“数”聚新动能 “智”绘新蓝图 - 江苏省五金制品行业协会

“数”聚新动能 “智”绘新蓝图 发布时间：2026-08-25 08:40:36，阅读次数：52 [优化][原稿] 更多

　　参会嘉宾在2026数智经济论坛会场听会。
　　本报记者蒋雨师摄

　　2026数智经济论坛会场。
　　本报记者蒋雨师摄

　　算力为千行百业注入强大动能

　　国家超级计算天津中心党组书记、首席科学家孟祥飞

　　21世纪是算力的世纪。算力已成为衡量国家综合国力的重要指标，是驱动智能时代变革的根本动力。

　　从“深蓝”到“阿尔法狗”，再到生成式AI（人工智能）的突破，每一次跨越都离不开算力指数级增长。以大模型为代表的通用人工智能正深刻改变人类生产生活方式，全球AI竞争日趋白热化，不进则退。

　　国家超级计算天津中心以“天河”系列为依托，首创“CPU+GPU”异构架构，突破性能墙、通信墙、能耗墙等重重技术壁垒。从先进制造到生物医药，从新能源新材料到人工智能创新平台，算力正为千行百业数字化转型注入强大动能。

　　当前，中国算力总规模全球第二，增速全球第一，但结构性供需不平衡、能耗压力巨大等挑战依然严峻。“十五五”规划纲要首次将“全国一体化算力网”纳入国家级基础设施体系，推动从孤立中心向协同网络演进。“算电协同”将西部清洁能源优势转化为东部算力优势，既有助于破解能耗红线，也是实现“双碳”目标的创新实践。

　　目前，算力驱动产业变革呈现十大趋势：异构算力向多元架构演进；超节点互联提升集群效能；AI从交互智能迈向执行智能；算力向工业、交通等行业全面渗透；具身智能激发算力爆发式需求；云边端协同发展；新能源推动算力中心低碳变革；太空算力异军突起；一体化算力网走向“全网调度”；词元消耗量成为衡量智能化水平的关键指标。

　　未来已来，算力已成为驱动新质生产力发展的重要引擎。国家超级计算天津中心愿与各界同仁一道，努力将中国的能源优势、体制优势转化为算力优势和智能优势，向世界提供“能源—算力—智能”协同发展的中国方案。

　　共建具有人文温度的智能社会

　　清华大学公共管理学院教授、智能社会治理研究院院长苏竣

　　人工智能的快速发展正推动生产方式、个体认知和社会结构发生深刻变化。人类已经进入一个全新的智能社会。智能社会不仅意味着技术能力的跃升，更意味着知识生产、社会信任和权威生成等社会的基本运行机制正在经历系统性重构。面对这一变化，我们既要看到智能技术带来的巨大机遇，也要高度重视由此产生的新风险、新问题。

　　其中一个值得关注的重要变化，就是我们正在从长期存在的“信息不对称”走向“信息充裕”。随着物联网、生成式人工智能等技术快速发展，信息总量爆发式增长，生成主体更加多元，传播更加即时，获取门槛不断降低。信息充裕有助于更加精准地识别需求、回应诉求、增加知识获取机会，但也可能带来信息茧房、群体极化等新的社会风险。

　　更进一步，信息充裕还会催生更严重的“知识混沌”。人工智能已深度介入知识生产流程，尽管大语言模型能流畅生成文本，却无法理解或验证其真实性；人工智能可以写出格律规整的诗歌，却无法赋予诗歌以人类丰富细腻的情感。更不要说现在大量似是而非、未经核验的、打着引号的“知识”，有的不知不觉地、有的冠冕堂皇地进入了人类的知识体系，形成真假混杂、难以追溯的认知迷雾，成为人类在智能社会面临的一个极其严峻的挑战。这个问题如果处理不好，我们将为此付出极大的代价。

　　面对智能社会，仍有许多问题没有成熟的答案。技术是中性的，算法是无辜的，人是有精神的。人类不应也不能成为技术的附庸。我们应以积极、审慎、自信的态度面对未来，做好智能社会发展与治理的建设规划，绘就智能社会发展蓝图，共建一个具有人文温度的智能社会。

　　让人工智能更好赋能基本养老服务

　　中国老龄事业发展基金会副理事长、中国人民大学吴玉章高级讲席教授陆杰华

　　当前我国人口老龄化压力持续加剧，2025年底，60岁及以上老年人口已达3.23亿，传统养老人力短缺、服务粗放难题凸显。国家密集出台政策推动“人工智能+养老”，智能技术正全方位重塑基础养老供给：技术从简单工具替代转向情感关系融入，人机从单向应答走向双向协同互构，服务由标准化供给升级为个性化精准关怀，治理也打破部门孤岛，形成全域协同数字治理新格局，为兜底养老提质增效提供重要支撑。

　　但AI赋能基本养老服务通常伴随多重现代性风险。一是技术自反风险，算法过度标准化，将复杂养老场景简单量化，重流程、轻关怀。二是交互层面出现符号化关怀，人机交互弱化人与人之间的真实共情，老年人情感需求被模板化回应消解。三是隐私与法律滞后风险，现有法律缺少适老场景细化条款。四是碎片化治理风险，跨部门监管可能导致权责模糊，容易出现问责虚化、弱势老人需求被算法忽视等问题。

　　为化解上述风险，需搭建四维协同规制体系。第一，筑牢普惠兜底的道德底线，完善适老化智能服务体系，保留人工兜底通道，设立算法伦理前置审查，杜绝技术排斥弱势群体。第二，坚持人机共生发展思路，设立养老科技长期扶持基金，建立老年人全程参与的产品迭代机制，明确AI仅作为照护补位工具。第三，健全技术向善制度体系，对内压实企业算法自律审查，对外完善专项立法，抬高侵害老年信息权益违法成本。第四，搭建全域联通治理共同体，统筹政府、社区、家庭、科研机构多方权责，构建全链条监管闭环，让人工智能始终服务于“老有所养、老有所安”的民生目标。

　　以融资推动AI基建高质量发展

　　北京大学光华管理学院教授张峥

　　AI基建已经从行业投资上升为国家战略层面的新型基础设施建设。在大规模建设启动的关键阶段，我们不仅要关注“投了多少”，更要关注“投资效率有多高”。而提高投资效率，关键在于构建一套与资产特征、发展阶段双适配的融资体系。

　　首先是发展阶段的匹配。当前AI基建仍处于技术与产业探索期，架构快速迭代，商业模式仍在验证，应以权益资本为主导，由风险承担能力强的资本吸收探索风险。只有当技术路线收敛、行业现金流可预测时，才进入成熟与规模化发展期，融资结构转向权益与债务的平衡。如果项目在产业早期就过度使用成熟期的债务工具，一旦不达预期，风险便向银行体系和地方财政转移。

　　其次是资产分层的匹配。AI基建按经济属性可归为两层：基础设施层，即土地、机房、变电站和供配电冷却系统，寿命20到30年；算力设备与运营层，即GPU、服务器和算力调度平台，寿命只有3到5年。

　　在典型项目中，算力设备通常占总投资的50%到70%，高功率密度项目甚至接近80%。这意味着过半的投资是三五年就要折旧完的技术设备。沿用传统基建“一个项目、一套融资”的思路，期限错配是必然的。两层资产应匹配差异化工具。基础设施层推动多层次不动产投资信托基金（REITs）市场建设。算力设备层创新发展算力资产证券化，从主体信用转向资产信用和数据信用。

　　算力资产的天然优势在于它持续产生运营数据，上架率、利用率、租赁价格都可实时采集、穿透验证。当数据成为可信的信用基础，从“看主体”到“看资产”再到“看数据”的跨越就有望实现。

　　推动机器人研发，助力智慧康养

　　上海如身机器人科技有限公司联合创始人兼首席运营官邢龙

　　我国老龄化进程加速，预计2035年左右，60岁及以上老年人口将突破4亿，在总人口中占比超30%；而当前持证养老护理员仅约50万人，养老行业供需矛盾日益突出。在此背景下，机器人辅助乃至部分替代人工照护，已从行业“可选项”转变为社会“应选项”。补齐服务供给短板，能够帮助老人享有安全、体面、有尊严的晚年。

　　当前，康养机器人落地仍面临非结构化环境适应难、照护任务高度复合、人机高频贴身交互等困难，叠加真实照护数据稀缺，导致技术闭环难以构建。因此，研发具备高精度力控、强环境适应能力并实现真实场景数据闭环的养老机器人，仍是行业亟待突破的关键缺口。

　　如身机器人自主研发了“陪护+轮椅”双模式照护机器人，集成日常照护、出行辅助、健康监测、情感陪伴与康复支持五大功能。公司通过优化“硬件+数据+模型”模式，打造医疗级安全力控硬件底座，在养老机构与家庭场景中开展大规模数据采集，并自研专属康养大模型，嵌入医疗安全边界策略，推动机器人从半自动向全自主持续进化。

　　展望未来，行业有望告别盲目追求通用人形机器人的路径，转向场景专用化设计。关键部件国产化，将推动轮式照护机器人降成本；千万小时级真实数据将构筑行业共享底座，助力实现自主照护。

　　在商业模式上，相关企业将从“卖设备”转向“机器人+服务+数据”的订阅与租赁模式，形成“零部件厂商—整机企业—养老运营—算力平台—保险基金”深度融合的产业生态。同时，本土企业有望出海，输出中国智能照护整体解决方案。

　　让人形机器人走进千家万户

　　乐聚智能（深圳）股份有限公司北区总经理孙冬

　　当前，人形机器人行业面临量产能力不足、数据匮乏这两大难题。针对量产瓶颈，乐聚与东方精工合作建设年产能达万台的机器人产线，旨在通过规模化生产满足行业快速增长的交付需求，并以此作为降低单位成本、提升供应链韧性的基础。同时，缺乏高质量、多场景的训练数据是制约智能体能力跃升的关键，亟待通过真实场景的持续交互来积累数据资产。

　　“人形机器人+”生态计划通过3个阶段，助力智能体产业健康发展。第一阶段聚焦人形机器人本体制造，实现硬件平台的标准化与模块化；第二阶段标杆场景应用，提升机器人的动态平衡与复杂环境适应能力；当前已进入第三阶段——垂域场景的规模化应用，即通过深度场景挖掘、产业链协同和开放合作，推动人形机器人在陪伴交互等垂直领域实现价值闭环。在场景方面，我们持续深耕陪伴交互需求，探索家庭、养老等高频场景的差异化应用；在产业链层面，通过上下游协同，包括关键零部件国产化、制造工艺优化及供应链整合，可以大幅降低整机成本，从而加速商业化进程。

　　此外，加速构建行业开放生态对人形机器人未来发展至关重要。应鼓励更多合作伙伴加入“人形机器人+”生态计划，共同推动技术标准、数据共享与应用落地的协同发展。我们相信，通过量产能力的突破、场景数据的积累以及生态合作的深化，人形机器人将真正从实验室走进千家万户，成为智能时代的重要生产力工具。

　　构建可复用的智能体能力

　　合肥零次方机器人有限公司联合创始人兼首席运营官李宜哲

　　当前，智能体发展的关键瓶颈在于泛化能力不足，即机器人难以在变化的环境中灵活应对新任务。为此，零次方致力于构建智能体理解世界的底层能力，通过标准化API（应用程序编程接口）将复杂感知、决策与执行能力封装为可调用的服务模块，从而降低不同场景的适配门槛。

　　同时，通过规模化发展，构建可复用的智能体能力，才能避免每次场景切换都需要从零开发。在这一思路基础上，零次方与润泽集团展开合作：借助润泽提供的强大算力基础设施，零次方能够加速模型训练与推理；润泽在多个垂直场景的布局，则为零次方提供了丰富的真实数据来源与测试环境。

　　展望未来，“滚动螺旋进化”是一条可行的发展路径。具体而言，通过场景的持续开放获取更多真实交互数据，驱动模型迭代升级，升级后的模型又反过来提升泛化能力，进而拓展更多应用场景，形成正向循环。这一过程需要数据、算力与算法的协同演进。通过与合作方共同努力，零次方致力于打造具备可持续复制能力的智能体，即一套能够快速适配不同领域、不同任务，且能随着数据积累不断自我优化的通用智能体框架。零次方将持续推进API标准化、算力资源整合以及场景化落地，为行业提供可复用的智能体能力底座。

　　当智能体具备了从“专用”到“通用”的跨越，定能真正释放人形机器人在服务、制造、医疗等领域的巨大潜力。

　　打造智能养老计算底座

　　北京辉羲智能信息技术有限公司研发副总裁关义金

　　随着人口老龄化程度加深，智能体进入家庭提供养老辅助服务将成为刚需，这对底层计算平台提出了四重严苛要求。

　　首先是低延迟。人与环境的变化需要实时感知与响应，这要求芯片具备高带宽与高访问速率，以支撑多模态传感数据的即时处理。

　　其次是功耗。智能体需长时间连续工作，因此必须通过先进制程、新架构设计、软件工具链优化以及基于场景的定制开发，将功耗降至最低，延长续航能力。

　　第三是可靠性。智能体直接与老人互动，安全要求极高。辉羲的R1芯片采用车规级标准设计，其安全性、稳定性和寿命远高于消费级产品，力求在长期运行中不发生故障。

　　第四是数据隐私。养老场景涉及大量个人隐私数据，辉羲提出通过本地采集与云端脱敏计算相结合的方式，在保障隐私的前提下实现智能分析。

　　未来，模型规模将持续增大，但端侧功耗和算力存在物理天花板，因此云边端协同将成为必然趋势。具体而言，端侧负责实时感知与快速响应，边缘侧承担部分推理与决策，云侧则进行大规模模型训练与复杂任务协同。辉羲希望加强行业合作，发挥合作企业在云计算、边缘计算及数据中心领域的优势，共同探索云边端协同方案的性能优化、效果验证与可靠性测试。车规级芯片的可靠性、场景定制化的低功耗设计以及云边端协同架构，能够为养老机器人提供稳定、高效、安全的计算底座，推动智能养老从概念走向大规模落地。

　　《人民日报》（ 2026年08月25日 14 版）