦”到“神經”的進化，正在引發一場算力基礎設施的“重心轉移”，也帶來一系列技術挑戰。

智能體的核心在于“執行”。當AI從“說話”轉向“干活”，其對算力的消耗邏輯發生了根本性改變。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“開銷”。

算力的挑戰，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”的持續性支出。對于價格極度敏感的企業客戶而言，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”的規模化上崗就只是美好愿望。

這一判斷正在產業端得到印證。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、字節跳動等企業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，單卡故障可能導致整體訓練中斷；推理則更像互聯網服務，“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”，嵌入產業肌理。

從“單點”到“生態”，加快系統協同與風險治理建設

智能體的終極形態并非孤立運作的“超級個體”，而是相互協作的“數字社會”。當技術層面的瓶頸逐步破題之后，更深層的挑戰浮現：當數以億計的智能體在網絡上奔跑、交互，它們如何協作？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同配合，處理具體場景任務的效果顯著優于單一智能體，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，并在協作里產生不可預測的行為。

全國政協委員、奇安信董事長齊向東對《證券日報》記者表示，要實現創新與安全的動態平衡，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，關鍵要發揮制度優勢，打造國家主導、戰略企業研發、產業廣泛應用的“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同攻關合作體人才培養計劃等。

從技術突破到產業落地，從算力重構到生態治理，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，持續推進“人工智能+”行動；2025年8月份，國務院發布《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，為AI與經濟社會各行業各領域廣泛深度融合提供“施工圖”；2026年，工業和信息化部等八部門聯合發布的《“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，產業規模和賦能水平穩居世界前列。推動3-5個通用大模型在制造業深度應用，形成特色化、全覆蓋的行業大模型，推出1000個高水平工業智能體，打造100個工業領域高質量數據集，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格局。正如全國政協委員、知乎創始人兼首席執行官周源所言：“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的格局，更是中國經濟的創新基因。（來源：證券日報， 作者：袁傳璽；原文標題：智能體浪潮奔涌 重塑產業格局前景可期）

全國高校人工智能與大數據創新聯盟

全國高校人工智能與大數據創新聯盟（簡稱:高校聯盟）是由清華大學、浙江大學、中南大學、東北大學、上海工程技術大學、重慶郵電大學、東北林業大學、佛山科學技術學院、曲阜師范大學、黑龍江大學、海豚大數據科技等全國54家高校、企業共同發起，于2018年5月26日在北京中國科技會堂正式成立。迄今為止，聯盟發展會員300多家, 覆蓋全國20多個省市。聯盟由一批積極投身于“人工智能、大數據、區塊鏈”教育事業的高校、科研機構、企事業單位和個人自愿組成的公益性、全國性學術交流服務平臺。中國工程院原常務副院長、中國工程院院士潘云鶴、中國科學院院士陳國良、中國工程院院士李伯虎擔任聯盟名譽理事長，中國工程院院士譚建榮擔任聯盟理事長。聯盟工作接受工信部、國家網信辦等政府部門行政管理和業務指導。聯盟主要工作是推進產教融合、校企合作、協同育人。(加盟微信13651193492)

華算人工智能研究院

華算人工智能研究院全稱是“山西省華算人工智能研究院有限公司”，是經山西轉型綜合改革示范區管理委員會批準，于2023年10月在太原成立的第一批專業研究人工智能、賦能數字經濟產業發展的獨立法人組織。華算人工智能研究院依托全國高校人工智能與大數據創新聯盟專家委員會及理事會資源，按照山西省委省政府、山西轉型綜合改革示范區管理委員會發展人工智能、數字經濟的系列文件精神和工作計劃，將研究院打造成為山西省發展人工智能、數字經濟的示范應用推廣平臺，同時面向全國開展人工智能業務。華算人工智能研究院名譽院長由中國工程院院士李伯虎擔任。研究院內設AI產業學院共建中心、實訓實習就業中心、實驗室建設中心、專家智庫等6個職能部門。歡迎加入華算人工智能研究院專家智庫，共同賦能高校AI人才培養及產教融合事業發展。

高校區塊鏈專委會

全國高校人工智能與大數據創新聯盟區塊鏈專委會（簡稱:高校區塊鏈專委會），是由北京大學、浙江大學、武漢大學、西南財經大學、北京交通大學、鄭州大學、貴州大學、桂林電子科技大學、山西農業大學、佛山科學技術學院、陜西師范大學、中國網安、海豚大數據科技等全國40多家高校、企業和機構共同發起，于2019年12月7日在廣東省佛山市正式成立。目前發展高校及企業會員70多家。中國工程院院士、浙江大學教授陳純擔任高校區塊鏈專委會名譽顧問；福州大學教授蔡維德、中國計算機學會區塊鏈專委會主任斯雪明教授、中國人民銀行數字貨幣研究所副所長狄剛擔任高校區塊鏈專委會名譽主任；北京大學信息科學技術學院區塊鏈中心主任陳鐘教授擔任高校區塊鏈專委會主任。高校區塊鏈專委會主要工作是促進高校區塊鏈教育，為高校區塊鏈專業建設及學科發展提供專家咨詢服務。

高校元宇宙專委會

全國高校人工智能與大數據創新聯盟元宇宙專業委員會（簡稱:高校元宇宙專委會），是由清華大學、湖南大學、浙江大學、四川大學、汕頭大學、河北金融學院、保定市元宇宙協會、英偉達中國、海爾衣聯網研究院、海豚大數據科技(天津)有限公司等全國20多所高校、企業和機構共同發起，于2022年11月5日在北京正式成立。中國工程院院士、計算機軟件與虛擬現實領域專家趙沁平擔任高校元宇宙專委會名譽顧問；中國工程院院士、北京航空航天大學電氣與自動化學院名譽院長、中國航天科工集團有限公司科技委高級顧問李伯虎擔任高校元宇宙專委會名譽主任；清華大學信息國研中心可信軟件和大數據部常務副主任邢春曉擔任高校元宇宙專委會主任委員。目前已發展高校及企業會員30多家。高校元宇宙專委會主要工作是促進高校元宇宙教育、加強校企合作、推動元宇宙專業建設及學科發展，為元宇宙教育教學提供專家咨詢服務。

高校數字經濟專委會

全國高校人工智能與大數據創新聯盟數字經濟專業委員會（簡稱:高校數字經濟專委會），是由華算人工智能研究院、清華大學、北京大學、中國人民大學、中國社會科學院信息化研究中心、四川大學、北京外國語大學、北京科技大學、北京工業大學、北京語言大學、北京化工大學、北京聯合大學、北京物資學院、北京印刷學院、西藏民族大學、河北金融學院、重慶財經學院、蘇州城市學院、北京中關村軟件園、百度、海豚大數據科技等全國60多家高校、企業和機構共同發起，于2024年1月12日在北京正式成立。清華大學經濟管理學院教授姜旭平、北京大學信息管理系教授賴茂生、中國社會科學院信息化研究中心主任姜奇平、中國科學院大學經濟與管理學院教授呂本富擔任高校數字經濟專委會主任委員。高校數字經濟專委會主要工作是促進高校數字經濟專業建設及學科發展，推動產學研合作，為高校數字經濟專業教育教學提供專家咨詢服務。

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