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李開復：我從政府工作報告裡得到的四個判斷
文 / 李開復，零一萬物CEO、創新工場董事長
今年的政府工作報告有專門的章節來闡述“打造智能經濟新形態”，聽完後我為之振奮。
報告中明確提出：“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。” 這為智能經濟的發展指明了務實的方向，釋放了一個清晰的訊號：人工智慧已經跨越了單純的技術探索期，正式進入到產業深度應用和全面發展的新階段。
宏觀政策的導向，與零一萬物在產業一線的觀察與實踐高度一致。面對智能經濟的新形態，如何將前沿技術轉化為實際的生產力，是擺在所有從業者面前的核心課題。
結合零一萬物的實踐與行業的未來走向，我想與各界朋友匯報幾點我們的心得。
01. 產業智能時機到了但需要組織深刻變革配合
大模型技術正以“月”為單位迭代，生成式AI驅動的AI 2.0，正快速從一項“黑科技”走向千行百業的商業化規模應用。
這是一個關鍵轉折點：AI 2.0正在從單純的“工具智能”，邁向組織智能和產業智能齊頭並進的新階段。值得注意的是後兩者是相輔相成、互為引擎的——沒有組織層面的深刻變革，產業智能就是空中樓閣。
那麼，現實情況如何？我們看到，許多企業在擁抱AI 2.0時，依然停留在“買把好錘子找釘子”的階段，陷入了一個典型的 “工具陷阱” ：他們追求單一環節的效率提升，卻錯失了系統性的業務重構所帶來的指數級增長機會。
我們必須清醒地認識到，真正的產業變革，不是購買一套標準化的AI軟體，而是一場必須由上至下推動的“組織變革”。也就是說，企業的AI數智化轉型必須是 “一把手工程”——管理者需要跳出“為什麼要用AI”的淺層討論，躬身入局，去思考和實踐“如何用AI重構商業”。
為了真正推動AI變革從“工具智能”邁向“組織智能”與“產業智能”，我們堅決選擇了一條深入產業肌理All in ToB 的道路。
我們的前沿部署工程師（Forward Deployment Engineer）不再僅僅坐在後台寫程式碼，而是像業務夥伴一樣，進入最真實的業務一線，與客戶並肩作戰。他們不僅要懂程式碼，更要懂“行業”,他們要深入複雜的供應鏈、生產車間和零售現場，去解決那些真正關乎企業運轉和盈利的實際痛點。
02. 2026將是企業多智能體上崗元年
不久前，我在零一萬物的白板上寫下了一個斷言：2026年，將是“企業多智能體上崗”元年。
我們正在經歷一場生產力的範式轉移——AI 正在從“一人一工具”的輔助角色，進化為“一人一團隊”的組織核心。在複雜的商業戰場上，多智能體（Multi-Agent）實現了從單純“被動執行”到“自主思考協作”的驚人飛躍。
多智能體不是在替代員工，而是在“封裝”智慧，將能力軟體化。它讓個人的卓越，轉化為組織永續的資產。
過去，優秀的業務邏輯和判斷力往往鎖在核心人才的腦袋裡，難以規模化複製。現在，通過多智能體，我們可以將這些深度的行業洞察“封裝”成一套套全天候運轉、自我進化的“矽基軍團”。這意味著，企業的核心競爭力將不再隨人員流動而損耗，而是如同樂高積木般，可復用、可拼裝、可沉澱。
更讓我興奮的是，中國擁有全球最齊全的工業門類和超大規模的市場。每一個生產車間、每一段供應鏈流程，都是多智能體進化的絕佳實驗室。
當中國深厚的工業底蘊與多智能體技術深度耦合，我們將見證一個偉大的跨越：中國將從“世界工廠”，穩步進化為智能驅動的“全球智能體工廠”。
03. 中國是AI原生硬體的最佳爆發地
報告中特別提到了“新一代智能終端加快推廣”以及“培育智能原生新業態”。我認為，如果說多智能體是重塑企業生產價值鏈的“超級員工”，那麼下一代智能終端就是重構人機互動的前端入口。
我始終堅持，手機絕對不是 AI 2.0 時代的終極形態。我們必須跳出“手機+App”的舊邏輯，以 AI-First（智能原生） 的思維，定義具備以下五大特質的“下一代AI硬體終端”。
它應該起碼具備五個特點：
語音驅動：自然語言將成為最自然、最高效的互動入口。裝置能夠準確理解使用者的真實意圖，減少對物理按鍵或螢幕觸控的依賴。
全時待命：未來的裝置是全天候待命的。它不需要刻意去進行“喚醒”操作，而是自然地融入你的生活與工作流。
多維感知：依託多模態感測器，裝置能夠即時感知物理環境、對話內容和視覺資訊，從而建立精準的上下文語境。
無限記憶：裝置將具備超長的上下文處理能力和本地記憶庫，它能記住你過往的習慣和互動，提供高度個性化的專屬服務。
趨於隱形：科技發展的自然方向是融入日常。未來的AI硬體在形態上將更加輕量化、無感化，它們可能化作耳機、眼鏡或配飾，不再讓使用者的注意力被實體螢幕所束縛。
這一場AI智能原生硬體革命的最佳爆發地就在中國。我們擁有全球最頂尖的製造業供應鏈叢集。從精密光學元件、高性能感測器到微型電池，中國產業鏈的深度、廣度與響應速度，以及成本控制能力是全球任何地方都無法比擬的。
這種“智能原生”與“中國製造”的完美耦合，讓中國企業不僅能快速定義出新形態硬體，更能以極高的效率實現規模化量產。
目前，中國在產品設計、軟體能力和AI技術方面已經位居世界一流，硬體製造能力更是超越美國，特別是依託深圳在內的大灣區完善的產業鏈優勢。
這意味著，在中國開發硬體的成本遠低於美國。我們可以以相對較低的成本、更強的“智造”實力，並以中國市場作為試驗田，進而國內、國際市場雙向佈局。
04. 開源是中國AI在全球科技競爭中實現“換道超車”的關鍵路徑之一
另外，報告特別指出要“支援人工智慧開源社區建設，促進開源生態繁榮”。對此我深有感觸，在我看來，開源是中國AI在全球科技競爭中實現“換道超車”的關鍵路徑之一。
在全球大模型的中美雙雄競技中，中國走出了一條極具特色的路。不同於矽谷科技巨頭所追求的“閉源壟斷”和贏家通吃，中國AI正在以開源為土壤，建構起一個龐大的“共創智庫”。我們堅定地擁抱開源，這不僅僅是程式碼的共享，更是底層技術突破的“加速器”。
這種開源實踐，正在推動一場深刻的底座平權。它大幅降低了大模型的應用門檻——企業不再需要糾結於是否有昂貴的算力去追趕極點，無論大小企業，都能站在頂尖開源底模的肩膀上，把最核心的精力投入到更深度的行業應用中去。
開源生態的繁榮，不僅建構了中國在全球範圍內的技術影響力和應用生態，更是我們邁向“智能體工廠”不可或缺的堅實基座。只有底座足夠穩、門檻足夠低，千行百業的智能原生應用，才能如雨後春筍般破土而出，深紮在開源這片沃土之中。
我們投身人工智慧領域的根本願景，是希望通過“人工智慧+”賦能實體經濟，真正為國家和社會創造價值。智能經濟的藍圖已徐徐展開，其本質是生產力重塑和商業邏輯重構。我們期待與各行各業的實幹家們一道，腳踏實地，擁抱多智能體與原生硬體交織的時代機遇，共同將AI數智化變革的廣闊願景，深耕於千行百業，生根發芽、開花結果。
附：中國企業智能體2026年十大預判
一、2026年不會指揮AI，你會被AI替代
有很多年輕朋友問我：“開復老師，2026年多智能體規模化上崗了，我會被替代嗎？”
我在零一萬物的會議室裡，有一塊白板，上面寫過各種各樣的趨勢判斷。在今年，一個核心的觀察是：今年是企業多智能體上崗元年。
AI正在從“一人一工具”跨越至“一人一團隊”。如果說，推理模型加持下，單智能體所實現的是任務處理的智能化，那多智能體則是像人類團隊一樣分工協作、相互檢查，將企業內部的優秀能力沉澱為可復用、可組合的業務資產。在我看來，2026年，企業多智能體將作為“矽基軍團”，在核心辦公場景中扮演關鍵角色。
我的觀察是，如果你還把AI當成一個偶爾查資料的工具，如果你還在糾結於寫PPT、填表格這些重複性工作，那確實應該有危機感。
任何基於數字、可計算的、相對重複性的工作，AI會越做越好，越做越快，越做越便宜。不同於基於預設規則的RPA（機器人流程自動化），多智能體實現了從“執行”到“思考”的跨越：它能理解使用者意圖、自主拆解複雜目標、並靈活規劃路徑。 這種從“端到端”的交付能力，讓 AI 真正具備了職業屬性。
未來的職場，人與AI的邊界將會被重新劃分：人類會從繁瑣的重複性工作中解放出來，去處理最核心的戰略決策，去建立人與人之間那種不可替代的情感連接。
所以，如何不被替代？答案不是去和AI拼算力，而是要進化你的“戰略定義力”與“價值判斷力”。
- “戰略定義力”：在複雜的業務環境裡，為AI錨定戰略目標。
- “價值判斷力”：要有能力審查AI的產出，識別潛在風險，為最終交付的社會價值與商業價值負責。
未來企業架構將會是“人類架構師＋智能體叢集”協同進化的超級智能體。而具備戰略定義力與價值判斷力的“複合型員工”將會是人機協作的核心。
你最想把那項令人頭疼的工作交給AI？
二、我觀察了上百家企業，做對AI轉型的只有1%
我常說：企業AI數智化是一把手工程。這裡所說的“一把手工程”的真義，不是拍板而是破局。
去年，我和零一萬物的業務團隊走訪了上百家企業客戶，很多CEO對AI仍有比較大誤區：給技術部門撥一筆預算，裝幾個智能外掛，把AI當做簡單的“外掛”——但實際上這遠遠不是“AI化”。
在2026多智能體上崗元年，AI不只是CFO或CIO“拍板”的預算，更是一把手親自去“破局”的組織變革。
為什麼這麼說？
因為多智能體（Multi-Agent）正在做一件過去幾十年都做不到的事：能力軟體化（CaaS）。
這意味著，你可以把公司最頂尖銷售的判斷力、王牌產品經理的邏輯，封裝成一套可以被高效複製、7x24小時全天候運轉的“矽基軍團”。
他們如同流水，具備極強適應性與延展性，業務高峰時自動擴容，低谷時靜默待命。企業的生產力單元將從人轉變成Agent，這不再是單純的技術迭代，而是對企業組織形態與商業底層邏輯的重構。
在零一萬物，多智能體已經能“平替”市場或 HR 的部分核心流程。
背後其實是依賴於企業多智能體“TAB 三要素”：
- AI Team（團隊作戰）：以前是招人難，現在是“能力軟體化”。1 個人指揮 1 支智能體團隊成為可能，人和 Agent、Agent 和 Agent 之間高效協同。這意味著企業不再受限於“單一專家”，能力可以像軟體一樣彈性伸縮，徹底突破人才瓶頸。
- AI Auto-pilot（業務裂變）：就像自動駕駛一樣，AI 能根據核心生產場景自動規劃、落地，且過程可控、質量可查。這讓個人業務能力實現指數級增長，企業在垂直深度和規模化擴張之間，終於能找到那個平衡點。
- AI Business（商業重構）：這是最核心的。當多智能體的流程和產出都能沉澱、重構，企業的核心競爭力就被拆解成了“原子顆粒度”。這種“能力即服務”（CaaS）的模式，能讓你從賣產品變成賣“解決能力”，實現商業模式的徹底翻新。
而要實現這種變革，必然會觸動傳統的部門牆，而只有一把手才能打破舊有的KPI體系。
目前看來，可能只有百分之一的企業真正做好了這種準備。因為傳統的首席資訊官（CIO）往往由於職業慣性顯得過於保守，不能勝任AI數智化轉型任務。
我建議：
CAIO（首席AI官）是實權，不是虛銜。一把手要給授權，讓首席AI官 CAIO 配合 CEO 拆解並重構組織。沒這個狠心，轉型就是空談。
要“硬核戰友”，不要“流水線供應商”。拒絕只做 PPT 的供應商。選那些懂AI、願意做私有化部署、有耐心瞭解企業業務、願意派遣工程師到客戶一線駐場共創的硬核夥伴。
不要等到對手的“1人公司”用更低的成本跑贏你時，才想起去擁抱變革。等技術成熟再轉型，實質上是企業的“慢性自殺”。
三、從世界工廠到智能體工廠，為什麼是中國？
在全球AI競賽中，中國的機會到底在那？
我的觀察是：中美已進入雙雄時代，但走的是截然不同的路。
美國公司像在玩一場“贏家通吃”的遊戲，OpenAI們籌集千億美金，試圖率先攻克AGI（通用人工智慧），從而對整個行業實現降維打擊。為此，他們必須保密、必須閉源。
而中國路徑更像是一個“共學小組”。 中國大模型企業很擅長在有限資源內“多快好省”地做到世界第一梯隊的模型，同時堅定擁抱開源，以開放生態攻佔全球市場。
一方面，小組內的所有成員都在建構開源模型並進行分享，相互學習以加速技術突破。
另一方面，阿里通義千問、DeepSeek等模型的崛起，憑藉開放性、可定製性和本地部署優勢，建構起了全球範圍內的技術影響力和應用生態。
這構成了中國有望從“世界工廠”躍遷為“智能體工廠”的第一個原因：底座平權。隨著開源模型的爆發，大模型的門檻正在降低。中國企業不需要再糾結於是否有昂貴的算力去追趕前沿技術，而是利用頂尖開源基模，把精力放在更深度的行業應用上。
更重要的是土壤優勢。中國擁有全球最齊全的製造業門類和超大規模的消費市場。
每一個廠房、每一個業務流程，都是多智能體落地的絕佳場景。通過能力軟體化（CaaS），我們可以把中國深厚的工業經驗、服務邏輯，重構成一個個高效協作的“智能體團隊”。
中國AI的“新黃金時代”，不是實驗室裡炫技打榜，而是在辦公室廠房、在田間地頭。
隨著2026年政府工作報告提出“打造智能經濟新形態”，深化拓展“人工智慧+”行動，中國正從“製造”向“智造”全面躍遷。從輸出商品到輸出“矽基生產力”，這不僅是生產模式的顛覆，更是國家競爭力的重塑。在智能體時代，中國有望實現換道超車，開啟AI時代的黃金十年。 (華夏基石e洞察)