當AI成為“伙伴”，如何駕馭萬億規模數字生產力？

當前，人工智能技術正加速向縱深演進，產業規模持續擴大、應用場景不斷拓展，其角色逐步從輔助性工具轉變為具備交互與學習能力的智能伙伴。近日，中國信息通信研究院舉辦“2026深度觀察報告會”，多位業內專家圍繞技術演進、行業應用與安全治理等核心議題，系統闡釋了人工智能發展的全新圖景。

從技術創新邁向現實生產力

2025年，人工智能技術持續快速迭代，正處于從技術創新邁向現實生產力的關鍵轉折點。數據顯示，2024年我國人工智能核心產業規模已突破9000億元，同比增長24%，預計2025年有望超過1.2萬億元。

在技術層面，基礎大模型不斷迭代升級。中國信通院人工智能研究所所長魏凱指出，根據該院測試結果，今年以來模型在語言與多模態理解能力上進步顯著，綜合性能分別提升30%和50%，推理、編程等能力也呈現出“又好又快”的發展態勢。

智能體正成為大模型應用落地的主要形態，展現出“數字勞動力”的雛形。目前，通用智能體如Genspark、Manus、扣子等，在網頁交互、信息整合等場景中表現亮眼；而面向編程、法律、人力資源等垂直領域的專用智能體，則通過強化專業適配能力，實現精準破局。

魏凱同時提醒，無論是通用還是專用智能體，是面向企業（To B）還是消費者（To C），目前仍處于發展初期，在任務規劃可靠性、與現有業務系統對接的復雜性以及權責界定等方面仍面臨挑戰。要真正形成強大生產力，不僅需要基礎模型的持續進化，更必須與行業專有數據、業務流程實現深度融合。

向價值創造核心環節滲透

2025年，人工智能行業應用持續深化，呈現出“雙向融合”的鮮明特征：一方面，智能原生產品在硬件、企業服務、創意設計等領域不斷涌現；另一方面，“人工智能﹢”行動扎實推進，為傳統產業提質、降本、增效注入新動能。

在工業領域，AI正逐步滲透至研發、生產、供應、銷售、服務全鏈條。魏凱分析指出，過去AI在工業中的應用呈現“兩端高、中間低”的“微笑曲線”，即研發與營銷環節應用較多，生產制造環節相對薄弱。但今年出現積極變化：生產制造環節應用案例占比從去年的19.9%上升至25.9%，表明AI正加速向價值創造的核心環節滲透。不過，這一進程仍受限于工業數據獲取難度、工藝知識封裝水平以及對可靠性的要求。

中國信通院信息化與工業化融合研究所所長劉默認為，如果說過去10年制造業數字化轉型的核心是“提質、降本、增效”，那么未來5年，數智化將更聚焦于“創新與韌性”。企業需要能夠敏捷響應市場需求、柔性組織生產資源，并通過“基礎模型﹢數字孿生﹢智能體”的新型架構，構建具備自學習、自優化能力的智能制造系統，打開新的價值空間。企業還需根據新的產品方案自主建立最優供應策略，實時監測并預警潛在風險，建立更加開放、彈性與韌性的供應網絡。

與此同時，大模型也催生了AI原生軟件、智能硬件等一系列新業態，并驅動企業組織方式深刻變革。典型的智能原生企業展現出人“少”價值“高”、業務高度垂直聚焦等新特征。部分領先企業甚至實現了從創立之初就盈利的模式，這使得One Person Company（OPC，單人公司）成為北京、上海等地培育的重點。

推進安全治理體系加快構建

隨著人工智能應用的深化與潛在風險的顯化，安全治理已成為與技術發展并行的另一條主線。在智能經濟時代，數據作為新型生產要素，其價值日益凸顯，質量要求也不斷提升。

中國信通院云計算與大數據研究所所長何寶宏指出，當前語言大模型的性能提升已面臨明顯的邊際效應遞減，進一步發展需依賴更高質量、更廣覆蓋的數據，包括納入私域、行業、專有等多維數據。對于多模態大模型而言，則需解決文本、音頻、視頻等不同模態數據的高效對齊問題，這對數據治理提出了新的挑戰。

何寶宏進一步表示，當前數據格局已發生深刻變化——人類生成數據、傳統互聯網數據與AI合成數據日益交融、難以精準區分。如何規范AI合成數據在模型訓練與迭代中的應用，已成為數據領域亟待破解的新課題。

2025年，應對模型幻覺、虛假信息、數據安全、智能體安全等現實風險已刻不容緩。同時，越來越多的研究也揭示出前沿模型存在自我復制、拒絕關閉、主動逃避、欺騙威脅等潛在風險，這些可能向現實風險轉化，需要引起高度重視。

魏凱強調，把人工智能安全治理落到實處，產業主體必須積極行動起來，構建覆蓋“計劃—執行—檢查—處理”（PDCA）循環的人工智能風險管控機制。只有在企業內部形成自閉環的敏捷治理機制，才能有效控制不斷演化的AI風險，護航行業行穩致遠。

在中國信通院政策與經濟研究所副所長李強治看來，2025年是人工智能治理轉向的關鍵時點，治理工作正從框架原則邁向務實行動，亟須構建既能適應技術快速迭代，又能應對國際競爭的公平有序治理體系。

除了技術演進與數據格局的挑戰，人格化AI正日益模糊現實與虛擬的邊界，其對人類社會的影響也將持續深化。例如：在融合應用層面，責任認定難題已成為制約AI賦能醫療、交通、金融等產業發展的瓶頸；在經濟社會層面，AI正在重構勞動力發展路徑與價值體系，人機協作中“機器”占比不斷提升，勞動力新價值有待重新定位等。

面向未來，李強治認為，應當從應對人機關系、人—人關系、人與社會關系三個維度出發，著力構建完善、公平、有序的人工智能治理體系。近期需探索知識產權、數據權益等方面的權責分擔機制，建立監管沙盒、分級分類等風險管控機制；中長期則應著眼于構建人機共生良好生態，從多維度提升AI透明度，始終堅持人類最終決策權與控制權，確保發展成果公平普惠。

中國信通院政策與經濟研究所副所長孫克指出：“人類對新技術影響的判斷，往往短期高估、長期低估。人工智能的未來，未知遠大于已知，其發展空間必將遠超我們今天的想象。”

記者：王碩

文字編輯：王菡娟

新媒體編輯：石偉強

審核：楊嵐