2026全国两会声音丨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|人工智能|区块链|宇宙|智能体|算法

来源：高校人工智能与大数据创新联盟

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“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，并在协作里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。（来源：证券日报，作者：袁传玺；原文标题：智能体浪潮奔涌重塑产业格局前景可期）

全国高校人工智能与大数据创新联盟

全国高校人工智能与大数据创新联盟（简称:高校联盟）是由清华大学、浙江大学、中南大学、东北大学、上海工程技术大学、重庆邮电大学、东北林业大学、佛山科学技术学院、曲阜师范大学、黑龙江大学、海豚大数据科技等全国54家高校、企业共同发起，于2018年5月26日在北京中国科技会堂正式成立。迄今为止，联盟发展会员300多家, 覆盖全国20多个省市。联盟由一批积极投身于“人工智能、大数据、区块链”教育事业的高校、科研机构、企事业单位和个人自愿组成的公益性、全国性学术交流服务平台。中国工程院原常务副院长、中国工程院院士潘云鹤、中国科学院院士陈国良、中国工程院院士李伯虎担任联盟名誉理事长，中国工程院院士谭建荣担任联盟理事长。联盟工作接受工信部、国家网信办等政府部门行政管理和业务指导。联盟主要工作是推进产教融合、校企合作、协同育人。(加盟微信13651193492)

华算人工智能研究院

华算人工智能研究院全称是“山西省华算人工智能研究院有限公司”，是经山西转型综合改革示范区管理委员会批准，于2023年10月在太原成立的第一批专业研究人工智能、赋能数字经济产业发展的独立法人组织。华算人工智能研究院依托全国高校人工智能与大数据创新联盟专家委员会及理事会资源，按照山西省委省政府、山西转型综合改革示范区管理委员会发展人工智能、数字经济的系列文件精神和工作计划，将研究院打造成为山西省发展人工智能、数字经济的示范应用推广平台，同时面向全国开展人工智能业务。华算人工智能研究院名誉院长由中国工程院院士李伯虎担任。研究院内设AI产业学院共建中心、实训实习就业中心、实验室建设中心、专家智库等6个职能部门。欢迎加入华算人工智能研究院专家智库，共同赋能高校AI人才培养及产教融合事业发展。

高校区块链专委会

全国高校人工智能与大数据创新联盟区块链专委会（简称:高校区块链专委会），是由北京大学、浙江大学、武汉大学、西南财经大学、北京交通大学、郑州大学、贵州大学、桂林电子科技大学、山西农业大学、佛山科学技术学院、陕西师范大学、中国网安、海豚大数据科技等全国40多家高校、企业和机构共同发起，于2019年12月7日在广东省佛山市正式成立。目前发展高校及企业会员70多家。中国工程院院士、浙江大学教授陈纯担任高校区块链专委会名誉顾问；福州大学教授蔡维德、中国计算机学会区块链专委会主任斯雪明教授、中国人民银行数字货币研究所副所长狄刚担任高校区块链专委会名誉主任；北京大学信息科学技术学院区块链中心主任陈钟教授担任高校区块链专委会主任。高校区块链专委会主要工作是促进高校区块链教育，为高校区块链专业建设及学科发展提供专家咨询服务。

高校元宇宙专委会

全国高校人工智能与大数据创新联盟元宇宙专业委员会（简称:高校元宇宙专委会），是由清华大学、湖南大学、浙江大学、四川大学、汕头大学、河北金融学院、保定市元宇宙协会、英伟达中国、海尔衣联网研究院、海豚大数据科技(天津)有限公司等全国20多所高校、企业和机构共同发起，于2022年11月5日在北京正式成立。中国工程院院士、计算机软件与虚拟现实领域专家赵沁平担任高校元宇宙专委会名誉顾问；中国工程院院士、北京航空航天大学电气与自动化学院名誉院长、中国航天科工集团有限公司科技委高级顾问李伯虎担任高校元宇宙专委会名誉主任；清华大学信息国研中心可信软件和大数据部常务副主任邢春晓担任高校元宇宙专委会主任委员。目前已发展高校及企业会员30多家。高校元宇宙专委会主要工作是促进高校元宇宙教育、加强校企合作、推动元宇宙专业建设及学科发展，为元宇宙教育教学提供专家咨询服务。

高校数字经济专委会

全国高校人工智能与大数据创新联盟数字经济专业委员会（简称:高校数字经济专委会），是由华算人工智能研究院、清华大学、北京大学、中国人民大学、中国社会科学院信息化研究中心、四川大学、北京外国语大学、北京科技大学、北京工业大学、北京语言大学、北京化工大学、北京联合大学、北京物资学院、北京印刷学院、西藏民族大学、河北金融学院、重庆财经学院、苏州城市学院、北京中关村软件园、百度、海豚大数据科技等全国60多家高校、企业和机构共同发起，于2024年1月12日在北京正式成立。清华大学经济管理学院教授姜旭平、北京大学信息管理系教授赖茂生、中国社会科学院信息化研究中心主任姜奇平、中国科学院大学经济与管理学院教授吕本富担任高校数字经济专委会主任委员。高校数字经济专委会主要工作是促进高校数字经济专业建设及学科发展，推动产学研合作，为高校数字经济专业教育教学提供专家咨询服务。

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