凯发k8国际首页登录◈ღ✿，凯发K8官网◈ღ✿，凯发k8国际凯发k8一触即发◈ღ✿，凯发一触即发◈ღ✿，凯发娱发K8官网AG凯发k8真人娱乐◈ღ✿，聚焦6个关键领域◈ღ✿，解决“建什么◈ღ✿、谁来建◈ღ✿、怎么建”等问题加快制造业中试平台高水平建设四川成都高新区蜂鸟智造中试基地◈ღ✿，洁净的车间里◈ღ✿，数条中试生产线运转◈ღ✿，助推科研项目“跑完”走向市场的“最后一公里”;检测室内◈ღ✿，光学◈ღ✿、机械◈ღ✿、结构各类设备一应俱全◈ღ✿，检验检测◈ღ✿、拆解复盘◈ღ✿，及时发现并推动解决新产品量产前的各方面问题◈ღ✿。“企业◈ღ✿、科研机构等不用自建生产线◈ღ✿，在这里就能完成产品定型◈ღ✿、工艺优化和可靠性验证◈ღ✿。”高新蜂鸟智能硬件中试平台负责人田勇介绍◈ღ✿，基地提供的全链条成果转化服务◈ღ✿，已助推300多款产品量产上市◈ღ✿。“十五五”规划建议提出◈ღ✿，加快重大科技成果高效转化应用◈ღ✿，布局建设概念验证◈ღ✿、中试验证平台◈ღ✿。工业和信息化部印发《关于进一步加快制造业中试平台体系化布局和高水平建设的通知》◈ღ✿，提出到2027年底◈ღ✿，高水平中试平台力量进一步壮大◈ღ✿，现代化中试平台体系基本建立◈ღ✿，多主体参与◈ღ✿、多领域布局◈ღ✿、多层次服务的全国制造业中试服务网络初步形成◈ღ✿。中试◈ღ✿，连接创新链◈ღ✿、技术链和产业链的关键环节一女被两根凶猛挺进视频◈ღ✿，畅通技术创新到市场应用的“中间站”◈ღ✿。数据显示◈ღ✿，科技成果经过中试◈ღ✿，产业化成功率可达80%;而未经过中试◈ღ✿，产业化成功率只有30%◈ღ✿。在化合物半导体中试平台◈ღ✿，湖北九峰山实验室的工程师在湿法刻蚀机台进行工艺操作近年来◈ღ✿，我国持续推进制造业中试平台建设◈ღ✿，已建设2400余个中试平台◈ღ✿，遴选出首批241个工业和信息化部重点培育中试平台◈ღ✿，重点培育中试平台共承担中试服务项目2.5万项◈ღ✿。“制造业中试政策体系不断健全◈ღ✿，平台建设步伐加快◈ღ✿，中试能力系统提升◈ღ✿，发展生态日趋完善◈ღ✿，有力推动重大科技成果高效转化应用◈ღ✿。”12月11日◈ღ✿，工业和信息化部有关负责人在制造业中试创新发展座谈会上说◈ღ✿。制造业中试平台如何高水平建设?通知发布了《制造业中试平台建设指引(2025版)》◈ღ✿，重点解决中试平台“建什么凯发在线◈ღ✿、谁来建◈ღ✿、怎么建”等问题;发布了《制造业中试平台重点方向建设要点(2025版)》◈ღ✿，指导地方围绕原材料工业◈ღ✿、装备制造◈ღ✿、消费品工业◈ღ✿、信息技术◈ღ✿、新兴和未来产业◈ღ✿、共性需求等6个关键领域和37个行业重点方向布局建设产业发展急需的中试平台◈ღ✿。同时◈ღ✿，通知明确提出通过“做强一批◈ღ✿、激活一批◈ღ✿、补齐一批”◈ღ✿，系统化推动中试平台建设发展◈ღ✿。做强一批◈ღ✿。坚持梯次推进◈ღ✿、培优育强◈ღ✿、以点带面◈ღ✿，引导中试平台围绕战略定位◈ღ✿、基础能力◈ღ✿、技术优势◈ღ✿、运行机制◈ღ✿、服务成效◈ღ✿、未来潜力等方面建设发展◈ღ✿。激活一批◈ღ✿。坚持分类施策◈ღ✿、精准扶持◈ღ✿、提质增效◈ღ✿，推动中试平台增强内生发展动力和竞争力◈ღ✿，组织开展智能诊断◈ღ✿、靶向提升◈ღ✿、培训交流◈ღ✿、经验赋能等系列活动◈ღ✿，或鼓励通过战略性重组◈ღ✿、专业化整合等方式◈ღ✿，指导中试平台突破发展中的痛点◈ღ✿、堵点◈ღ✿、难点◈ღ✿。补齐一批◈ღ✿。聚焦人工智能◈ღ✿、人形机器人◈ღ✿、量子科技◈ღ✿、清洁低碳氢◈ღ✿、生物医药◈ღ✿、工业母机◈ღ✿、仪器仪表以及重大技术装备◈ღ✿、新材料◈ღ✿、信息技术等关系未来发展◈ღ✿、关乎产业安全◈ღ✿、中试供给紧缺的关键行业领域◈ღ✿，依托产学研用等主体布局建设中试平台◈ღ✿。此外◈ღ✿，为避免重复性建设◈ღ✿、“内卷式”竞争◈ღ✿，通知要求◈ღ✿，遵循产业发展规律◈ღ✿，坚持从实际出发◈ღ✿，立足资源禀赋◈ღ✿、产业基础和科研条件◈ღ✿，推进中试平台布局建设◈ღ✿，实现功能互补◈ღ✿、资源互享◈ღ✿、业务互促◈ღ✿，防止一哄而上◈ღ✿、盲目推进◈ღ✿。来源◈ღ✿：人民日报记者◈ღ✿：刘温馨

　　摘要◈ღ✿：“十四五”时期◈ღ✿，我国机器人行业攻坚克难◈ღ✿、拼搏进取◈ღ✿，综合实力实现大步跨越◈ღ✿，产业规模快速扩张◈ღ✿，技术水平显著提高◈ღ✿，应用领域不断拓展◈ღ✿，发展环境日益优化◈ღ✿。“十五五”时期是我国机器人产业实现由规模扩张向质量跃升转变的关键阶段◈ღ✿，应统筹发展和安全◈ღ✿，坚持以高质量发展为主题◈ღ✿，以自主创新为根本动力◈ღ✿，以推进新型工业化◈ღ✿、增进民生福祉◈ღ✿、保障国家安全等为根本目的◈ღ✿，推动机器人产业发展迈上新台阶◈ღ✿，为实现中国式现代化提供有力支撑◈ღ✿。机器人产业实现“从小到大”的蜕变“十四五”时期◈ღ✿，在政府◈ღ✿、企业◈ღ✿、科研机构◈ღ✿、行业组织等社会各界共同努力下◈ღ✿，我国机器人产业发展取得显著成效◈ღ✿，实现了“从小到大”的跨越◈ღ✿。（一）产业规模实现翻番2020-2024年◈ღ✿，全国机器人行业营业收入由1061亿元增长到2379亿元◈ღ✿，实现翻番◈ღ✿，年均增速为22.4%◈ღ✿，达到《“十四五”机器人产业发展规划》中营业收入年均增速超过20%的目标要求◈ღ✿。产品产量不断攀高刷新纪录◈ღ✿，工业机器人产量由2020年的21.2万台增长至2024年的55.6万台◈ღ✿，年均增长27.3%◈ღ✿；服务机器人产量由2019年的346增长至2024年的1052万套◈ღ✿，年均增长24.9%◈ღ✿。（二）市场规模占据全球半数依托超大规模市场和丰富的应用场景◈ღ✿，中国工业机器人市场销量持续快速增长◈ღ✿，自2013年起已连续12年稳居全球首位◈ღ✿，“十四五”以来连续4年占据全球市场一半以上◈ღ✿。据中国机械工业联合会机器人分会统计◈ღ✿，2024年中国市场工业机器人销量达到30.2万台◈ღ✿，较2020年增长68.6%◈ღ✿，年均增长14%◈ღ✿，占全球市场比重由2020年的45%提升到54%◈ღ✿。（三）自主品牌整机产品性能质量显著提升重载◈ღ✿、焊接◈ღ✿、喷涂◈ღ✿、移动操作等多项高性能工业机器人产品研制成功◈ღ✿，填补高端领域空白◈ღ✿，并在汽车整车等高端应用场景实现示范应用◈ღ✿。伴随产品水平的提升◈ღ✿，市场竞争力不断增强◈ღ✿。2024年自主品牌工业机器人国内市场占有率首次突破50%◈ღ✿，达到58.5%◈ღ✿，比2020年提高27.1个百分点◈ღ✿。同时◈ღ✿，清洁机器人◈ღ✿、配送机器人◈ღ✿、教育机器人◈ღ✿、娱乐机器人◈ღ✿、手术机器人等服务机器人技术日渐成熟◈ღ✿，加速商业化落地◈ღ✿；农业机器人◈ღ✿、矿业机器人◈ღ✿、安防机器人◈ღ✿、空间机器人等特种机器人研制不断取得新突破一女被两根凶猛挺进视频◈ღ✿。（四）产业基础稳步夯实关键零部件研制生产加速突破◈ღ✿，配套能力稳步增强◈ღ✿。谐波减速器基本覆盖全系列产品◈ღ✿，不仅能满足国内市场需求◈ღ✿，部分产品还进入国际知名品牌供应体系◈ღ✿；大负载RV减速机正向设计等关键技术取得突破◈ღ✿，精度和寿命性能均达到国际先进水平◈ღ✿；伺服系统与控制器与外资品牌差距不断缩小◈ღ✿，基本可以满足市场需求◈ღ✿；高精度编码器研制成功◈ღ✿，重复精度◈ღ✿、绝对精度◈ღ✿、有效分辨率等性能指标达到国际先进水平◈ღ✿。（五）应用广度深度持续拓展机器人应用从汽车◈ღ✿、电子等制造领域◈ღ✿，向家居生活◈ღ✿、仓储物流◈ღ✿、教育娱乐◈ღ✿、医疗康养◈ღ✿、应急救援等社会民生领域加速渗透◈ღ✿。截至2024年◈ღ✿，工业机器人已在国民经济71个行业大类◈ღ✿、241个行业中类实现应用◈ღ✿，比2020年增长19个行业大类◈ღ✿、98个行业中类◈ღ✿；工业机器人保有量达203万台◈ღ✿，比2020年增长1.1倍◈ღ✿，占全球总量的43.5%◈ღ✿，位居全球第一◈ღ✿；制造业机器人密度由2020年的251台/万人增长至2024年的567台/万人◈ღ✿，跃升至全球第三◈ღ✿，仅次于韩国和新加坡◈ღ✿。面临形势复杂多变◈ღ✿，机遇和挑战并存《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》（以下简称《建议》）对“十五五”时期我国发展面临的环境作出深刻分析◈ღ✿，指出“大国关系牵动国际形势◈ღ✿，国际形势演变深刻影响国内发展◈ღ✿，我国发展处于战略机遇和风险挑战并存◈ღ✿、不确定难预料因素增多的时期”◈ღ✿。同样◈ღ✿，未来五年我国机器人产业发展所面临的形势也是复杂的◈ღ✿，既面临难得机遇◈ღ✿，同样也伴随严峻挑战◈ღ✿，但总体上机遇大于挑战◈ღ✿。（一）发展机遇1.国家高度关注机器人产业发展◈ღ✿，为产业加速发展注入强劲动力党中央◈ღ✿、国务院高度重视机器人产业发展◈ღ✿，将机器人纳入国家科技创新重点领域◈ღ✿。习近平总书记对机器人发展多次作出重要指示批示◈ღ✿，曾明确提出要推动机器人科技研发和产业化进程◈ღ✿，使机器人科技及其产品更好为推动发展◈ღ✿、造福人民服务◈ღ✿。2025年“智能机器人”首次被写入政府工作报告◈ღ✿，报告明确提出把大力发展智能机器人列为重点工作◈ღ✿。《建议》提出前瞻布局未来产业◈ღ✿，推动具身智能等成为新的经济增长点◈ღ✿。国家的重视及战略部署的实施将为产业发展注入强劲动能◈ღ✿，推动产业迎来加速发展黄金机遇期◈ღ✿。2.人口老龄化进程加速◈ღ✿，倒逼机器人“上岗”当前◈ღ✿，我国老龄化程度在全球属于中上水平◈ღ✿，少子化和长寿趋势使得老龄化程度不断加剧◈ღ✿。国家统计局数据显示◈ღ✿，我国自2000年进入人口老龄化社会◈ღ✿，65岁及以上人口占比达7%◈ღ✿，发展至2024年◈ღ✿，65岁及以上人口占比已经达到15.6%◈ღ✿，进入深度老龄化社会◈ღ✿。人口老龄化带来劳动力短缺◈ღ✿、劳动力成本上涨等问题◈ღ✿，倒逼企业加速转型升级◈ღ✿，“机器人换人”成为一种重要手段◈ღ✿。与此同时◈ღ✿，人口老龄化的加剧◈ღ✿，也推动了银发经济的发展◈ღ✿，倒逼养老机器人◈ღ✿、康复机器人◈ღ✿、医疗机器人◈ღ✿、智能护理机器人等机器人“上岗”◈ღ✿。3.新技术融合发展◈ღ✿，开启产业新一轮发展周期当前◈ღ✿，新一轮科技革命和产业变革深入发展◈ღ✿，新一代信息通信◈ღ✿、人工智能◈ღ✿、新型传感等新技术层出不穷◈ღ✿，尤其是近两年大模型和具身智能等技术的加速突破◈ღ✿，与机器人的深度融合◈ღ✿，提升了机器人自主决策◈ღ✿、精细化作业等能力◈ღ✿，为产业发展带来无限可能◈ღ✿，有望迎来新一轮的加速发展周期◈ღ✿。（二）问题挑战1.大国博弈更加复杂激烈当今国际力量对比深刻调整◈ღ✿，世界多极化在曲折中发展◈ღ✿。以美国为代表的西方国家固守冷战思维和零和博弈◈ღ✿，把我国视为主要战略竞争对手◈ღ✿，持续对我遏制打压◈ღ✿，不断加大先进技术封锁◈ღ✿、产品出口限制和市场阻滞◈ღ✿，威胁我国机器人产业链安全稳定◈ღ✿。同时◈ღ✿，中日关系面临严峻挑战◈ღ✿，引发了中美日三国之间的博弈波动◈ღ✿，我国外部环境压力增大◈ღ✿。2.基础理论研究系统性不足国内企业基本掌握了机器人设计制造技术◈ღ✿，在精密传动◈ღ✿、高性能控制与驱动等方面的研究也有了重大突破◈ღ✿，但总体来看◈ღ✿，多数企业长期采取跟踪模仿发展路径◈ღ✿，原创性理论基础薄弱◈ღ✿，缺乏对核心技术突破的系统认识和设计◈ღ✿。机器人属于机◈ღ✿、电◈ღ✿、控等多学科强相关系统工程◈ღ✿，需要进行整体性◈ღ✿、系统化研究◈ღ✿，单点的技术突破对机器人技术水平的提升有限◈ღ✿。3.高端零部件及核心软件依赖进口虽然近几年关键零部件国产化进程不断提速◈ღ✿，但产业基础还不够牢靠◈ღ✿，如◈ღ✿，大负载RV减速器在一致性◈ღ✿、质量可靠性等方面仍与国际先进水平有差距◈ღ✿；中低端伺服电机国内已具备配套能力◈ღ✿，但高端产品与国外存在较大差距◈ღ✿。除硬件外◈ღ✿，“软”的差距更为明显◈ღ✿，操作系统◈ღ✿、通用开发环境◈ღ✿、虚拟仿真平台等核心软件仍被国际开源体系或巨头垄断◈ღ✿。4.产品与用户期待仍有差距国产机器人部分高端产品研制虽然取得突破◈ღ✿，但还未经过长期充分的现场验证◈ღ✿，应用经验积累不足◈ღ✿，产品迭代升级缓慢◈ღ✿，再加上用户习惯采用外资品牌等因素◈ღ✿，导致高端市场关键工艺环节开拓存在阻碍凯发在线◈ღ✿。此外◈ღ✿，在服务与特种机器人领域◈ღ✿，市场对产品需求多样◈ღ✿，目前仍有多种产品技术还不够成熟◈ღ✿，产品的易用性◈ღ✿、灵活性◈ღ✿、智能化程度还普遍偏低凯发在线◈ღ✿，与用户期待存在差距◈ღ✿，无法满足复杂任务◈ღ✿、柔性制造等需求◈ღ✿。系统谋划科学部署扎实推进产业迈向新阶段“十五五”时期是我国机器人产业实现智能升级◈ღ✿、迈向机器人强国的关键时期◈ღ✿，全行业将把握机遇◈ღ✿，迎难而上◈ღ✿，洞察技术演进◈ღ✿、市场变革等发展趋势◈ღ✿，以全局视野进行系统谋划◈ღ✿，以创新思维进行科学部署◈ღ✿，全力构筑我国机器人产业的全球竞争新优势◈ღ✿。一是强化技术创新◈ღ✿，锻造科技自立自强硬实力◈ღ✿。提升创新体系整体效能◈ღ✿，全面增强自主创新能力◈ღ✿，加强原始创新和关键核心技术攻关◈ღ✿，推动与人工智能◈ღ✿、大数据◈ღ✿、云计算等新技术深度融合◈ღ✿，发展先进适用的智能机器人产品◈ღ✿。二是筑牢基础支撑◈ღ✿，确保产业链供应链安全稳定◈ღ✿。支持产业链上下游协同攻关◈ღ✿，重点研制智能传感器◈ღ✿、智能控制器◈ღ✿、关节模组◈ღ✿、灵巧手及专用芯片等关键零部件◈ღ✿，开发专用操作系统◈ღ✿、应用程序集成开发环境等基础软件及研发工具链◈ღ✿，研发强化学习◈ღ✿、迁移学习◈ღ✿、视觉-语言-动作（VLA）模型等智能算法和专用模型◈ღ✿，构筑安全可靠的产业基础◈ღ✿。三是深化需求牵引◈ღ✿，推动国产机器人普及应用◈ღ✿。开展智能工厂梯度培育◈ღ✿，带动国产工业机器人集成应用◈ღ✿。深入实施升级版“机器人+”应用行动◈ღ✿，持续遴选机器人典型应用场景◈ღ✿，促进机器人与实体经济在更广范围◈ღ✿、更深程度上的融合发展◈ღ✿。推进重点领域中试验证平台建设◈ღ✿，加速技术成果工程化落地和产业化应用◈ღ✿。四是健全产业生态◈ღ✿，助力产业快速健康发展◈ღ✿。鼓励建设一批聚焦重点场景应用的机器人训练场◈ღ✿，打造超大规模◈ღ✿、高质量◈ღ✿、共享开源的数据集◈ღ✿。加强行业规范管理◈ღ✿，加快研究制定技术融合◈ღ✿、跨界应用等新领域所需标准◈ღ✿，持续增强检测认证服务能力◈ღ✿，研究制定机器人伦理准则与法规◈ღ✿，引导产业持续健康发展◈ღ✿。全行业将以党的二十届四中全会精神为指引◈ღ✿，为“十五五”时期我国机器人产业实现从规模扩张向质量跃升的转变◈ღ✿，综合实力迈入全球第一梯队◈ღ✿，成为支撑现代化产业体系建设的重要力量而共同努力◈ღ✿。（中国机械工业联合会机器人分会供稿）

　　12月12日至14日◈ღ✿，2025年粤港澳大湾区人工智能与机器人产业大会暨广东省人工智能与机器人技能大赛在广州举行◈ღ✿。会上◈ღ✿，广东省具身智能训练场“1+1+N”体系正式发布◈ღ✿。该体系包括广东省具身智能训练场◈ღ✿，由主训练场和管理中心组成;深圳具身智能示范区◈ღ✿，旨在建设全国首个具身智能机器人友好示范城区;以及多个垂直分训练场◈ღ✿，覆盖不同地市和领域◈ღ✿，与主训练场资源共享◈ღ✿、优势互补◈ღ✿。广东省具身智能科技有限公司已成立◈ღ✿，负责省训练场的建设运营◈ღ✿。目前◈ღ✿，前期顶层设计和一期招采工作已完成◈ღ✿，进入建设及运营筹备阶段◈ღ✿。数据显示◈ღ✿，广东在人工智能核心产业规模◈ღ✿、工业机器人和服务机器人产量方面均居全国首位◈ღ✿。2024年◈ღ✿，全省人工智能核心产业规模达2200亿元◈ღ✿，工业机器人产量占全国比重超四成◈ღ✿，服务机器人产量占全国比重超八成◈ღ✿。2025年1-10月◈ღ✿，全省人工智能核心产业规模超2300亿元◈ღ✿，工业机器人◈ღ✿、服务机器人产量分别为26.02万套◈ღ✿、1283.88万套◈ღ✿。

　　时值人工智能治理的重要转折点◈ღ✿，技术的突破性进展正将治理议题从原则框架推向务实行动◈ღ✿。面对AI在推理◈ღ✿、感知与情感交互能力上的飞跃◈ღ✿，全球主要经济体纷纷调整治理策略◈ღ✿，中国则在“人工智能+”战略引领下◈ღ✿，推动治理向场景化◈ღ✿、工具化纵深发展◈ღ✿。12月13日◈ღ✿，在“2026中国信通院深度观察报告会”上◈ღ✿，针对2025年人工智能实现突破性跃进所带来的治理新挑战◈ღ✿、我国在全球AI治理格局中的路径选择◈ღ✿，以及未来治理体系构建方向等关键议题◈ღ✿，中国信息通信研究院政策与经济研究所副所长李强治表示◈ღ✿：“2025年是人工智能治理转折的重要时点◈ღ✿，治理正从框架原则向务实行动转变◈ღ✿，亟需构建适应技术演进与国际竞争的公平有序治理体系◈ღ✿。”AI能力突破带来治理紧迫性显著上升李强治指出◈ღ✿，2025年◈ღ✿，人工智能治理迎来转折点◈ღ✿。如果说过去人工智能治理还主要停留在框架原则层面◈ღ✿，那么今年一个重要的变化就是向务实行动转变◈ღ✿。重要的原因是人工智能技术在2025年出现了一系列的重要突破◈ღ✿，使其现实影响和潜在风险快速上升◈ღ✿。首先是◈ღ✿，AI推理能力的显著提升◈ღ✿。今年以来◈ღ✿，AI开始能够胜任更多复杂任务◈ღ✿，在众多领域逼近甚至超越人类水平◈ღ✿，并初步具备自主决策与自主执行的能力◈ღ✿。AI对人类智能◈ღ✿、人类劳动的深层次影响◈ღ✿，已经开始由假设走向现实◈ღ✿。第二个方面是◈ღ✿，AI感知能力向多模态◈ღ✿、全模态演进◈ღ✿。AI生成的文字◈ღ✿、图片◈ღ✿、音频◈ღ✿、视频等的真实程度已经超越了人类的分辨能力◈ღ✿，AI已经可以更好地探知真实世界◈ღ✿、理解物理规律◈ღ✿，促使真实与虚拟的边界进一步模糊◈ღ✿，网络空间治理或将面临系统性重构◈ღ✿。三是◈ღ✿，AI情感计算能力的显著进步◈ღ✿，使人与AI之间向可信赖社交关系跃升◈ღ✿。AI具备了识别◈ღ✿、模拟甚至响应用户情绪状态的能力◈ღ✿，能够给予人类无条件积极关注◈ღ✿、持续陪伴与高度个性化反馈◈ღ✿，或者说AI正越来越像人一样思维◈ღ✿、能够像朋友一样感知和回应◈ღ✿。李强治表示◈ღ✿，这一系列AI能力的突破◈ღ✿，包括低成本技术的引入◈ღ✿，推动大模型系统开始广泛嵌入到各领域的应用中◈ღ✿，风险的外溢性和治理紧迫性显著增加◈ღ✿。我国AI治理走深向实◈ღ✿，场景与工具同步落地李强治指出◈ღ✿，2025年◈ღ✿，主要经济体基于自身产业基础和治理诉求◈ღ✿，不断探索调整人工智能治理路径◈ღ✿。美国体现出“放松监管”与“强化治理”双轨并行的格局◈ღ✿。联邦层面◈ღ✿，特朗普政府通过系统性放松监管◈ღ✿、撤销前任政府法规◈ღ✿，并试图以联邦资金为杠杆压制州级监管权◈ღ✿。州层面◈ღ✿，则积极推进立法◈ღ✿，2025年◈ღ✿，截止目前◈ღ✿，全美各州生效的AI法案已达118项◈ღ✿，回应了包括前沿AI◈ღ✿、政治选举◈ღ✿、未成年人保护◈ღ✿、透明度等在内的一系列焦点问题◈ღ✿。欧盟《人工智能法》进入关键规则制定和实施阶段◈ღ✿。其中◈ღ✿，通用目的人工智能行为准则（GPAI）关于模型和数据透明度◈ღ✿、知识产权保护等规定大幅提高了合规要求◈ღ✿，在欧盟内部引发是否延期实施的争议◈ღ✿，并于近期推出了一揽子改革的《数字综合法案》◈ღ✿，旨在简化数字领域的监管◈ღ✿，以营造更友好的发展环境◈ღ✿。相比美欧◈ღ✿，李强治表示◈ღ✿，我国2025年人工智能治理走深向实◈ღ✿，场景与工具同步落地◈ღ✿。以“人工智能+”国家战略为引领◈ღ✿，推动AI治理下沉场景赋能◈ღ✿，推动医疗◈ღ✿、政务◈ღ✿、教育等垂直领域逐步深化◈ღ✿。与此同时◈ღ✿，AI治理工具日益丰富◈ღ✿，工信等部门发布了《人工智能科技伦理管理服务办法（试行）》◈ღ✿，从审查范围◈ღ✿、审查主体◈ღ✿、审查内容◈ღ✿、审查程序等维度推动AI治理向伦理管理和服务深化◈ღ✿；网信等部门发布了《AI生成合成内容标识管理办法》◈ღ✿，深入探索以技治技新举措◈ღ✿，首创显式和隐式双标识体系◈ღ✿，有效推进AI内容“生产传播使用”全链条规范化管理◈ღ✿。构建面向人机共生未来的公平有序治理体系李强治指出◈ღ✿，过去一年◈ღ✿，我们在人工智能治理上探索了不少务实创新的举措◈ღ✿。但与AI技术迭代创新的速度相比◈ღ✿，与日益复杂严峻的国际形势相比◈ღ✿，人工智能治理体系的适应性和有效性还远远不够◈ღ✿。在技术演进层面◈ღ✿，AI奇点加速临近◈ღ✿，将进一步引发人类生存性忧虑◈ღ✿；在产品服务层面◈ღ✿，人格化AI日益模糊现实和虚拟边界◈ღ✿，对人类社会的影响将进一步深化◈ღ✿；在产业生态层面◈ღ✿，随着智能体具备强大的调用和执行能力◈ღ✿，或将重构网络内容生产◈ღ✿、数据处理◈ღ✿、流量聚合的模式◈ღ✿，重塑数字生态格局◈ღ✿；在融合应用层面◈ღ✿，责任认定难题成为制约AI赋能医疗◈ღ✿、交通◈ღ✿、金融等产业发展的瓶颈◈ღ✿，责任主体划分的复杂性等迫切需要制度回应◈ღ✿；在经济社会层面◈ღ✿，AI重构劳动力发展路径与价值体系◈ღ✿，人机系统中“机器”的比例日益提升◈ღ✿，劳动力新价值有待重新定位◈ღ✿。面向未来◈ღ✿，李强治表示◈ღ✿，应当从应对人机关系◈ღ✿、人-人关系◈ღ✿、人与社会关系入手◈ღ✿，着力构建完善有益公平有序的人工智能治理体系◈ღ✿。从近期来看◈ღ✿，需要探索知识产权◈ღ✿、数据权益等公平的权责分担机制◈ღ✿，搭建监管沙盒◈ღ✿、分级分类等有序的风险管控机制◈ღ✿。从中长期来看◈ღ✿，需要探索构建人机共生良好生态◈ღ✿，多维度强化AI透明度◈ღ✿，保留人类最终决策权和控制权◈ღ✿；确保公平普惠的供给环境◈ღ✿。

　　中国信通院产业与规划研究所张桢◈ღ✿：人工智能与城市全域数字化转型融合◈ღ✿，正成为推动城市高质量发展的核心引擎

　　12月13日◈ღ✿，在“2026中国信通院深度观察报告会”上◈ღ✿，中国信息通信研究院产业与规划研究所副所长张桢表示◈ღ✿，人工智能与城市全域数字化转型深度融合◈ღ✿，正在升级成为推动城市高质量发展的核心引擎◈ღ✿。城市全域数字化转型◈ღ✿：践行“现代化人民城市”理念的核心抓手2025年中央城市工作会议时隔十年再次召开◈ღ✿，提出下一个阶段城市工作要“以建设创新◈ღ✿、宜居◈ღ✿、美丽◈ღ✿、韧性◈ღ✿、文明◈ღ✿、智慧的现代化人民城市为目标”◈ღ✿。张桢认为◈ღ✿，城市全域数字化转型是践行“现代化人民城市”理念的核心抓手◈ღ✿，其关键作用主要体现在三个层面◈ღ✿。一是在治理层面◈ღ✿，通过构建“一网统管”协同体系◈ღ✿，全量汇聚政务◈ღ✿、交通◈ღ✿、应急等多维度数据◈ღ✿，能够实现对城市运行状态的实时感知◈ღ✿、智能调度和风险预测◈ღ✿，实现城市管理从被动响应到主动干预的转变◈ღ✿，能够有效提升城市治理效率◈ღ✿，保障城市安全◈ღ✿。例如◈ღ✿，部分城市已实现公共安全事件的AI智能发现与秒级派单◈ღ✿。二是在生活层面◈ღ✿，推动“一码通城”普惠服务◈ღ✿，以统一数字身份为核心标识◈ღ✿，通过打通政务办事◈ღ✿、医疗健康◈ღ✿、交通出行等高频场景◈ღ✿，让市民“一码畅行”◈ღ✿，促进公共服务从分散便捷向整体智慧跃升◈ღ✿。此外我们看到这两年来◈ღ✿，通过AI辅助诊断◈ღ✿、个性化教育等新工具新手段◈ღ✿，重点服务“一老一小”等群体◈ღ✿，弥合数字鸿沟◈ღ✿，彰显城市温度◈ღ✿。三是在发展层面◈ღ✿，通过积极探索数据确权◈ღ✿、流通和交易机制◈ღ✿，培育数据要素市场◈ღ✿，促进更大规模◈ღ✿、更深层次的产业结构性转型升级◈ღ✿，增强城市就业消纳能力◈ღ✿，提升社会可持续发展水平◈ღ✿。人工智能与城市全域数字化转型融合◈ღ✿：推动城市高质量发展的核心引擎谈及人工智能与城市全域数字化转型的结合对城市高质量发展产生的影响时◈ღ✿，张桢表示◈ღ✿，两者的深度融合正在升级成为推动城市高质量发展的核心引擎◈ღ✿。并从三方面分析了其显著影响◈ღ✿。一是AI重构城市数字基础设施◈ღ✿，奠定高效能底座◈ღ✿。城市级AI应用依赖于强大的智能算力中心◈ღ✿，这类设施正成为城市的“数字心脏”◈ღ✿。同时◈ღ✿，AI正在加快嵌入城市运行智能中枢◈ღ✿，实现对算力◈ღ✿、存力◈ღ✿、数据等资源的智能调度◈ღ✿，为全域数字化转型提供统一◈ღ✿、高效◈ღ✿、弹性的支撑◈ღ✿。二是AI重塑城市核心业务模式◈ღ✿，催生革命性应用◈ღ✿。例如在城市治理领域◈ღ✿，AI推动“智能发现-自动派单-处置反馈”业务闭环◈ღ✿，将城市管理从“人海战术”升级为“智慧协同”◈ღ✿。在产业发展领域◈ღ✿，AI从设计◈ღ✿、生产到服务的全链条渗透◈ღ✿，赋能传统产业转型升级◈ღ✿，催生智能家居◈ღ✿、个性化定制等新业态◈ღ✿。三是AI驱动城市能级系统性跃升◈ღ✿，迈向韧性自进化◈ღ✿。典型如通过AI预测性模型◈ღ✿，城市有望具备“预言家”能力◈ღ✿，即通过数据智能分析◈ღ✿，前瞻性地模拟和应对极端天气◈ღ✿、城市灾害◈ღ✿、交通拥堵等风险◈ღ✿，增强城市韧性◈ღ✿。城市全域数字化转型要务之一◈ღ✿：建立健全以场景为核心的工作体系今年11月◈ღ✿，国办印发《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》指出◈ღ✿，“场景是用于系统性验证新技术◈ღ✿、新产品◈ღ✿、新业态产业化应用以及配套基础设施◈ღ✿、商业模式◈ღ✿、制度政策的具体情境◈ღ✿，是连接技术和产业◈ღ✿、打通研发和市场的桥梁◈ღ✿，是推动科技创新和产业创新融合发展的重要载体◈ღ✿，对促进新技术新产品规模化商业化应用具有重要牵引作用◈ღ✿。”张桢指出◈ღ✿：“结合中央关于场景创新的总体要求来理解◈ღ✿，城市全域数字化转型要务之一◈ღ✿，就是要引导各地建立健全以场景为核心的工作体系◈ღ✿，将城市打造为新思路◈ღ✿、新技术◈ღ✿、新要素◈ღ✿、新方案的综合型测试场◈ღ✿。”具体来说◈ღ✿，一是在基本考虑上◈ღ✿，核心是推动从“技术供需对接”到“创新生态培育”转变◈ღ✿。利用城市真实的治理痛点和发展需求◈ღ✿，为新技术◈ღ✿、新产品提供丰富的测试验证环境和首发首秀舞台◈ღ✿，通过“以场景促创新”◈ღ✿，加速科技成果向现实生产力转化◈ღ✿。二是在具体抓手上◈ღ✿，引导各地建立健全“清单－联盟－资源”实施组合拳◈ღ✿。发布“机会清单”与“能力清单”◈ღ✿，精准对接供需双方◈ღ✿；组建跨行业跨主体“场景创新联盟”◈ღ✿，促进能力互补与协同攻关◈ღ✿；深化市政◈ღ✿、交通等公共领域场景空间与公共数据授权开放◈ღ✿，允许企业在真实环境下进行技术迭代和模式验证◈ღ✿。三是在机制保障上◈ღ✿，强调“有效市场”与“有为政府”相结合◈ღ✿。一方面要加强法规◈ღ✿、标准等“软环境”建设◈ღ✿，探索建立容错免责机制◈ღ✿，鼓励大胆创新◈ღ✿。另一方面要通过政策引导和重点支持◈ღ✿，为场景创新扫清制度障碍◈ღ✿，营造敢闯敢试的良好生态氛围◈ღ✿。

　　中国信通院产业与规划研究所徐志发◈ღ✿：人工智能驱动数字消费深度变革◈ღ✿，“十五五”时期将进入壮大发展的关键阶段

　　12月13日◈ღ✿，在“2026中国信通院深度观察报告会”期间◈ღ✿，中国信息通信研究院产业与规划研究所所长徐志发就数字消费的相关问题发表了自身观点和见解◈ღ✿。他表示◈ღ✿，数字消费作为促进消费提质扩容◈ღ✿、智能升级的“金钥匙”◈ღ✿，是拉动内需◈ღ✿、推动经济高质量发展的关键力量◈ღ✿，在人工智能技术赋能下正迎来深度变革◈ღ✿，“十五五”时期将进入壮大发展的关键阶段◈ღ✿。数字消费是扩大内需战略实施的重要支撑党的二十届四中全会要求坚持扩大内需这个战略基点◈ღ✿，坚持惠民生和促消费紧密结合◈ღ✿。当前◈ღ✿，加快培育壮大数字消费◈ღ✿，对有力促进扩大内需战略实施具有重要意义◈ღ✿。徐志发认为◈ღ✿，由消费与投资构成的强大内需◈ღ✿，正在成为拉动经济增长的主动力和稳定锚◈ღ✿。近年来◈ღ✿，我国最终消费规模和消费率稳中有升◈ღ✿，稳居全球第二大商品消费市场◈ღ✿，是推动GDP持续增长的重要力量◈ღ✿。其中◈ღ✿，数字消费在稳增长◈ღ✿、促转型◈ღ✿、惠民生中持续释放积极影响凯发在线◈ღ✿，成为扩大内需战略实施的重要支撑◈ღ✿。一方面◈ღ✿，数字消费稳定支撑经济增长◈ღ✿，对扩大消费规模的贡献持续攀升◈ღ✿。实物商品网上零售额占社会消费品零售总额的比重◈ღ✿，已经从10年前的10.8%◈ღ✿，上升至2024年的26.8%◈ღ✿。另一方面◈ღ✿，数字消费高效助推结构转型◈ღ✿，驱动消费结构逐步转向商品和服务并重◈ღ✿。例如◈ღ✿，数字服务用户规模快速增长一女被两根凶猛挺进视频◈ღ✿，生成式人工智能服务大模型注册用户已超6亿◈ღ✿，短视频用户规模已超10亿◈ღ✿。与此同时◈ღ✿，数字消费积极赋能普惠性民生建设◈ღ✿。例如◈ღ✿，数字消费使偏远地区居民得以平等享有丰富商品与服务◈ღ✿，农村网络零售额由2014年的1800亿增长到2024年的2.56万亿元◈ღ✿，规模总体扩大14.2倍◈ღ✿。人工智能驱动数字消费多元演进◈ღ✿、蓬勃发展人工智能热潮对数字消费产生了深刻影响◈ღ✿，当前数字消费蓬勃发展◈ღ✿，各类新业态◈ღ✿、新场景不断涌现◈ღ✿。徐志发指出◈ღ✿，人工智能技术加速推动消费走向智能驱动◈ღ✿，向智能交互◈ღ✿、主动适配◈ღ✿、场景融通◈ღ✿、虚实融合等方向深度变革◈ღ✿，“人工智能+消费提质”已经成为培育新消费的重要方向◈ღ✿。“AI+消费”引发消费者广泛关注◈ღ✿，相关调查显示◈ღ✿，88.4%的受访者对AI技术在消费领域应用表示期待◈ღ✿，年轻群体的期待比例更是超过90%◈ღ✿。在人工智能等新技术的驱动下◈ღ✿，当前数字消费已广泛渗透至居民衣食住行◈ღ✿、社交娱乐◈ღ✿、健康学习◈ღ✿、文化旅游等各方面◈ღ✿，数字消费供给智能多元演进◈ღ✿，需求扩容升级◈ღ✿，环境持续优化◈ღ✿，各类业态发展活力十足◈ღ✿。具体来看◈ღ✿，数字产品领域标杆产品密集突破◈ღ✿，今年上半年◈ღ✿，AI手机◈ღ✿、AI电脑◈ღ✿、AI眼镜等人工智能终端已超百款◈ღ✿；数字服务更加普惠便捷◈ღ✿，例如◈ღ✿，智慧医疗服务扩面提速◈ღ✿，2024年全国互联网医院数量扩充至3340家◈ღ✿，较2021年翻了一倍◈ღ✿，互联网诊疗服务量超1亿人次◈ღ✿；数字消费方式稳健推动消费扩容◈ღ✿，例如◈ღ✿，今年前8个月◈ღ✿，旅游线%◈ღ✿，餐饮外卖市场规模占餐饮收入比重从2020年的16.9%提升至2024年的22.8%◈ღ✿。数字消费将实现供给◈ღ✿、需求◈ღ✿、环境协同跃升党的二十届四中全会提出“十五五”时期经济社会发展的主要目标时◈ღ✿，要求居民消费率明显提高◈ღ✿，内需拉动经济增长主动力作用持续增强◈ღ✿。展望“十五五”时期◈ღ✿，数字消费将呈现出清晰的发展图景◈ღ✿。徐志发强调称◈ღ✿，在外部环境不确定性不断加大的背景下◈ღ✿，数字消费作为拉动内需◈ღ✿、推动经济高质量发展关键力量的定位短期内不会改变◈ღ✿。“十五五”时期◈ღ✿，将是数字消费“壮大发展”的关键阶段◈ღ✿，数字消费规模有望实现稳步增长◈ღ✿，在居民消费支出的比重进一步提高◈ღ✿。数字消费的未来图景将在供给◈ღ✿、需求◈ღ✿、环境三大维度的动态交互中实现台阶式跃升◈ღ✿。徐志发进一步讲到◈ღ✿：“新技术推动新旧动能加快转换◈ღ✿，数字消费新质供给将加速涌现◈ღ✿。群体扩容叠加收入增长◈ღ✿，数字消费多元需求将持续释放◈ღ✿。动态均衡安全与发展诉求◈ღ✿，数字消费生态环境将不断改善◈ღ✿。”

　　12月13日◈ღ✿，在“2026中国信通院深度观察报告会”上◈ღ✿，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏就面向AI的数据发展分享了自身思考和见解◈ღ✿。数据的规模◈ღ✿、质量决定大模型的上限谈及在AI大模型发展中◈ღ✿，数据扮演的角色◈ღ✿，何宝宏分别从AI和数据的发展两个角度进行了解答◈ღ✿。他表示◈ღ✿，早期的人工智能是基于规则◈ღ✿，和数据关系不大◈ღ✿；而这一波以大模型为代表的人工智能◈ღ✿，数据扮演着非常核心的角色◈ღ✿。从数据的角度来看◈ღ✿，大数据上一波的核心驱动主要是推荐算法◈ღ✿，典型的应用包括一些用户画像◈ღ✿，风险控制◈ღ✿、市场获客等◈ღ✿；而这一波数据的热潮主要是以人工智能驱动◈ღ✿，可以说数据在这一波人工智能大模型的发展中◈ღ✿，起着非常核心的作用◈ღ✿。“数据的规模◈ღ✿、数据的质量决定着大模型的上限◈ღ✿，所以能看到数据是重中之重◈ღ✿。”人工智能发展对数据提出新的需求和挑战2025年以来◈ღ✿，人工智能的发展呈现出一些新特征◈ღ✿，对数据也提出了一些新需求◈ღ✿。比如语言大模型◈ღ✿，它的边际效应递减已经非常明显◈ღ✿，所以语言大模型要进一步提高它的能力◈ღ✿，就需要更高质量的数据◈ღ✿。另外一方面◈ღ✿，除了语言大模型◈ღ✿，越来越多的关注点开始转向了多模态◈ღ✿，无论是对语言大模型的持续优化◈ღ✿，还是对多模态模型等数据都提出了一些新的需求◈ღ✿、新的挑战◈ღ✿。何宝宏指出◈ღ✿，为了进一步提高语言大模型的能力◈ღ✿，就需要发展更高质量◈ღ✿、覆盖范围更广的数据◈ღ✿。为了提升语言大模型推理能力一女被两根凶猛挺进视频◈ღ✿，围绕推理甚至应用如Agent等◈ღ✿，需要结合场景和应用等一些私域的◈ღ✿、行业的◈ღ✿、专有的数据◈ღ✿。对于多模态大模型的发展来说◈ღ✿，就不能仅仅只有文字类◈ღ✿，还需要音频◈ღ✿、视频等◈ღ✿，这些数据如何对齐◈ღ✿，在数据发展中也提出新的需求和挑战◈ღ✿。数据技术正以体系化的方式发生巨大变革在何宝宏看来◈ღ✿，为应对这些新需求◈ღ✿、新挑战◈ღ✿，数据技术正以体系化的方式发生巨大变革◈ღ✿。具体来看◈ღ✿，一方面◈ღ✿，现有数据体系需面向人工智能进行定制化转型与适配◈ღ✿。以数据治理为例◈ღ✿，以往通用的治理模式◈ღ✿，如今需结合人工智能的专用场景进行调整优化◈ღ✿；即便是已有的DataOps体系◈ღ✿，也需要衍生出面向AI的专属分支（DataOpsForAI）◈ღ✿，重点推进数据安全治理等相关工作◈ღ✿，本质上是现有数据领域工作向AI适配的转型◈ღ✿。另一方面◈ღ✿，人工智能的发展也催生了数据领域的新情况◈ღ✿、新问题◈ღ✿，这是以往未曾出现的◈ღ✿。当前这一波人工智能以生成式AI为核心◈ღ✿，其生成的结果本身也属于数据范畴◈ღ✿。随着近年来生成式AI的快速迭代◈ღ✿，如今的数据格局已发生改变人类产生的数据◈ღ✿、传统互联网数据与AI合成/生成的数据日益交融◈ღ✿，难以精准区分◈ღ✿。后续◈ღ✿，如何应对AI合成数据带来的挑战◈ღ✿，尤其是如何规范AI合成数据在模型训练与迭代中的应用◈ღ✿，已成为数据领域亟待解决的新课题◈ღ✿。何宝宏进一步讲到◈ღ✿：“除了数据资源层面的变化◈ღ✿，数据技术层面也需同步迭代升级◈ღ✿。”受上述数据资源体系变革的驱动◈ღ✿，数据技术正迎来一系列新调整◈ღ✿：在数据存算领域◈ღ✿，宏观层面上存算架构逐步向分布式◈ღ✿、存算分离的方向发展◈ღ✿，而面向本地或就近数据处理的需求◈ღ✿，近存计算模式也愈发重要◈ღ✿；同时◈ღ✿，由于数据体量激增◈ღ✿，需根据数据“温度”（热数据◈ღ✿、温数据◈ღ✿、冷数据）进行分级存储◈ღ✿，对应的存储介质也需随之优化◈ღ✿。在数据库技术领域◈ღ✿，人工智能的发展同样提出了新要求随着AI向多模态方向演进◈ღ✿，传统单模态数据库已显现出效率偏低◈ღ✿、成本偏高的问题◈ღ✿，因此向量数据库◈ღ✿、多模态数据库成为技术升级的重要方向◈ღ✿。最后◈ღ✿，何宝宏强调◈ღ✿，受人工智能技术发展的驱动◈ღ✿，当前数据技术正经历全方位的巨大变革◈ღ✿，其核心目标是实现数智深度融合◈ღ✿。

　　12月13日◈ღ✿，“2026中国信通院深度观察报告会”在北京举办◈ღ✿。中国信息通信研究院副总工程师许志远针对具身智能发表了自身观点和见解◈ღ✿。在他看来◈ღ✿，当前具身智能已经取得认知智能与物理智能的双线突破◈ღ✿，但模型路线◈ღ✿、数据范式以及最佳机器人形态仍未定型◈ღ✿，大规模落地仍处于早期阶段◈ღ✿，其未来方向仍在持续竞争与快速演化中◈ღ✿。具身智能取得阶段性突破仍需关注三大核心焦点问题许志远详细介绍了具身智能当前实际进展及需要重点关注的内容◈ღ✿。他表示◈ღ✿，当前具身智能的确取得了阶段性突破◈ღ✿。一方面◈ღ✿，机器人的“认知智能”实现明显跃升（即“大脑”能力）◈ღ✿，大模型使机器人能够完成传统机器人难以处理的复杂任务◈ღ✿，具备“可感知◈ღ✿、可思考◈ღ✿、可交互”的智能特征◈ღ✿。另一方面◈ღ✿，“物理智能”加速突破◈ღ✿：基于强化学习◈ღ✿，人形机器人在复杂地形行走◈ღ✿、高难度舞蹈等动态任务上表现显著提升◈ღ✿；基于模仿学习与大模型范式◈ღ✿，上肢操作能力快速增强◈ღ✿，已能执行切黄瓜◈ღ✿、倒水◈ღ✿、叠衣服等精细操作◈ღ✿。“然而◈ღ✿，尽管技术突破不断◈ღ✿，具身智能的大规模落地仍处于早期阶段”◈ღ✿，许志远指出◈ღ✿：“当前行业仍面临三个核心焦点问题◈ღ✿。”具体而言◈ღ✿，一是模型路线之争◈ღ✿：大模型范式是否适用于机器人？虽然大模型在语言◈ღ✿、图像◈ღ✿、视频领域取得巨大成功◈ღ✿，但“同样的范式能否直接迁移到机器人控制”仍未被证明◈ღ✿。业界正在探索多种途径◈ღ✿。二是数据训练范式之争◈ღ✿：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◈ღ✿。目前机器人模型主要依赖三类数据◈ღ✿：真机数据◈ღ✿：质量最高但采集昂贵◈ღ✿、规模有限◈ღ✿；合成/仿真数据◈ღ✿：规模大◈ღ✿、成本低◈ღ✿，但逼真度与物理一致性有差距◈ღ✿；人类第一视角视频数据◈ღ✿：自然◈ღ✿、丰富◈ღ✿，但动作标注与映射存在挑战◈ღ✿。当前尚无结论表明机器人领域是否会像NLP◈ღ✿、CV一样遵循ScalingLaw即“更多数据一定带来更强能力”◈ღ✿。因此◈ღ✿，数据范式仍在快速演化◈ღ✿，混合数据◈ღ✿、多模态数据◈ღ✿、世界模型生成数据等方向均在探索中◈ღ✿。三是形态路线之争◈ღ✿：人形机器人是否是“真需求”？具身智能的落地呈现出两大派系◈ღ✿：①人形坚守派（Tesla◈ღ✿、FigureAI等）◈ღ✿，这些企业坚持全人形路线◈ღ✿，原因包括◈ღ✿：人形最契合人类社会现有环境与工具体系◈ღ✿；人形形态最利于学习人类动作◈ღ✿、利用人类数据◈ღ✿；长期看具备最大通用性◈ღ✿。特斯拉和FigureAI因此持续投入大量资源◈ღ✿，力图构建“通用劳动机器人”◈ღ✿。②折中派（大量国内企业）◈ღ✿。国内今年涌现出多款“轮-臂式复合机器人”◈ღ✿，其特点是◈ღ✿：轮式底盘更可靠一女被两根凶猛挺进视频◈ღ✿、成本更低◈ღ✿、部署更简单◈ღ✿；动作可控性强◈ღ✿，更适合集成到商业场景快速落地◈ღ✿。这种路径更强调“工程可落地性”◈ღ✿，旨在在短期内形成可规模化的商业应用◈ღ✿。在VLA基础上引入世界模型有望成为提升机器人大模型能力的重要路径据许志远介绍◈ღ✿，目前◈ღ✿，利用大模型提升机器人的泛化能力已成为业界共识◈ღ✿，但如何有效地将大模型应用于机器人系统◈ღ✿，仍存在多条技术路径◈ღ✿，行业也在持续探索中◈ღ✿。第一条路径是采用大语言模型（LLM）对人类指令进行语义理解与任务分解◈ღ✿，这是赋予机器人高层智能的关键能力◈ღ✿，谷歌的SayCan是早期代表性工作◈ღ✿。第二条路径是在LLM的基础上引入视觉◈ღ✿，使模型具备语言与视觉跨模态融合能力◈ღ✿，通过视觉语言模型（VLM）进行机器人控制◈ღ✿。借助视觉信息◈ღ✿，模型不仅能分析环境的空间关系和物体属性◈ღ✿，也能更好支撑高层任务规划◈ღ✿。谷歌的PaLM-E展示了跨模态推理在机器人控制中的潜力◈ღ✿。第三条路径是在VLM的基础上进一步加入动作生成能力◈ღ✿，形成视觉-语言-动作模型（VLA）◈ღ✿。这类模型以视觉图像和语言指令为输入◈ღ✿，直接输出机器人控制指令◈ღ✿。VLA路线年底以来受到高度关注◈ღ✿。各家厂商在模型架构◈ღ✿、模块设计和动作生成方式上不断优化◈ღ✿，例如美国的FigureAI◈ღ✿、PI◈ღ✿，以及国内的智元◈ღ✿、银河通用等均聚焦于这一方向◈ღ✿。许志远强调◈ღ✿，目前◈ღ✿，许多VLA模型采用MoE架构◈ღ✿，以VLM作为骨干网络◈ღ✿，动作层常使用自回归预测◈ღ✿、扩散模型或流匹配等生成方式◈ღ✿。同时◈ღ✿，在VLM与动作预测之间通常加入隐向量用于信息传递◈ღ✿，以兼顾复杂任务推理与实时控制需求◈ღ✿。VLA在复杂◈ღ✿、多步骤◈ღ✿、多样化任务上展示出一定适应性◈ღ✿。“然而凯发在线◈ღ✿，我们也观察到◈ღ✿，尽管VLA在结构上不断演进◈ღ✿，其实际落地效果仍未达到预期◈ღ✿。原因在于物理世界具有高度多样性与不确定性◈ღ✿，而当前可获取的机器人数据量级有限◈ღ✿、覆盖场景不足◈ღ✿，使得VLA难以充分学习并泛化到真实环境中◈ღ✿。”展望未来◈ღ✿，在VLA的基础上引入世界模型（WorldModel）◈ღ✿，借助其对物理世界的理解◈ღ✿、预测与推演能力◈ღ✿，有望成为进一步提升机器人大模型能力的重要发展路径◈ღ✿。重视利用合成数据和视频数据满足机器人模型训练需求“机器人的真机数据虽然质量最高◈ღ✿，但人工采集的成本极高◈ღ✿，高质量样本更是稀缺◈ღ✿，远远无法满足模型的训练需求◈ღ✿。因此◈ღ✿，业界开始越来越重视合成数据和视频数据的利用◈ღ✿。”许志远指出◈ღ✿。一方面◈ღ✿，业界开始采用混合数据训练模式◈ღ✿：先利用合成数据或视频数据进行模型预训练◈ღ✿，再用真机数据进行微调◈ღ✿。例如◈ღ✿，银河通用使用10亿帧合成数据完成抓取模型的预训练◈ღ✿；英伟达GROOTN1模型中◈ღ✿，合成◈ღ✿、视频和线%◈ღ✿。“我们发现◈ღ✿，主流方案的非线%◈ღ✿，但是哪个比例对于机器人性能提升更加有效仍需产业界来不断试错验证◈ღ✿。”另一方面◈ღ✿，今年以来◈ღ✿，使用人类第一视角拍摄的视频数据成为破解数据瓶颈的一类重要方案◈ღ✿。具体做法是让操作员佩戴头戴式摄像设备◈ღ✿，在不影响日常工作的前提下记录其操作过程◈ღ✿，为模型训练提供高质量的人类示范数据◈ღ✿。6月份有消息称◈ღ✿，马斯克将延续自动驾驶“全视频学习”的路线◈ღ✿，未来的训练将主要依赖来自人类第一视角的视频数据◈ღ✿。FigureAI也在9月份发布了Go-Big项目◈ღ✿，目标就是构建全球最大凯发在线◈ღ✿、最多样化的视频预训练数据集◈ღ✿。国内清华大学◈ღ✿、地平线◈ღ✿、智元机器人等也在做相关路线

　　目前◈ღ✿，全球正加速迈入以人工智能为核心驱动力的智能经济时代◈ღ✿，这不仅是一场技术变革◈ღ✿，更是一次深刻的经济形态重构◈ღ✿。深入理解智能经济的内涵◈ღ✿、特征及其对生产力◈ღ✿、生产关系和国家竞争力的战略意义◈ღ✿，已成为把握未来发展主动权的关键所在◈ღ✿。12月13日◈ღ✿，在“2026中国信通院深度观察报告会”上◈ღ✿，面对当前全球科技革命加速演进◈ღ✿，我国经济转型升级迫切需要新动能的背景◈ღ✿，中国信息通信研究院政策与经济研究所副所长孙克围绕“智能经济”这一核心议题◈ღ✿，系统阐释了其内涵特征◈ღ✿、战略意义与发展前景◈ღ✿。智能经济呈现三“双”特征孙克指出◈ღ✿，智能经济是以人工智能技术为驱动力◈ღ✿，以双向赋能◈ღ✿、加快向现实生产力转化为主线◈ღ✿，以完全信息◈ღ✿、市场出清◈ღ✿、理性决策为出发点◈ღ✿，提升产业运行效率◈ღ✿，重塑新产业新模式新业态◈ღ✿，扩大生产消费组织可能性边界◈ღ✿，形成全要素生产率大幅提升◈ღ✿、潜在生产能力最大化◈ღ✿、全社会福利帕累托最优的新型经济形态◈ღ✿。在他看来◈ღ✿，智能经济呈现三“双”特征◈ღ✿：一是技术与应用双向赋能◈ღ✿。一方面◈ღ✿，人工智能技术将感知◈ღ✿、分析◈ღ✿、决策等能力深度嵌入生产◈ღ✿、流通◈ღ✿、消费等各环节◈ღ✿，重塑资源配置机制与经济运行范式◈ღ✿，实现从潜在技术红利向实际产出能力的跃迁◈ღ✿，如智能制造◈ღ✿、智能诊断◈ღ✿、智慧农业◈ღ✿、智能零售等◈ღ✿。另一方面◈ღ✿，产业发展反哺人工智能创新◈ღ✿，丰富的行业场景与数据反馈为模型训练和算法优化提供实践基础◈ღ✿，推动人工智能迭代演进◈ღ✿。二是原生与融合双重发力◈ღ✿。一方面◈ღ✿，人工智能技术在加速赋能消费与生产领域◈ღ✿，智能营销◈ღ✿、智能客服不断出现◈ღ✿，工业领域研产供销服领域人工智能技术的应用也在不断加快加深◈ღ✿。另一方面◈ღ✿，智能原生是从设计之初就将AI考虑进来◈ღ✿，实现产品◈ღ✿、服务甚至整个业务模式围绕AI的核心能力进行根本性创新◈ღ✿，比如◈ღ✿，AI编程智能体◈ღ✿、DeepResearch工具等智能原生应用◈ღ✿。从AI终端构建全场景智能交互◈ღ✿，到具身智能机器人重塑服务体验◈ღ✿，再到大模型通过深度分析预判需求并主动供给◈ღ✿，智能产品与服务将加速向大众生活渗透◈ღ✿，系统性引领消费与产业需求升级◈ღ✿。三是人类及机器双元协同◈ღ✿。一方面◈ღ✿，人工智能与劳动者之间逐渐形成基于提示词的“新劳动语言”◈ღ✿，劳动者与智能体之间也在通过智能协作管家书写“新劳动契约”◈ღ✿。提示越精准◈ღ✿，模型越接近人类意图◈ღ✿；智能协作管家越开放◈ღ✿，智能体越能在授权范围内自主迭代◈ღ✿。另一方面◈ღ✿，人工智能技术能力超越人类基线◈ღ✿，成为生产工具和劳动者的分界点◈ღ✿。斯坦福研究显示◈ღ✿，图像分类◈ღ✿、视觉推理◈ღ✿、自然语言处理◈ღ✿、视觉常识推理等为代表的人工智能技术能力先后超越人类平均水平◈ღ✿。人类主观能动性首次让位于人工智能◈ღ✿，由“人人分工”向“人机分工”时代跨越◈ღ✿。发展智能经济是落实党中央◈ღ✿、国务院决策部署的必然要求◈ღ✿。党和国家很早就开始关注智能经济发展◈ღ✿。早在2017年◈ღ✿，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中就提出◈ღ✿，要促进形成智能经济形态◈ღ✿。2018年◈ღ✿，习近平总书记指出◈ღ✿，要构建数据驱动◈ღ✿、人机协同◈ღ✿、跨界融合◈ღ✿、共创分享的智能经济形态◈ღ✿。今年◈ღ✿，国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》中再一次明确提出◈ღ✿，要加快形成人机协同◈ღ✿、跨界融合◈ღ✿、共创分享的智能经济和智能社会新形态◈ღ✿。这充分表明党和国家已前瞻性地将发展智能经济视为未来经济发展的重要引擎◈ღ✿。预计到2030年◈ღ✿，新一代智能终端◈ღ✿、智能体等应用普及率将超过90%◈ღ✿，智能经济将真正融入并重塑千行百业◈ღ✿，赋能我国经济社会实现高质量发展◈ღ✿。发展智能经济意义重大谈及发展智能经济的重要意义时◈ღ✿，孙克指出◈ღ✿，发展智能经济是顺应新一轮科技革命和产业变革的必然趋势◈ღ✿。人类迄今已经历了机械化◈ღ✿、电气化◈ღ✿、电子信息化三次工业革命◈ღ✿，正迎来以数字化和智能化等为核心的第四次工业革命◈ღ✿，AI等先进技术的发展为实现更加高效◈ღ✿、智能的经济增长提供了广阔空间◈ღ✿。智能经济以大模型等人工智能技术创新及其广泛应用为核心驱动力◈ღ✿，推动经济社会实现动态感知◈ღ✿、自主决策和精准执行◈ღ✿，代表了未来先进生产力的发展方向◈ღ✿，也必将对我们的生产生活方式和治理模式带来深刻变革◈ღ✿。面对人工智能发展潮流◈ღ✿，我们必须把发展智能经济摆在重要战略位置◈ღ✿，拓展经济发展新空间◈ღ✿，赢得未来发展主动权◈ღ✿。此外◈ღ✿，他强调◈ღ✿，发展智能经济同时也是构筑国家竞争新优势的必然选择◈ღ✿。全球正处在智能经济加速崛起与传统经济深度交融的历史交汇期◈ღ✿，以大模型◈ღ✿、智能体◈ღ✿、人形机器人等为代表的人工智能技术正在重塑生产力形态和全球竞争格局◈ღ✿。世界各国纷纷发力人工智能◈ღ✿，加快在通用大模型◈ღ✿、智能终端等关键领域的布局◈ღ✿，力图抢占未来发展制高点◈ღ✿。我国网络基础日趋坚实◈ღ✿，人工智能发展处于全球第一梯队◈ღ✿，创新力和竞争力不断增强◈ღ✿，具备了厚积薄发◈ღ✿、登高望远的条件◈ღ✿。孙克进一步指出◈ღ✿，发展智能经济也是挖掘经济增长新动能的必然路径◈ღ✿。当前◈ღ✿，我国经济社会发展面临较大内外部压力◈ღ✿，亟需寻找到新的增长动能◈ღ✿。发展智能经济◈ღ✿，有助于形成强大的创新驱动能力◈ღ✿，拓展市场发展空间◈ღ✿，助推经济增长◈ღ✿。例如◈ღ✿，有美国学者指出◈ღ✿，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◈ღ✿。在供给端◈ღ✿，智能经济通过革新生产要素配置◈ღ✿、升级产业发展范式◈ღ✿、强化智能支撑体系◈ღ✿，筑牢经济增长根基◈ღ✿。例如◈ღ✿，AI视觉检测系统可将工业生产漏检率降至近乎为零◈ღ✿，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◈ღ✿。在消费端◈ღ✿，智能经济创造新型消费场景◈ღ✿、激活细分消费需求◈ღ✿、推动消费结构升级◈ღ✿。据商务大数据监测◈ღ✿，今年前10个月◈ღ✿，我国AI眼镜◈ღ✿、智能手表等智能穿戴网零额增长23.1%◈ღ✿，智能产品在提振消费◈ღ✿、刺激经济增长方面正发挥着重要作用◈ღ✿。智能经济逐渐成为重要增长极智能经济是人工智能技术驱动下产生的经济新范式◈ღ✿。孙克表示◈ღ✿，从生产要素到生产力◈ღ✿、生产关系◈ღ✿，都在发生优化和重构◈ღ✿。从生产要素看◈ღ✿，智能经济驱动要素组合发生改变◈ღ✿。农业经济时代◈ღ✿，土地和劳动力是关键生产要素◈ღ✿。工业经济时代一女被两根凶猛挺进视频◈ღ✿，资本成为新的决定性要素◈ღ✿。数字经济时代◈ღ✿，数据开始成为新型生产要素◈ღ✿。智能经济时代◈ღ✿，数据生产要素的价值将充分释放◈ღ✿，同时◈ღ✿，智能体等成为新的劳动力◈ღ✿，并与人类协同创造经济价值◈ღ✿。具体来说◈ღ✿，一方面◈ღ✿，数据质量在经济发展中发挥重要作用◈ღ✿。截至2025年6月◈ღ✿，我国建设高质量数据集超3.5万个◈ღ✿、总量超400PB◈ღ✿。另一方面◈ღ✿，具身智能等机器人不仅仅是一种工具◈ღ✿，更成为与人类协作的劳动伙伴◈ღ✿。从生产力看◈ღ✿，智能经济推动产业体系系统变革◈ღ✿。以大模型为代表的人工智能技术创新应用◈ღ✿，加快产业模式和产业体系变革◈ღ✿，推动全要素生产率提升◈ღ✿。一方面◈ღ✿，智能原生产业成为经济新增长点◈ღ✿。智能原生企业发展活力持续释放◈ღ✿，截至2025年8月◈ღ✿，全球AI领域的独角兽企业达到498家◈ღ✿，总估值达到2.7万亿美元◈ღ✿，显示出AI创造新动能的强劲实力◈ღ✿。同时◈ღ✿，智能原生产品不断涌现◈ღ✿，在智能硬件◈ღ✿、企业服务◈ღ✿、科研教育◈ღ✿、创意设计等多个领域均已出现智能原生产品◈ღ✿。另一方面◈ღ✿，“人工智能+”赋能传统产业提质降本增效◈ღ✿。国家已部署实施“人工智能+”行动凯发在线◈ღ✿，重点是用AI赋能研◈ღ✿、产◈ღ✿、供◈ღ✿、销◈ღ✿、服等全环节◈ღ✿。在工业领域◈ღ✿，智能机器人进车间◈ღ✿、进产线◈ღ✿，与人类劳动者人机高效协同◈ღ✿，实现工业制造全要素智能联动◈ღ✿，将有助于提升制造业的综合实力和国际竞争力◈ღ✿。从生产关系看◈ღ✿，智能经济驱动生产关系深度调整◈ღ✿。一方面◈ღ✿，人机协同成为新型生产关系的具象化形态◈ღ✿。人机协同是人工智能与人类在执行任务过程中◈ღ✿，协同参与感知◈ღ✿、分析◈ღ✿、决策与执行◈ღ✿，实现整体效能跃升◈ღ✿。比如◈ღ✿，在办公场景中◈ღ✿，“一个人”加“AI”等同于“一个高效团队”◈ღ✿；在医疗场景中◈ღ✿，以AI对数据的整合分析◈ღ✿、人对诊断治疗与伦理安全的把控◈ღ✿，实现“数据+经验”双驱动◈ღ✿。另一方面◈ღ✿，对就业的替代效应与创造效应并存◈ღ✿。当前◈ღ✿，就业替代效应加速显现◈ღ✿，受AI影响◈ღ✿，过去三年中◈ღ✿，年轻劳动者在会计◈ღ✿、软件开发和行政助理等领域的就业率下降了13%◈ღ✿。而就业创造效应释放较为滞后但潜力巨大◈ღ✿，近些年AI已经衍生出模型训练师◈ღ✿、AI工程师◈ღ✿、机器学习专家等新岗位◈ღ✿。孙克总结道◈ღ✿：“总体而言◈ღ✿，我们有个基本观点◈ღ✿，人类关于新技术对经济增长的预判◈ღ✿，短期内◈ღ✿，一般是高估的◈ღ✿，而长期内◈ღ✿，一般是低估的◈ღ✿。人工智能未来的未知远大于已知◈ღ✿，未来发展的空间也会远超于我们想象◈ღ✿。”

　　人工智能技术加速向纵深演进◈ღ✿，产业规模持续扩大◈ღ✿、应用场景不断拓展◈ღ✿，正由辅助性工具转变为具备交互学习能力的智能伙伴◈ღ✿。在技术突破◈ღ✿、行业落地与安全治理协同推进的背景下◈ღ✿，人工智能已成为驱动新质生产力形成和赋能经济社会高质量发展的关键力量◈ღ✿。12月13日◈ღ✿，在“2026中国信通院深度观察报告会”上◈ღ✿，针对当前人工智能技术演进趋势◈ღ✿、行业应用成效及安全治理进展等核心议题◈ღ✿，中国信息通信研究院人工智能研究所所长魏凯系统阐述了2025年人工智能发展的全新图景◈ღ✿。2025年人工智能技术快速迭代◈ღ✿，三大方向成效显著2025年◈ღ✿，人工智能技术快速迭代◈ღ✿，处在从技术创新向现实生产力转化的关键转折点◈ღ✿。魏凯表示◈ღ✿，2024年◈ღ✿，我国人工智能核心产业规模超过9000亿元◈ღ✿，增速达24%◈ღ✿，初步测算预计2025年有望超过1.2万亿元◈ღ✿。在技术层面◈ღ✿，基础大模型不断迭代升级◈ღ✿。他指出◈ღ✿，今年以来◈ღ✿，从信通院的大模型测试数据看◈ღ✿，模型在语言和多模态理解能力上提升显著◈ღ✿，综合能力分别提升了30%和50%◈ღ✿，推理◈ღ✿、编程等能力实现了“又好又快”的发展◈ღ✿。大模型不断进步的背后◈ღ✿，是技术的持续性创新◈ღ✿，线性注意力机制（一种提升计算效率的技术）进一步提升计算效率◈ღ✿，面向环境的强化学习极大提升了模型工具使用能力◈ღ✿。同时◈ღ✿，业界针对自主学习◈ღ✿、长期记忆等大模型能力短板也提出了初步方案◈ღ✿。技术的不断迭代◈ღ✿，为大模型实用化打下坚实基础◈ღ✿。智能体成为大模型应用落地的主要形式◈ღ✿，展现出“数字劳动力”的雏形◈ღ✿。一方面◈ღ✿，以Genspark◈ღ✿、Manus◈ღ✿、MinmaxAgent◈ღ✿、扣子为代表的通用智能体◈ღ✿，在网页交互◈ღ✿、信息整合◈ღ✿、调查研究等场景中的表现令人印象深刻◈ღ✿，据中国信通院测试显示◈ღ✿，高度封装的通用智能体产品可以获得比顶级大模型更好的性能表现◈ღ✿。另一方面◈ღ✿，针对编程◈ღ✿、法律◈ღ✿、人力资源等垂直场景的专用智能体聚焦特定行业或任务◈ღ✿，强化专业适配能力◈ღ✿，实现应用落地的精准破局◈ღ✿。但总体上◈ღ✿，无论是专用还是通用◈ღ✿，ToB还是ToC◈ღ✿，智能体还处在发展初期◈ღ✿，其任务规划的可靠性◈ღ✿、与现有业务系统对接的复杂性◈ღ✿，以及权责界定等难题依然突出◈ღ✿。真正形成强大生产力◈ღ✿，不仅有赖于基础模型的进一步进化◈ღ✿，更需与领域专有数据和流程进行深度结合◈ღ✿。他进一步指出◈ღ✿，具身智能作为大模型与机器人结合的产物◈ღ✿，今年在政策与资本的推动下快速发展◈ღ✿，融资金额超400亿元◈ღ✿，产业上下游企业达350多家◈ღ✿。今年以来◈ღ✿，具身智能机器人在运动控制能力上进步显著◈ღ✿，在物流分拣◈ღ✿、应急救援◈ღ✿、迎宾导览◈ღ✿、零售等细分场景上取得了初步的点状突破◈ღ✿。多家科研机构研究证明端到端具身大模型也存在扩展定律◈ღ✿，提升具身大脑的智能水平◈ღ✿，当前主要途径是提升训练数据的质与量◈ღ✿。为此全国已建设27家数据采集场◈ღ✿，为具身智能模型训练提供源源不断的高价值数据◈ღ✿。未来具身智能从实验室的“点状突破”到商业化的“全面普及”◈ღ✿，仍需跨越可靠性◈ღ✿、场景适应能力与泛化能力等多重障碍◈ღ✿。人工智能加速行业落地◈ღ✿，催生新业态与组织变革2025年◈ღ✿，人工智能行业应用持续深化落地◈ღ✿，同时也暴露出应用深水区的结构性挑战◈ღ✿。魏凯表示◈ღ✿，人工智能的应用有改良和变革两种模式◈ღ✿。从改良角度看◈ღ✿，我们分析了数百个大模型在工业中的应用案例◈ღ✿，其在价值链中的分布仍呈现“两端高◈ღ✿、中间低”的微笑曲线态势◈ღ✿，这反映出研发设计与营销服务环节更易获得AI赋能◈ღ✿。但一个积极的信号是◈ღ✿，今年生产制造环节已展现出明显抬高趋势◈ღ✿，案例占比由去年的19.9%增长至25.9%◈ღ✿。这一变化表明◈ღ✿，AI正在向价值创造的核心环节渗透◈ღ✿，但其渗透速度仍受限于工业数据的获取难度◈ღ✿、工艺知识的封装水平以及对可靠性的极致要求凯发在线◈ღ✿。与此同时◈ღ✿，大模型也催生大量具有变革意义的“智能原生”新业态新模式◈ღ✿。市场上涌现出如字节的扣子◈ღ✿、腾讯的ima◈ღ✿、百度的秒搭等AI原生软件◈ღ✿，也出现了豆包手机◈ღ✿、夸克眼镜等AI原生硬件◈ღ✿，为AI落地开辟了新路◈ღ✿。在这样的背景下◈ღ✿，人工智能驱动企业组织方式深刻变革◈ღ✿，紧密的人机协同◈ღ✿、极致的数据飞轮成为AI原生企业的鲜明标签◈ღ✿。典型的智能原生企业展现出人“少”价值“高”◈ღ✿、业务高度垂直聚焦等新特征◈ღ✿。部分领先企业甚至实现了从创立之初（“Day1”）就盈利的模式◈ღ✿，这使得OnePersonCompany（OPC◈ღ✿，单人公司）成为北京◈ღ✿、上海等地培育的重点◈ღ✿。“智能原生”模式究竟如何发展◈ღ✿，还需要进一步研究探索◈ღ✿。人工智能安全治理体系加快构建◈ღ✿，技管融合筑牢发展底线随着人工智能应用的深化与潜在风险的显化◈ღ✿，安全治理已成为与技术发展并行的另一条主线年◈ღ✿，应对模型幻觉◈ღ✿、虚假信息◈ღ✿、数据安全◈ღ✿、智能体安全等现实风险迫在眉睫◈ღ✿。同时◈ღ✿，越来越多的研究也揭示出前沿模型存在自我复制◈ღ✿、拒绝关闭◈ღ✿、主动逃避◈ღ✿、欺骗威胁等潜在风险◈ღ✿，这些可能向现实风险转化◈ღ✿，需要引起高度重视◈ღ✿。他指出◈ღ✿，要把人工智能安全治理落到实处◈ღ✿，产业主体需要行动起来◈ღ✿，构建面向人工智能风险管控的“PDCA”（计划-执行-检查-处理）循环◈ღ✿。只有企业内部都能形成自闭环的敏捷治理机制◈ღ✿，才能有效控制不断出现的AI风险◈ღ✿，确保AI发展行稳致远◈ღ✿。谈及未来人工智能安全治理工作将如何开展◈ღ✿，他强调◈ღ✿，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◈ღ✿，建设人工智能安全漏洞库◈ღ✿，完善安全治理标准体系◈ღ✿，持续开展人工智能安全测试◈ღ✿，与产业伙伴紧密携手◈ღ✿，以实际行动践行国家提出的“以人为本◈ღ✿、智能向善”的发展理念◈ღ✿。