在AMD “Advancing AI 2026大會”前夕，輝達搶先公佈了資料中心CPU產品Vera的更多技術細節。 這不僅是輝達繼Grace之後在CPU領域的又一重磅落子，更是其從“賣顯示卡”向“賣AI工廠”垂直整合戰略的徹底攤牌—— Vera是全球首款從核心層面專為代理式AI（Agentic AI）量身定製的處理器。 輝達還透露，Vera Rubin NVL72已進入量產爬坡階段，該平台的供應鏈覆蓋了全球350多個工廠、30個國家，超過300家合作夥伴參與其中。

階躍董事長、千里科技董事長印奇 ，在WAIC主論壇開幕式上，講他對 AI 發展脈絡的理解，很有啟發性。 結合AI七十年發展脈絡展開 AI始終圍繞“實現通用智能”演進：從早期靠人工規則驅動的符號主義，到讓模型從資料中自主學習的機器學習，再到如今大模型已具備強語言理解能力，正從“回答問題的工具”升級為可處理長周期複雜任務的Agent，程式設計能力已超越人類，落地條件已然成熟。 印奇強調，語言是AI能力突破的核心：掌握自然語言讓AI能理解對話與知識，而掌握程式語言則讓AI獲得了呼叫系統、操作軟體的“通用鑰匙”。Agent將取代傳統軟體成為生產力最小單元，可獨立完成“目標拆解-執行-校驗-交付”的全閉環，直接嵌入生產過程而非僅輔助人類。

7 月 17 日至 20 日，2026 世界人工智慧大會暨人工智慧全球治理高等級會議主論壇（WAIC 2026）正式召開。作為一年一度的 AI 行業盛會，今年大會依然聚集了國內外大模型公司、AI 應用和硬體廠商，雷科技（ID：leitech）旗下 AI 新媒體「雷科技 AGI（leikejiagi）」也派出報導團，赴上海進行現場報導。 這屆 WAIC 最搶鏡的，當然還是機器人。它們在展館裡隨便動兩下，就能圍出三層觀眾。但真正留在我們腦子裡的，反而是幾組不那麼熱鬧的畫面：樂聚機器人在模擬產線上連續搬箱子，千覺機器人慢慢折起一個紙盒，智元機器人穿著黃色馬甲在場館裡導覽，榮耀手機背後的攝影機伸出來，開始主動轉頭看人。 根據大會官方給出的資料，本屆 WAIC 三地四館、超過 10 萬平方米展區、有超過 1100 家企業、3000 項展品和 300 款全球首發產品，但這一屆 WAIC 真正重要的地方不在「大」，而在「硬」。 圖片來源：雷科技

Anthropic正發力金融領域，持續推出多款面向銀行與金融科技企業的AI智能體產品。 Anthropic聯合創始人兼首席執行長達里歐・阿莫代伊 兩大頂尖AI初創企業——OpenAI與Anthropic，正競相拓展與大型金融機構的合作關係，彼此之間的競爭持續加劇。 總部位於舊金山的Anthropic，旗下擁有可對標OpenAI爆款產品ChatGPT的ClaudeAI助手。該公司正面向銀行、投資管理機構和保險公司推出一系列新的AI智能體產品。

“高階智駕普及、AI智能座艙、9系車型大戰，是這屆車展的主要看點。”4月24日，北京車展正式開幕。早上9點，小米汽車率先打響車展新聞發佈會第一槍，當雷軍站在舞台中央預告小米下一款新車YU7 GT將於5月亮相時，其也為小米汽車今年的節奏定調：SU7、YU7的衍生車型，以及基於崑崙平台的全新增程產品，將在接下來的幾個月密集登場。僅僅20分鐘後，隔壁展台的理想汽車接棒上場。李想在舞台中央，從容而興奮地講述全新一代理想L9 Livis的設計與技術細節，氣氛到達頂點時還親自演示起了防夾手車門。全新一代理想L9 Livis將於5月15日正式上市。與小米汽車一樣，理想汽車在車展也是為今年密集新產品作節奏鋪墊。兩大流量巨頭的開場之後，整個新國展陷入了一種前所未有的喧鬧。據雷峰網不完全統計，僅24日一天，全館就密集舉行了162場新聞發佈會；25日這一數字仍超過60場。兩天累計超215場發佈會，頻率之高令人咋舌。從A1到A4，從B1到B4，再從W1到W4與E1到E4，17個展館幾乎在同一時間此起彼伏地響起音樂與掌聲。燈光、視訊、演講交錯進行，每一個展台都在試圖成為中心。密集的新聞發佈，將這屆車展推向了一個在規模與聲量上都具備全球領先意味的高度。官方將本次車展定調為“全球之最”——展會總展出面積達38萬平方米，規模躍居全球車展首位；展車總數1451台，包含首發車181台，概念車71台。“這不僅是北京車展在規模上的歷史新高，也躍居全球車展首位，是全球規模和影響最大的汽車展會。”官方如是總結。當一系列“之最”數字疊加215場發佈會的密集轟炸，本屆車展顯然已不再是簡單的產品秀場。回望2024年，“流量戰”成為車展最核心的焦點；2025年，“價格戰”讓全行業陷入內卷泥潭。而2026年，當所有玩家都已就位、所有技術都已趨於同質，這場“全球之最”的車展，真正的看點在那裡？01. 智駕的“頂天立地”：高階智駕普惠以及L3商用元年2026年，當一家車企還在將高階智駕作為頂配車型的溢價籌碼時，它已經輸了。本屆北京車展釋放出的最強烈訊號是：高階智駕正在經歷一次前所未有的普惠化運動。在零跑展台，售價8萬級的A10成為了智駕普惠化的最佳代表，該車是市場上首款將“車位到車位”領航輔助駕駛帶入10萬元以內市場的車型。上市48小時大定破萬、28天大定突破4萬台的A10，向行業證明了：消費者不是不需要智駕，而是此前智駕太貴了。平民車型A10搭載高階智駕背後反映的不是簡單的配置下放，而是高階智駕整個市場開始走向規模優先，而不是此前的技術為王。當下，感知硬體的標準化、算力平台的規模化、演算法能力的復用，讓原本動輒數萬元的智駕系統，開始具備大規模複製的條件。如果說以零跑為代表的公司做的是智駕真正意義上的平權，那麼華為等智駕玩家則在這屆車展上釋放了另一個訊號：L3級智能駕駛的商用元年，真的來了。本屆車展上，華為乾崑ADS 5.0正式亮相，與此同時華為正式開啟了L3的商用。在60-120km/h的高速公路及城市快速路上，當系統啟動後，駕駛員可合法地脫手、脫腳，並將視線轉移至非駕駛相關活動。目前，ADS 5.0 L3系統已在北京、上海、廣州等全國23個核心城市完成路測認證，並將於2026年內實現規模化落地。此外，為了打消使用者對L3的顧慮，華為與國內車企共同明確了L3的責任歸屬：在系統啟動且未要求接管的情況下發生交通事故，責任將由華為與合作車企共同承擔。同時，配備ADS 5.0 L3的車型將配置600萬元的專項保險，以解決使用者對L3功能“不敢用、怕擔責”的擔心。在本屆車展上，多家車企開始明確展示具備L3能力的硬體與技術儲備。以嵐圖泰山為代表，這類車型已經在架構層面預留了L3自動駕駛所需的冗餘能力，包括更高等級的感知體系、更強的計算平台以及更完善的安全機制。這意味著，行業已經從“討論L3”進入到“準備落地L3”的階段。此外，極狐阿爾法S、深藍 SL03是首批獲准入許可的L3自動駕駛車型；小鵬搭載三顆圖靈晶片的車型號稱也具備L3能力。L3商用的“頂天”到高階智駕普惠的“落地”，智駕競爭將進入新階段。02. 智能座艙的進化：從“車機”到“智能體”如果說上一代智能座艙的競爭焦點是“螢幕夠不夠大、晶片夠不夠快”，那麼本屆北京車展展示的則是另一幅圖景：AI大模型正在重新定義人車關係。在吉利展台上，極氪8X上搭載的由千里科技、階躍聯合開發的座艙智能體“超級Eva”勾起了很多人的體驗慾望，其核心突破在於：從此前“一問一答的Chatbot”進化為可處理複雜任務的整車智能體。使用者只需說一句“帶我去接孩子放學，順便找一家可自提的麥當勞，5點前到學校”，系統便能自主規劃路線、啟動智駕、途中下單、零時取餐、校門口自動泊車，號稱全程無需人工干預。而這一賽道的競爭遠不止吉利一家。榮威在本屆車展帶來了全球首款“AI原生汽車”家越07，其與火山引擎深度合作，推出行業首個AI原生技術架構“CPP”。這一架構的顛覆之處在於：AI大模型首次深度接入實體汽車，實現對物理裝置的調度、決策與執行，完成AI從“網際網路場景”向“物聯網場景”的跨越。榮威的戰略意圖十分明確，讓汽車成為行走在現實世界中最具代表性的“具身智能終端”。在更廣泛的展館裡，阿里巴巴千問大模型、字節跳動豆包大模型、科大訊飛星火大模型、商湯絕影大模型等紛紛亮相，分別與多家車企展示了聯合開發的智能座艙解決方案。例如，阿里雲在車展宣佈，長安、東風、北汽、比亞迪、吉利、長城、理想、上汽大眾、上汽智己等整車品牌將接入千問。未來，這些車企的部分車型將在車內可實現複雜路徑規劃、閒聊、查新聞、訂酒店、買門票、點外賣、查快遞等全場景服務。這些動作都指向了一個清晰的趨勢，未來座艙不再是一個介面，而是一個具備認知能力的系統；更重要的是，大模型正在打破座艙與智駕之間的邊界。這意味著，當大模型能夠理解使用者的情緒、預判使用者的需求，甚至主動提供服務時，車機這個概念，就將被智能體取代。03. 自主品牌沖高：“9系”宇宙的全面戰爭如果你走進本屆北京車展，會發現一個有趣的現象：幾乎每一個自主品牌的展台上，都停放著一台名字裡帶“9”或“8”的大型SUV。這不是巧合，而是一場自主品牌圍繞30萬以上高端市場的集體突圍。理想汽車帶來了全新一代L9 Livis，定價55.98萬元，搭載雙5nm自研馬赫100晶片，總算力高達2560TOPS，全線控底盤硬體預埋L3級自動駕駛。蔚來ES9以52.8萬-65.8萬元的預售價亮相，採用900V高壓平台，車長超5.37米，軸距達3.25米；小鵬GX預售價39.98萬元，全球首發全域線控轉向系統，預埋L4級智駕硬體；魏牌9X預售價37.18萬-41.18萬元，全系標配後輪轉向，轉彎半徑僅5.1米；零跑D19則以21.98萬-26.98萬元的價格，將大型SUV門檻下探至20萬級。更高端的，是問界全新M9 Ultimate領世加長版——預售價66.98萬元起，搭載6顆雷射雷達（含一枚896線雷射雷達），將“科技豪華”的敘事推至新高度。比亞迪則攜大唐EV（預計售價25萬-30萬元）與仰望U8L雙線出擊，前者提供950公里續航與兆瓦級閃充，後者則是在百萬級市場的又一次品牌試探；極氪8X、智己LS8等車型同樣以“8系”之名加入戰局，與理想L8、問界M8形成正面交鋒。在這場“9系宇宙”的戰爭中，各家的技術路線呈現出鮮明的差異化。理想L9 Livis主打“AI家庭旗艦”，強調全線控底盤與L3硬體預埋，同時以雙馬赫100晶片支撐艙駕融合；蔚來ES9堅持“純電+換電”路線，900V高壓平台與BaaS方案將購車門檻降至42萬元；小鵬GX則以全域線控轉向和圖靈AI晶片（總算力3000TOPS）建構技術護城河。問界M9依靠華為乾崑ADS 5.0與鴻蒙座艙5.2，深度繫結華為生態；比亞迪則通過“兆瓦閃充2.0”與全固態電池展示的技術儲備，建構垂直整合的競爭壁壘。這一輪“沖高”與前幾年最大的不同在於：自主品牌不再只是“堆料”，而是開始在核心技術領域建立真正的差異化優勢。 理想的馬赫100晶片、華為的ADS 5.0、比亞迪的兆瓦閃充，等等，每一項都是需要多年研發積累才能攻克的硬核技術。從市場資料來看，自主品牌在高端市場的攻勢已經初見成效。2026年一季度，SUV市場自主品牌銷量佔比達60%，3月單月更升至66.2%。同期蔚來、理想、極氪分別實現136%、11.9%和90%的同比增長，主要增量均來自中大型及以上SUV細分市場。這意味著，30萬以上的價格帶，BBA腹地已丟失大半。04. 合資品牌不再“被動挨打”：從“拿來主義”到“中國定義”當自主品牌在高端市場高歌猛進時，合資品牌也沒有坐以待斃。本屆北京車展上，一個鮮明的訊號是：BBA與大眾等合資巨頭，正在發起一場前所未有的反擊戰。與以往將全球車型直接匯入中國的“拿來主義”不同，此次合資品牌的新車呈現出三大共性特徵：一是研發主導權向中國團隊傾斜，二是在智駕等核心領域全面採用中國方案，三是產品定義完全圍繞中國使用者需求展開。寶馬新世代iX3長軸距版是這一策略的代表。這款車不僅為中國市場加長軸距，更值得注意的是，其70%的作業系統程式碼由中國團隊開發。同時，寶馬與Momenta合作開發全場景領航輔助，聯合阿里定製AI大模型，CLTC續航超900公里。奔馳方面，純電GLC全球首發，基於MB.EA純電平台打造，支援800V架構，搭載自研MB.OS架構及與Momenta合作開發的中國專屬全場景輔助駕駛系統。奧迪同樣加大攻勢。上汽奧迪純電旗艦E7X標配後輪轉向、空氣懸架及CDC減震，智駕引入Momenta；一汽奧迪首次在燃油車A6L上引入華為乾崑智駕系統。這種“燃油車+華為智駕”的組合，是奧迪在智能化轉型期守住燃油車基盤的巧妙策略。大眾ID.ERA 9X作為上汽大眾品牌增程旗艦，預售價32.98萬-37.98萬元，搭載1.5T增程器，綜合續航達1651公里。值得注意的是，大眾同樣選擇了中國智駕方案，深度繫結Momenta。在主流市場，東風日產NX8以14.99萬元的起售價，成為合資品牌“價格下探”的排頭兵。其“AI舒享五件套”的配置策略，明顯是對標自主品牌的打法。Momenta成為本屆車展上最忙碌的供應商之一。其R6/R7強化學習大模型已上車奔馳、寶馬、奧迪、豐田、日產等幾乎所有主流合資品牌，提供覆蓋高速、城區、泊車的全場景NOA能力。這種“外資品牌+中國智駕”的合作模式，標誌著合資品牌在智能化領域的戰略轉變：既然自研趕不上，不如直接採購中國最先進方案。但不可忽視的是，相比自主品牌的激進與快速迭代，合資品牌整體仍然顯得節奏偏慢。這並非單純的技術問題，而是體系問題。在全球架構與本土需求之間，合資品牌需要更多時間完成決策與調整；而在軟體定義汽車的時代，這種“時間差”往往會被進一步放大。因此，本屆車展上合資品牌的“反攻”，更多是一種姿態與訊號：它們正在加速轉型，但距離真正完成轉身，仍需時間。從更深層次看，合資品牌的這場“反攻”本質上是生存驅動的轉型。2026年一季度，寶馬在華交付14.4萬輛，同比下降10%；奧迪交付12.71萬輛，同比下降12%；奔馳交付11.16萬輛，同比下滑27%。三者合計同比減少近7萬輛。在產品力上，合資品牌依靠中國供應鏈的800V平台、高階智駕、AI座艙，正在縮小與自主品牌的技術差距。但這場“反攻”能奏效嗎？答案取決於兩個變數：一是價格，二是時間。 當合資品牌的產品力與自主品牌相當、價格卻高出30%以上時，消費者的品牌忠誠度能支撐多長時間？這將是2026-2027年中國汽車市場最值得關注的懸念。05. 底層的技術革命：線控底盤、閃充軍備競賽當智駕和座艙成為廠商宣傳的“面子”時，真正的“裡子”正在底盤、三電等消費者看不見的地方展開。本屆北京車展上，線控底盤、800V高壓平台、兆瓦閃充等底層技術，正在從“概念驗證”走向“全面量產”。首先是底盤技術的範式革命。傳統機械底盤正在被全線控底盤取代，後者不僅支援L3/L4級自動駕駛所需的冗餘控制，還能實現後輪轉向、四輪獨立驅動等提升操控靈活性的功能。理想L9 Livis全系配備800V全主動懸架和全線控底盤，硬體預埋L3級自動駕駛。小鵬GX全球首發博世全域線控轉向系統，取消了傳統機械轉向柱，為L4級自動駕駛鋪平道路。蔚來ES9同樣配備線控轉向、後輪轉向及全主動懸架。魏牌9X全系標配後輪轉向，轉彎半徑僅5.1米，大型SUV的靈活性甚至可以媲美緊湊型轎車。嵐圖泰山X8則配備了雙向16度後輪轉向與三腔空氣懸架、EDC魔毯技術，將底盤舒適性與操控性提升至新高度。這些底盤技術的共同特徵是：從“被動適應”到“主動控制”的跨越，懸架可以根據路況即時調節阻尼，後輪可以根據車速和轉向角度主動偏轉，車輛不再是對駕駛者指令的被動響應，而是成為主動參與駕駛過程的“智能夥伴”。其次是補能體系的“軍備競賽”。800V高壓平台已不再是50萬以上車型的專屬配置，而是成為30萬等級甚至20萬級車型的標配。本屆車展上，比亞迪、理想、問界、小鵬等主流車企的重點新車均支援800V。在本屆北京車展上，比亞迪重點展示了閃充技術，已實現常溫下5分鐘從10%充至70%，並在-30℃環境下仍具備高效充電能力，直接解決電動車在極端場景下的補能痛點  。與此同時，比亞迪不再單純強調單一電池性能，而是將電池、整車與充電體系打通，建構“電池+平台+補能網路”的一體化方案。作為電池行業霸主，在本屆北京車展上，寧德時代的展示，已經不再侷限於電池供應商的角色，而是試圖以能源科技平台的身份重塑行業認知。其在W4館打造超過1500平方米的“能源科技體驗區”，集中展示從電芯到能源網路的全鏈路能力，包括新一代超快充電池、鈉離子電池以及凝聚態電池等前沿技術。總結來看，本屆車展在底層技術維度呈現出“三箭齊發”的態勢：800V普及化、快充電池全面落地、線控底盤全面上車。這三條技術路線共同指向一個方向：智能電動汽車正從“功能疊加”走向“底層重構”，真正意義上的“軟體定義汽車”正在從底層硬體開始變為現實。06. 當集糰子品牌“重新組團”本屆車展呈現出的另一個趨勢是，中國車企多以集團形式參展。比亞迪、吉利、長城、奇瑞等車企，均不再以單一品牌單獨設館，而是以集團形式包下半個館甚至一整個展館。一位投資人告訴雷峰網，中國車企以集團軍形態參加車展，背後體現的不僅是行業整合背景下的內部協同能力，更體現的是全球化背景下面向海外客戶的整體亮相。位於E3館的比亞迪，是本屆車展“集團作戰”的代表。其包下了整個E3館，展出了王朝、海洋、騰勢、仰望、方程豹五大品牌矩。一位海外觀眾感嘆：“在歐洲，你找不到一家公司能同時展示電池、底盤、整車和充電網路。”這正是比亞迪垂直整合戰略的全球化敘事，它賣的不僅是車，更是一套可輸出全球的新能源解決方案。吉利汽車將A1館打造為“吉利科技生態”的主題空間。與比亞迪的垂直整合路線不同，吉利的集團作戰策略是“生態協同”：將吉利銀河、領克、極氪等品牌，與旗下的L4自動駕駛等業務類股同台展示。對於海外客戶而言，A1館的吸引力在於“前瞻性”。一位來自中東的經銷商表示：“吉利展示的不只是今天的車，還有明天的出行方式。這讓我們對合作有了更長遠的想像空間。”長城的集團作戰策略主打“專業化”。哈弗聚焦大眾SUV、魏牌主攻高端智能、坦克霸佔硬派越野、歐拉深耕年輕化市場、長城炮統治皮卡品類。五大品牌幾乎覆蓋了所有乘用車細分市場。這種全品類覆蓋的展示方式，向海外客戶傳遞的核心資訊是：無論你想要什麼動力的車，長城都能造。奇瑞集團佔據了E1館，以“技術奇瑞，全球熱愛”為主題，集結了奇瑞、星途、捷途、iCAR、縱橫、智界六大品牌。與其他幾家不同，奇瑞的集團作戰帶有濃厚的“出海”色彩。在E1館，一個值得注意的細節是：奇瑞專門設立了海外專場發佈會時段，從13:30到15:30，連續安排了奇瑞國際、捷途國際等品牌的海外專場。這種安排代表著，奇瑞將車展視為面向全球經銷商和媒體的舞台。從包館參展可以看出，中國汽車的競爭，正在從單品牌競爭，走向集團體系能力的輸出；從國內競爭，走向全球比舞。07. 寫在最後回顧今年北京車展。當215場發佈會在兩天內密集展開，當1451台展車鋪滿38萬平方米展館，這場被定義為“全球之最”的盛會，確實在規模與聲量上達到了一個新的高度。但真正重要的，從來不是“有多大”，而是“在發生什麼”。從高階智駕的普及，到AI座艙的躍遷；從自主品牌的集體沖高，到合資品牌的加速轉型；再到底層技術的持續突破，這些變化共同指向一個更清晰的方向。汽車，正在從工業產品，演變為AI驅動的智能體。真正的競爭，不在展館之內，而在接下來的幾年裡，誰能把這些技術轉化為穩定、可靠、可感知的使用者體驗。 (雷峰網)

3月5日，中國國務院總理李強在政府工作報告中介紹今年政府工作任務時提出，打造智能經濟新形態。深化拓展“人工智慧+”，促進新一代智能終端和智能體加快推廣，推動重點行業領域人工智慧商業化規模化應用，培育智能原生新業態新模式。支援人工智慧開源社區建設，促進開源生態繁榮。實施超大規模智算叢集、算電協同等新基建工程，加強全國一體化算力監測調度，支援公共雲發展。加快發展衛星網際網路。打造“5G+工業網際網路”升級版。深化資料資源開發利用，健全資料要素基礎制度，建設高品質資料集。完善人工智慧治理。3月5日，在十四屆全國人大四次會議首場“部長通道”集中採訪活動上，工業和資訊化部部長李樂成表示，2026年工信部將按照政府工作報告要求，大力推動人工智慧（AI）和製造業雙向奔赴。中國產業門類齊全，創新人才眾多，創新生態不斷改善，我們有信心，堅信必將有更多的世界級智能產品在這片熱土上生產出來。要努力推動AI電腦、AI手機、智能家居，更好地滿足人民群眾對美好生活的需求。要全力推進新一代人工智慧產品的攻關和迭代更新，包括腦機介面、自動駕駛汽車、人形機器人，推動科技攻關、技術迭代。大力支援發展智能農業機械、智能醫療器械，讓更多智能產品滿足各行各業各領域的需要。2024年，“人工智慧+”行動首次被寫入政府工作報告。2025年政府工作報告提出，持續推進“人工智慧+”行動。如今，“人工智慧+”連續三年寫入政府工作報告，而“智能經濟”則是首次提及。智能經濟是什麼？國家發展改革委國家資訊中心人工智慧處副處長、研究員易成岐對21世紀經濟報導記者表示，智能經濟是以人工智慧為核心驅動力的新型經濟形態，將全面重塑生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節。國研新經濟研究院創始院長朱克力對21世紀經濟報導記者表示，“智能經濟”首次寫入政府工作報告，被擺在更加突出的戰略位置。報告明確提出要“打造智能經濟新形態”，意味著智能經濟成為新質生產力發展的核心抓手與經濟轉型的關鍵突破。2025年8月，《國務院關於深入實施“人工智慧+”行動的意見》（以下簡稱《意見》）發佈，其中曾提出2027年、2030年、2035年三個階段目標，每個階段的目標均明確提及“智能經濟”。從2027年看，瞄準的目標是“智能經濟核心產業規模快速增長”，從“十五五”收官之年看，到2030年，“智能經濟成為中國經濟發展的重要增長極”。易成岐指出，未來五年，隨著人工智慧向通用人工智慧（AGI）和超級人工智慧（ASI）加速演進，人工智慧的感知、決策、行動等核心能力水平將繼續取得突破，智能經濟的兩大組成部分“智能產業化”與“產業智能化”將成為經濟發展的重要增長極。人工智慧將超越傳統工具輔助的基本定位，加速向新型基礎設施方向發展，將全面重構產業組織形態和商業運行邏輯，“智能無處不在”將成為經濟社會發展常態，生產力有望迎來革命性躍遷，生產關係將發生深層次變革，社會形態在高度智能化的同時將更具溫度。值得注意的是，易成岐提到，“十五五”時期，智能經濟對GDP的貢獻將完成從“增量補充”到“核心支柱”的關鍵轉變，為推動高品質發展、服務支撐全面建設社會主義現代化國家提供強勁動能。《意見》發佈以來，“智能經濟”一詞時常被用於和“數字經濟”進行比較。此前，北京師範大學京師特聘教授、博士生導師焦豪對《意見》的解讀中提到，相比於數字經濟，新一代人工智慧湧現的兩大新特徵（自主決策、自主行動）驅動智能經濟新形態湧現，重塑生產要素、服務體驗與競爭邏輯的運行範式，引發經濟社會的深刻變革。在朱克力看來，智能經濟是數字經濟的更高形態，把“智能”作為新一代經濟形態的核心特徵，意味著我們的政策重心，從過去的資訊化、數位化，全面轉向智能化。智能經濟不再是輔助角色，而是“十五五”開局之年的主力增長極。可以說，這一表述跳出單一技術應用維度，將人工智慧與實體經濟、數字基建、產業生態深度融合，通過深化“人工智慧+”行動，推動智能終端、智能體的商業化規模化落地，培育智能原生新業態。同時，以超大規模智算叢集、衛星網際網路等新基建為支撐，完善人工智慧治理與開源生態，讓智能技術從“工具”升級為經濟發展的“底層邏輯”。未來需要如何發力？易成岐指出，一是要在統籌謀劃和頂層設計上下功夫，加快形成部門與地方、政府與市場、國企與民企等多方合力，持續最佳化智能經濟發展環境，出台更具針對性、更具操作性、更契合實際需求的政策舉措。二是要堅持供需兩端協同發力，更好發揮“兩重”“兩新”政策效能，加大算力、資料、演算法、場景、資金等資源要素供給，充分挖掘人工智慧行業應用和新型智能消費需求，不斷推動人工智慧技術取得新的突破，培育一批易用好用、普惠便捷的人工智慧產品和服務體系。三是要鼓勵創新探索並激發創新熱情，支援有條件的地方和企事業單位圍繞智能經濟積極實踐創新，加快典型案例、創新模式和先進經驗複製推廣，通過標竿示範帶動人工智慧向更廣領域、更深場景、更高水平滲透應用。四是要加快培育創新型複合型人才，推動高校、科研院所與企業深化人才交流合作、促進人才合理流動，為智能經濟高品質發展提供堅實人才保障。 (21世紀經濟報導)

國產AI大模型春節檔密集發佈。在智譜正式推出新一代旗艦模型GLM-5，Minimax亦上線Minimax 2.5。同時，DeepSeek已在網頁及App端進行模型的版本更新，上下文窗口由原有的128K直接提升至1M（百萬Token）等級，能夠單次完成處理一部長篇小說。《科創板日報》記者獲悉，阿里千問的Qwen 3.5、字節跳動的豆包大模型2.0預計也將在春節期間發佈。從已發佈的模型來看，程式設計和智能體能力成為重點。但隨著智能體任務複雜度提升，單次任務的token消耗在急劇增加。若無法進一步降低成本，將影響未來AI的規模化落地。▌MiniMax、智譜瞄準AI程式設計2月12日，MiniMax正式上線最新旗艦程式設計模型MiniMax M2.5。作為全球首個為Agent場景原生設計的生產級模型，其程式設計與智能體性能 (Coding & Agentic)比肩國際頂尖模型，直接對標 Claude Opus 4.6，支援PC、App、跨端應用的全端程式設計開發，尤其在Excel高階處理、深度調研、PPT等Office核心生產力場景中均處於行業領先（SOTA）地位。M2.5模型啟動參數量僅10B，在視訊記憶體佔用和推理能效比上優勢明顯，支援 100 TPS超高吞吐量，推理速度遠超國際頂尖模型。而智譜在前一日推出的旗艦模型GLM-5，同樣主攻程式設計與智能體能力。GLM-5參數規模由上一代的355B擴展至744B，啟動參數從32B提升至40B。內部評估顯示，GLM-5在前端、後端、長程任務等程式設計開發場景中，平均性能較上一代提升超20%，真實程式設計體驗逼近Claude Opus 4.5水平。由於GLM-5的超強表現，智譜在港股近四個交易日實現翻倍，從203港元今日最高漲至443港元，收盤價已經逼近Minimax。過去一年，AI程式設計發展迅猛。Anthropic此前發佈的《2026年智能體編碼趨勢報告》中指出，傳統軟體開發的遊戲規則正在被徹底改寫。一個曾預計需要4到8個月的項目，使用Claude大模型後僅用兩周就完成。《報告》明確指出，程式設計師這一職業並不會消失，但那些“只會寫程式碼”的程式設計師將逐漸被市場淘汰。Anthropic的CEO達里歐·阿莫代伊在一年前就曾預言：“未來3～6個月，AI將編寫90％的軟體程式碼。”如今，這一預言正逐步轉化為現實。這或將對傳統軟體行業帶來影響。業內分析認為，AI智能體可以直接呼叫軟體底層系統，這動搖了傳統軟體“按人頭訂閱”的盈利邏輯，推動行業向“按使用計費”的模式轉型。▌智能體成為最核心的競爭主線CIC灼識諮詢TMT行業相關分析師對《科創板日報》記者表示，國產大模型競爭已從單純的參數規模競賽，全面轉向以技術差異化、應用場景深耕與成本效率為核心的新階段。春節期間及近期，各廠商的發佈與迭代均圍繞此主線展開。除了騰訊元寶和阿里千問等推出的行銷活動帶動市場對生態側的關注，近期字節跳動發佈的Seedance2.0、DeepSeek的V4模型和MiniMax上線的Agent平台等，從技術細節來看，無論是基座模型還是Agent的更新，都反映出智能體工程（Agentic Engineering）成為技術路線的重要競技場，AI企業對於模型的推理效率和長期任務表現更加注重，從大模型廠商當下模型設計的實際來看，產品形態也越來越Agent導向。圖片由AI生成灼識諮詢分析師表示，通用大模型在複雜業務邏輯和專業知識場景中表現有限。智能體通過整合領域知識、工具呼叫、工作流編排等能力，能夠深入垂直場景，提供專業化、自動化的解決方案，真正實現生產力變革。經歷近幾年的發展，市場普遍對於AI在實際場景中能夠帶來的真實價值更加關注，智能體是連結模型與使用者場景的關鍵一步，自然也是競爭的焦點。IDC中國研究經理孫振亞認為，大模型的能力正在從純粹的生成式輸出向智能體能力進化。“可以看到，各家模型廠商都在程式碼、多模態、長上下文和工具呼叫能力上做針對性的最佳化。程式碼和工具呼叫能力讓模型能夠進行執行和操作，多模態能力讓模型的感知從文字擴展至圖文音視訊，長上下文讓模型能處理更多的環境和記憶資訊。這些能力是模型能不能在更多場景中幹活並產出價值的基礎，也是智能體能力的重要組成部分。”▌AI規模化落地仍要過成本關談及AI規模應用的挑戰，CIC灼識諮詢TMT行業相關分析師表示，國內AI生態在晶片、框架、模型、應用層仍存在一些碎片化問題，需要進一步統一。在成本方面，他指出，從B端（企業端）來看，儘管API呼叫成本下降，但企業若追求私有化本地部署，一次性硬體投入和長期維運成本依然高昂且需要明確的業務價值閉環來證明投資回報，企業端部署的投入產出比（ROI）仍舊需要進一步驗證。孫振亞也表示成本是一大挑戰。隨著智能體任務複雜度提升，模型需要處理的上下文越來越長，呼叫鏈路越來越深，單次任務的token消耗在急劇增加。成本降不下來，智能體就只能停留在高價值場景，很難真正普及。另外，可靠性也是瓶頸。灼識諮詢分析師稱，一些行業對於可靠性要求極高，當前技術未能完全消除幻覺。孫振亞同樣指出，當前AI在執行複雜任務時的穩定性還不夠，模型依然存在的幻覺問題，使得複雜場景下多步執行非常容易出現錯誤累積。如果沒有可靠性，就談不上規模化落地。而在治理與信任方面，孫振亞表示，隨著AI從輔助工具走向自主執行，權限管理、審計追溯、責任界定這些治理能力必須跟上。“企業敢不敢讓AI去做決策、出了問題誰來負責、AI的操作過程能不能被審計。這些解決了，AI才會真正在各行業大規模落地。”灼識諮詢分析師還指出，在敏感領域，資料出域安全、模型訓練資料的合規性與質量、以及智能體互動中的資料隱私保護，也是規模化落地的主要障礙之一。 (科創板日報)

資訊來源：Citadel Securities《全球市場的未來 2025：AI與下一輪增長前沿》時間：2025年10月6日｜地點：紐約 Casa Cipriani一、從晶片製造到勞動力結構：不只是技術的對話2025 年 10 月初，Citadel Securities 在紐約舉辦了《全球市場的未來 2025》（Future of Global Markets 2025）論壇。在這場聚焦“AI與下一輪增長前沿”的活動中，輝達（NVIDIA）創始人兼CEO 黃仁勳（Jensen Huang）與 紅杉資本（Sequoia Capital）合夥人 Konstantine Buhler展開了長達一個多小時的對談。這場被外界視為“資本與算力的思想交匯”的對話，並沒有只停留在硬體、模型或市場規模的層面，還延伸到了一個重要的問題：AI 不僅在改變產業，也正在改變“組織與勞動力”的形態。黃仁勳在現場提出，AI 的下一輪影響將不只是演算法迭代，而是結構性地重塑整個勞動力體系。二、從資料中心到AI工廠：生產力的邏輯變化黃仁勳提出了一個正在快速取代“資料中心”的新概念——“AI工廠（AI Factory）”。這不僅是術語的變化，而是商業邏輯的根本轉向。“傳統資料中心是一個成本中心（Cost Center），它儲存和傳輸資訊；而AI工廠是一個利潤中心（Profit Center），它製造智能並創造收入。”他解釋道，一個資料中心的能耗上限是確定的——例如 1 吉瓦（gigawatt）。若你的AI基礎設施能效比競爭對手高出三倍，那麼在同樣的能源消耗下，你的公司就能產出三倍的智能與利潤。“這就是我稱之為工廠的原因，它不是資料中心。它是一個工廠，他們用它來賺錢。”他還分享了一段有趣的往事：輝達推出首台 DGX-1 超級電腦時，他親自將機器交付給當時在 OpenAI 的埃隆·馬斯克（Elon Musk），並笑稱自己沒想到第一位客戶竟然是一個“非營利組織”。這一故事象徵著AI產業的轉折點：AI不再只是算力服務，而是一種新的製造業形態——製造智能。三、AI走進勞動力市場：從工具到“數字同事”在這場對話中，黃仁勳提出——AI 將首次系統性地進入一個過去技術難以觸及的領域：全球勞動力市場。他預言，這個市場的規模高達 100兆美元，而 AI 的介入將帶來前所未有的結構性變化：“未來的企業勞動力，將由人類員工與數字員工（Digital Humans）共同組成。”他所說的“數字員工”，並不是今天常見的自動化系統或聊天機器人，而是一種能夠理解業務語境、具備決策能力、可以持續學習的智能體（Agentic AI）。他稱這種新型勞動力為 “智能體AI”，並列舉多個角色：數字軟體工程師（Digital Software Engineer）數字護士（Digital Nurse）數字行銷人員（Digital Marketer）數字法務顧問（Digital Counsel）在他看來，隨著智能體勞動力加入，企業組織結構的邊界將被重新定義：勞動力的核心不再僅是人力，而是“人類智能 + 機器智能”的組合；組織的管理體系將從“人力管理”轉向“智能協作管理”；企業文化、培訓體系、績效機制都將被重構。四、從IT部門到“AI員工的人力資源部”在對談中，黃仁勳分享了他在輝達內部的一個設想——隨著AI系統數量和複雜度的增加，未來的 IT 部門將承擔起類似“AI員工HR”的角色：“我告訴我們的 CIO，他們未來將成為 AI 員工的人力資源部。這些數字員工將與我們的生物員工一起工作，這就是未來公司的樣子。”組織內部的人力資源邊界正在擴展：招聘（Selection）：企業將從不同AI平台挑選合適的智能體（如 OpenAI、Anthropic、Harvey、Cursor 等），或訓練自研模型；入職（Onboarding）：通過微調（fine-tuning）和強化學習（RLHF）讓AI理解企業文化、價值觀與業務流程；績效管理（Evaluation）：根據AI輸出的精準率、響應速度、決策質量設定考核標準；迭代與離職（Offboarding）：像員工輪崗一樣，AI模型將持續升級或被替換。這不是“機器人取代人類”的故事，而是組織開始學會管理智能體。五、對勞動力市場與HR職能的系統衝擊黃仁勳的觀點，不只是對技術的展望，更是對整個用工生態的再定義。從他的表述中，可以歸納出AI對勞動力市場和人力資源管理的四個核心影響方向：1. 勞動力結構從“單一人類”轉向“混合智能”企業不再只依賴僱員數量，而是計算“人機混合產能”。AI代理的工作時長、響應速度和持續學習能力，使得組織邊界被大幅擴展。2. HR的職能邊界將重新劃分傳統HR關注人類生命周期管理；未來HR需要與IT部門共管“數字勞動力”。包括模型選擇、授權、訓練反饋、倫理監管、資料安全等。3. 企業文化需要數位化嵌入如果AI要與人協作，它必須“理解文化”。企業文化將從理念轉化為可學習的語料、prompt範本、反饋機制，成為演算法訓練的一部分。4. 新的信任機制與領導力形態管理者將面臨新的領導力議題：如何協調人類與AI的分工？如何建立信任？如何在演算法的確定性與人性的模糊性之間平衡？這意味著，未來的領導力不僅是“帶人”，而是在不同類型的智能之間建立合作秩序。六、現實約束與理性判斷從趨勢看，黃仁勳的觀點符合當前AI發展的方向，但從落地角度，它仍面臨多重挑戰：法律與倫理邊界尚未確立：AI不具備主體資格，責任與資料安全問題複雜。組織文化嵌入難度大：讓AI真正理解企業價值觀仍需要大量語義建模。管理認知尚未匹配：多數企業HR與IT仍在各自體系中運作，缺乏協同機制。“AI員工上班”的未來並非明天到來，但它已經在技術與制度之間，成為一種不可逆的方向。這將是一場技術與管理的雙重革命，也是人力資源體系必須正面迎接的結構性轉折。 (AI組織進化論)