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　　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”。