人民網北京7月30日電 （記者王紹紹）29日，由人民網主辦的2026智能互聯網藍皮書發布會在京舉行。在“大咖的選擇”互動環節，多位行業專家結合一線實踐，現場亮明觀點、相互交流，同步引入大模型作答思路作為參照展開跨界研討。

“大咖的選擇”互動環節。人民網記者 翁奇羽攝

首個研討議題聚焦制約AI產業發展的核心瓶頸，凌銳藍信科技（北京）有限公司創始人、CEO顧瑋表示，優質訓練數據供給缺口，是當前制約人工智能規模化落地最突出的堵點，算力、算法的重要性均排在數據之后。

在顧瑋看來，算力能在一定程度上提升系統性能上限，但一旦底層數據存在失真、偏差，將直接傳導至生產環節，造成設備操作失准、產線良品率難以提升﹔補齊高質量數據短板，各個行業領域的AI解決方案才能穩定落地。面向產業長遠發展，企業將依托輕量化中小模型賦能通信網絡提質保安全，同步支撐各類具身智能場景落地，堅守科技向善的發展導向。

話題轉向AI智能體發展路徑，南方電網雲南電網公司電網規劃中心黨總支書記王興剛支持優先攻關自主執行能力。他表示，自主完成復雜任務是智能體區別於傳統大模型的核心價值，也是該技術品類如“雲睿”的核心競爭力。若在發展初期就以嚴苛安全規則束縛技術探索，將延緩行業迭代步伐。發展與安全辯証共生，隻有放開自主能力創新探索，才能充分暴露潛在風險，再針對性完善監管機制，形成以發展促治理、以治理保發展的正向循環。

王興剛表示，電力行業正加快推進電、算、碳協同布局，人工智能也為新型電力系統建設帶來全新機遇，行業需主動擁抱智能化轉型，深挖技術賦能實體經濟的潛力。

站在算力基礎設施建設視角，中國電信天翼雲科技有限公司首席專家侯聖文表示，持續提升算法創新能力、健全算力統籌調度體系，是充分釋放數據要素價值的重要方向。他將數據比作數字時代的原油，算力則是煉化工廠，缺少統一調度的算力底座，海量原始數據無法轉化為產業可用價值。當前算力領域存在資源分散、架構異構、區域算力聯動壁壘等問題，統籌推進算力一張網意義深遠。天翼雲息壤算力互聯調度平台能夠實現跨地域、異構算力統一納管與彈性調度，截至 7 月，平台納管算力規模已超過100EFLOPS。

侯聖文提出，面向社會大眾，大家可在安全合規前提下，於工作與生活場景合理運用AI工具提效，同時保持獨立判斷力甄別模型幻覺﹔產業端可依托息壤算力互聯調度平台以及星辰TokenHub運營服務平台等能力載體，整合國內多元大模型資源，打通全行業便捷算力供給渠道。

在北京捷通華聲科技股份有限公司CEO陳明看來，智能體的發展要筑牢安全可控邊界。智能體開放自主執行權限后風險隨之凸顯，指令注入、隱私泄露、程序漏洞等隱患仍然存在。目前，企業落地環評、排污許可審核智能體，將人工數周的審核工作壓縮至20分鐘完成，准確率超95%。當前智能體自主執行技術已具備落地基礎，產業當下的核心任務是搭建完備安全防護體系，保障智能體合規、穩定賦能千行百業。

最后一個議題圍繞人形機器人行業熱潮展開，中國信息通信研究院技術與標准研究所正高級工程師楊崑介紹，近期人形機器人跑馬拉鬆、展演武術、完成特技動作等頻繁亮相，這類公開展示並非單純的流量式炫技，而是機器人技術落地前必不可少的實景工況測試。

立足產業長遠視角，楊崑建議明確AI的治理工作必須的邊界，目前AI內容造假、數據污染、算法缺陷等問題，有些已超出過往安全治理的范圍，需系統性構建智能時代治理原則﹔同時還要重視技術落地實效，大模型、智能體、人形機器人的研發投入，最終要匹配真實產業場景與可持續商業價值，加快實際需求和技術研發的可持續互動。

中國傳媒大學文化產業管理學院法律系主任、文化法治研究中心主任鄭寧擔任本環節主持人。她表示，人工智能產業發展不存在單一最優解，各項技術要素、發展目標始終需要動態平衡。優質數據儲備與算力算法升級、自主執行能力攻關與安全體系建設、前沿技術創新與產業落地應用，三者相輔相成、不可偏廢。各行業主體應立足自身賽道持續實踐探索，走出契合我國國情的智能產業高質量發展之路。