2026中国信通院深度观察报告会于2025年12月12日至13日在北京举行，报告会以“面向‘十五五’，报告会上提到，技术的不断迭代，为大模型实用化打下坚实基础，而智能体成为大模型应用落地的主要形式，展现出“数字劳动力”的雏形。同时，AI正在向价值创造的核心环节渗透，但其渗透速度仍受限于工业数据的获取难度、工艺知识的封装水平以及对可靠性的极致要求。另外，具身智能作为大模型与结合的产物，已经取得认知智能与物理智能的双线突破，但模型路线、数据范式以及最佳应用的深化与潜在风险的显化，安全治理已成为与技术发展并行的另一条主线中国信通院深度观察报告会于2025年12月12日至13日在北京举行。（冉黎黎/图）

　　魏凯指出，今年以来，从信通院的大模型测试数据看，模型在语言和多模态理解能力上提升显著，综合能力分别提升了30%和50%，推理、编程等能力实现了“又好又快”的发展。技术的不断迭代，为大模型实用化打下坚实基础。智能体成为大模型应用落地的主要形式，展现出“数字劳动力”的雏形。

　　另一方面，针对编程、法律、人力资源等垂直场景的专用智能体聚焦特定行业或任务，强化专业适配能力，实现应用落地的精准破局。但总体上，无论是专用还是通用，To B还是To C，智能体还处在发展初期，其任务规划的可靠性、与现有业务系统对接的复杂性，以及权责界定等难题依然突出。真正形成强大生星空体育在线入口产力，不仅有赖于基础模型的进一步进化，更需与领域专有数据和流程进行深度结合。

　　2025年，人工智能行业应用持续深化落地，同时也暴露出应用深水区的结构性挑战。魏凯表示，根据对数百个大模型在工业中的应用案例的分析，其在价值链中的分布仍呈现“两端高、中间低”的微笑曲线态势，这反映出研发设计与营销服务环节更易获得AI赋能。但一个积极的信号是，今年生产制造环节已展现出明显抬高趋势，案例占比由去年的19.9%增长至25.9%。

　　“这一变化表明，AI正在向价值创造的核心环节渗透，但其渗透速度仍受限于工业数据的获取难度、工艺知识的封装水平以及对可靠性的极致要求。”魏凯表示。

　　什么是“智能经济”？中国信息通信研究院政策与经济研究所副所长孙克指出，智能经济是以人工智能技术为驱动力

　　新产业新模式新业态，扩大生产消费组织可能性边界，形成全要素生产率大幅提升、潜在生产能力最大化、全社会福利帕累托最优的新型经济形态。孙克指出，面对人工智能发展潮流，必须把发展智能经济摆在重要战略位置，拓展经济发展新空间，赢得未来发展主动权。发展智能经济也是挖掘经济增长新动能的必然路径。当前，我国经济社会发展面临较大内外部压力，亟需寻找到新的增长动能。发展智能经济，有助于形成强大的创新驱动能力，拓展市场发展空间，助推经济增长。孙克提到，有美国学者指出，2025年上半年美国经济增长几乎完全依赖于人工智能基础设施的投资。在供给端，智能经济通过革新生产要素配置、升级产业发展范式、强化智能支撑体系，筑牢经济增长根基。例如，AI视觉检测系统可将工业生产漏检率降至近乎为零，AI算法优化全球供应链能显著提升库存周转率并降低物流成本。在消费端，智能经济创造新型消费场景、激活细分消费需求、推动消费结构升级。据商务大数据

　　AI眼镜、智能手表等智能穿戴网零额增长23.1%，智能产品在提振消费、刺激经济增长方面正发挥着重要作用。“总体而言，我们有个基本观点，人类关于新技术对经济增长的预判，短期内，一般是高估的，而长期内，一般是低估的。人工智能未来

　　机器人结合的产物，今年在政策与资本的推动下快速发展，融资金额超400亿元，产业上下游企业达350多家。

　　与此同时，在许志远看来，当前具身智能模型路线、数据范式以及最佳机器人形态仍未定型，大规模落地仍处于早期阶段，其未来方向仍在持续竞争与快速演化中。一是模型路线之争：大模型范式是否适用于机器人？虽然大模型在语言、图像、视频领域取得巨大成功，但“同样的范式能否直接迁移到机器人控制”仍未被证明。业界正在探索多种途径。

　　二是数据训练范式之争：哪类数据才是机器人智能提升的关键？数据仍然是限制机器人能力跃升的核心瓶颈。目前机器人模型主要依赖三类数据，首先是真机数据，质量最高但采集昂贵、规模有限；其次是合成/仿真数据，规模大、成本低，但逼真度与物理一致性有差距；最后是人类第一视角视频数据，自然、丰富，但动作标注与映射存在挑战。当前尚无结论表明星空体育在线入口机器人领域是否会像NLP、CV一样遵循Scaling Law——即“更多数据一定带来更强能力”。因此，数据范式仍在快速演化，混合数据、多模态数据、世界模型生成数据等方向均在探索中。

　　不同的是，去年中央经济工作会议提到“开展‘人工智能+’行动，培育未来产业”，而今年会议则延展为“深化拓展‘人工智能+’，完善人工智能治理”。

　　谈及未来人工智能安全治理工作将如何开展，魏凯表示，下一步中国信通院将持续推动人工智能产业安全能力建设，建设人工智能安全漏洞库，完善安全治理标准体系，持续开展人工智能安全测试，与产业伙伴紧密携手，以实际行动践行国家提出的“以人为本、智能向善”的发展理念。（文章来源：21世纪经济报道）