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　　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。”

　　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”。

　　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。

　　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。