21世紀經濟報道記者冉黎黎 北京報道 2026中國信通院深度觀察報告會于2025年12月12日至13日在北京舉行，報告會以“面向‘十五五’人工智能浪潮下的新質生產力發(fā)展”為主題。對于人工智能，報告會上提到，技術的不斷迭代，為大模型實用化打下堅實基礎，而智能體成為大模型應用落地的主要形式，展現出“數字勞動力”的雛形。同時，AI正在向價值創(chuàng)造的核心環(huán)節(jié)滲透，但其滲透速度仍受限于工業(yè)數據的獲取難度、工藝知識的封裝水平以及對可靠性的極致要求。另外，具身智能作為大模型與機器人結合的產物，已經取得認知智能與物理智能的雙線突破，但模型路線、數據范式以及最佳機器人形態(tài)仍未定型，大規(guī)模落地仍處于早期階段。最后，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(fā)展并行的另一條主線。

2026中國信通院深度觀察報告會于2025年12月12日至13日在北京舉行。（冉黎黎/圖）

智能體成為大模型應用落地主要形式

2025年，人工智能技術快速迭代，處在從技術創(chuàng)新向現實生產力轉化的關鍵轉折點。中國信息通信研究院人工智能研究所所長魏凱表示，2024年，我國人工智能核心產業(yè)規(guī)模超過9000億元，增速達24%，初步測算預計2025年有望超過1.2萬億元。

魏凱指出，今年以來，從信通院的大模型測試數據看，模型在語言和多模態(tài)理解能力上提升顯著，綜合能力分別提升了30%和50%，推理、編程等能力實現了“又好又快”的發(fā)展。技術的不斷迭代，為大模型實用化打下堅實基礎。智能體成為大模型應用落地的主要形式，展現出“數字勞動力”的雛形。

一方面，以Genspark、Manus、Minmax Agent、扣子為代表的通用智能體，在網頁交互、信息整合、調查研究等場景中的表現令人印象深刻，據中國信通院測試顯示，高度封裝的通用智能體產品可以獲得比頂級大模型更好的性能表現。

另一方面，針對編程、法律、人力資源等垂直場景的專用智能體聚焦特定行業(yè)或任務，強化專業(yè)適配能力，實現應用落地的精準破局。但總體上，無論是專用還是通用，To B還是To C，智能體還處在發(fā)展初期，其任務規(guī)劃的可靠性、與現有業(yè)務系統對接的復雜性，以及權責界定等難題依然突出。真正形成強大生產力，不僅有賴于基礎模型的進一步進化，更需與領域專有數據和流程進行深度結合。

AI正向價值創(chuàng)造核心環(huán)節(jié)滲透

2025年，人工智能行業(yè)應用持續(xù)深化落地，同時也暴露出應用深水區(qū)的結構性挑戰(zhàn)。魏凱表示，根據對數百個大模型在工業(yè)中的應用案例的分析，其在價值鏈中的分布仍呈現“兩端高、中間低”的微笑曲線態(tài)勢，這反映出研發(fā)設計與營銷服務環(huán)節(jié)更易獲得AI賦能。但一個積極的信號是，今年生產制造環(huán)節(jié)已展現出明顯抬高趨勢，案例占比由去年的19.9%增長至25.9%。

“這一變化表明，AI正在向價值創(chuàng)造的核心環(huán)節(jié)滲透，但其滲透速度仍受限于工業(yè)數據的獲取難度、工藝知識的封裝水平以及對可靠性的極致要求?！蔽簞P表示。

在談及我國制造業(yè)數智化發(fā)展的新進展、未來趨勢及人工智能應用前景時，中國信息通信研究院信息化與工業(yè)化融合研究所所長劉默進一步提到，如果說過去十年制造業(yè)數字化轉型的核心是解決提質降本增效，那么未來五年面對制造業(yè)高質量發(fā)展的要求，數智化將不只是解決效率問題，更要解決創(chuàng)新和韌性的問題。

一方面，效率仍然至關重要，但面對日益多元化的需求和持續(xù)加快的產品迭代速度，制造企業(yè)要能夠更加敏捷地捕捉并響應潛在需求，快速組織起面向不同產品供應所需的資源和柔性生產能力，并在這個過程中仍然保持極高效率和質量。

另一方面，制造企業(yè)還要具備更強創(chuàng)新能力，能夠有效將工業(yè)知識、海量數據和智能技術結合，高效甚至是自主化地生成更具競爭力的產品方案，或是突破關鍵制造技術，并通過智能內嵌的產品打通用戶入口，源源不斷提供高水平服務，以創(chuàng)造更大的增量價值空間。

發(fā)展智能經濟是挖掘經濟增長新動能必然路徑

《國務院關于深入實施“人工智能+”行動的意見》于今年8月印發(fā)，其中提出“智能經濟”的概念，并定下“到2030年智能經濟成為我國經濟發(fā)展的重要增長極”這一目標。

什么是“智能經濟”？中國信息通信研究院政策與經濟研究所副所長孫克指出，智能經濟是以人工智能技術為驅動力，以雙向賦能、加快向現實生產力轉化為主線，以完全信息、市場出清、理性決策為出發(fā)點，提升產業(yè)運行效率，重塑新產業(yè)新模式新業(yè)態(tài)，擴大生產消費組織可能性邊界，形成全要素生產率大幅提升、潛在生產能力最大化、全社會福利帕累托最優(yōu)的新型經濟形態(tài)。

孫克指出，面對人工智能發(fā)展潮流，必須把發(fā)展智能經濟擺在重要戰(zhàn)略位置，拓展經濟發(fā)展新空間，贏得未來發(fā)展主動權。發(fā)展智能經濟也是挖掘經濟增長新動能的必然路徑。當前，我國經濟社會發(fā)展面臨較大內外部壓力，亟需尋找到新的增長動能。發(fā)展智能經濟，有助于形成強大的創(chuàng)新驅動能力，拓展市場發(fā)展空間，助推經濟增長。

孫克提到，有美國學者指出，2025年上半年美國經濟增長幾乎完全依賴于人工智能基礎設施的投資。在供給端，智能經濟通過革新生產要素配置、升級產業(yè)發(fā)展范式、強化智能支撐體系，筑牢經濟增長根基。例如，AI視覺檢測系統可將工業(yè)生產漏檢率降至近乎為零，AI算法優(yōu)化全球供應鏈能顯著提升庫存周轉率并降低物流成本。在消費端，智能經濟創(chuàng)造新型消費場景、激活細分消費需求、推動消費結構升級。據商務大數據監(jiān)測，今年前10個月，我國AI眼鏡、智能手表等智能穿戴網零額增長23.1%，智能產品在提振消費、刺激經濟增長方面正發(fā)揮著重要作用。

“總體而言，我們有個基本觀點，人類關于新技術對經濟增長的預判，短期內，一般是高估的，而長期內，一般是低估的。人工智能未來的未知遠大于已知，未來發(fā)展的空間也會遠超于我們想象?！睂O克表示。

具身智能“仍未定型”

談及具身智能時，魏凱提到，具身智能作為大模型與機器人結合的產物，今年在政策與資本的推動下快速發(fā)展，融資金額超400億元，產業(yè)上下游企業(yè)達350多家。

中國信息通信研究院副總工程師許志遠也指出，當前具身智能的確取得了階段性突破。一方面，機器人的“認知智能”實現明顯躍升（即“大腦”能力），大模型使機器人能夠完成傳統機器人難以處理的復雜任務，具備“可感知、可思考、可交互”的智能特征。另一方面，“物理智能”加速突破：基于強化學習，人形機器人在復雜地形行走、高難度舞蹈等動態(tài)任務上表現顯著提升；基于模仿學習與大模型范式，上肢操作能力快速增強，已能執(zhí)行切黃瓜、倒水、疊衣服等精細操作。

與此同時，在許志遠看來，當前具身智能模型路線、數據范式以及最佳機器人形態(tài)仍未定型，大規(guī)模落地仍處于早期階段，其未來方向仍在持續(xù)競爭與快速演化中。

一是模型路線之爭：大模型范式是否適用于機器人？雖然大模型在語言、圖像、視頻領域取得巨大成功，但“同樣的范式能否直接遷移到機器人控制”仍未被證明。業(yè)界正在探索多種途徑。

二是數據訓練范式之爭：哪類數據才是機器人智能提升的關鍵？數據仍然是限制機器人能力躍升的核心瓶頸。目前機器人模型主要依賴三類數據，首先是真機數據，質量最高但采集昂貴、規(guī)模有限；其次是合成/仿真數據，規(guī)模大、成本低，但逼真度與物理一致性有差距；最后是人類第一視角視頻數據，自然、豐富，但動作標注與映射存在挑戰(zhàn)。當前尚無結論表明機器人領域是否會像NLP、CV一樣遵循Scaling Law——即“更多數據一定帶來更強能力”。因此，數據范式仍在快速演化，混合數據、多模態(tài)數據、世界模型生成數據等方向均在探索中。

三是形態(tài)路線之爭：人形機器人是不是“真需求”？具身智能的落地呈現出兩大派系：一種是人形堅守派（Tesla、Figure AI等），這些企業(yè)堅持全人形路線，原因包括人形最契合人類社會現有環(huán)境與工具體系；人形形態(tài)最利于學習人類動作、利用人類數據；長期看具備最大通用性。特斯拉和Figure AI因此持續(xù)投入大量資源，力圖構建“通用勞動機器人”。另一種是折中派（大量國內企業(yè)）。國內今年涌現出多款“輪—臂式復合機器人”，其特點是輪式底盤更可靠、成本更低、部署更簡單；動作可控性強，更適合集成到商業(yè)場景快速落地。這種路徑更強調“工程可落地性”，旨在在短期內形成可規(guī)模化的商業(yè)應用。

安全治理已成主線之一

中央經濟工作會議12月10日至11日在北京舉行。此前《中共中央關于制定國民經濟和社會發(fā)展第十五個五年規(guī)劃的建議》提出，全面實施“人工智能+”行動。在“十五五”開局之年，“人工智能+”也再度寫入中央經濟工作會議對來年的部署。

不同的是，去年中央經濟工作會議提到“開展‘人工智能+’行動，培育未來產業(yè)”，而今年會議則延展為“深化拓展‘人工智能+’，完善人工智能治理”。

在報告會上，魏凱也提到，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(fā)展并行的另一條主線。

魏凱表示，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迫在眉睫。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。

他指出，要把人工智能安全治理落到實處，產業(yè)主體需要行動起來，構建面向人工智能風險管控的“PDCA”（計劃—執(zhí)行—檢查—處理）循環(huán)。只有企業(yè)內部都能形成自閉環(huán)的敏捷治理機制，才能有效控制不斷出現的AI風險，確保AI發(fā)展行穩(wěn)致遠。

談及未來人工智能安全治理工作將如何開展，魏凱表示，下一步中國信通院將持續(xù)推動人工智能產業(yè)安全能力建設，建設人工智能安全漏洞庫，完善安全治理標準體系，持續(xù)開展人工智能安全測試，與產業(yè)伙伴緊密攜手，以實際行動踐行國家提出的“以人為本、智能向善”的發(fā)展理念。