參會嘉賓在2026數智經濟論壇會場聽會。 　　本報記者 蔣雨師攝

2026數智經濟論壇會場。 　　本報記者 蔣雨師攝

　　算力為千行百業注入強大動能

　　國家超級計算天津中心黨組書記、首席科學家  孟祥飛

　　21世紀是算力的世紀。算力已成為衡量國家綜合國力的重要指標，是驅動智能時代變革的根本動力。

　　從“深藍”到“阿爾法狗”，再到生成式AI（人工智能）的突破，每一次跨越都離不開算力指數級增長。以大模型為代表的通用人工智能正深刻改變人類生產生活方式，全球AI競爭日趨白熱化，不進則退。

　　國家超級計算天津中心以“天河”系列為依托，首創“CPU+GPU”異構架構，突破性能牆、通信牆、能耗牆等重重技術壁壘。從先進制造到生物醫藥，從新能源新材料到人工智能創新平台，算力正為千行百業數字化轉型注入強大動能。

　　當前，中國算力總規模全球第二，增速全球第一，但結構性供需不平衡、能耗壓力巨大等挑戰依然嚴峻。“十五五”規劃綱要首次將“全國一體化算力網”納入國家級基礎設施體系，推動從孤立中心向協同網絡演進。“算電協同”將西部清潔能源優勢轉化為東部算力優勢，既有助於破解能耗紅線，也是實現“雙碳”目標的創新實踐。

　　目前，算力驅動產業變革呈現十大趨勢：異構算力向多元架構演進﹔超節點互聯提升集群效能﹔AI從交互智能邁向執行智能﹔算力向工業、交通等行業全面滲透﹔具身智能激發算力爆發式需求﹔雲邊端協同發展﹔新能源推動算力中心低碳變革﹔太空算力異軍突起﹔一體化算力網走向“全網調度”﹔詞元消耗量成為衡量智能化水平的關鍵指標。

　　未來已來，算力已成為驅動新質生產力發展的重要引擎。國家超級計算天津中心願與各界同仁一道，努力將中國的能源優勢、體制優勢轉化為算力優勢和智能優勢，向世界提供“能源—算力—智能”協同發展的中國方案。

　　

　　共建具有人文溫度的智能社會

　　清華大學公共管理學院教授、智能社會治理研究院院長  蘇  竣

　　人工智能的快速發展正推動生產方式、個體認知和社會結構發生深刻變化。人類已經進入一個全新的智能社會。智能社會不僅意味著技術能力的躍升，更意味著知識生產、社會信任和權威生成等社會的基本運行機制正在經歷系統性重構。面對這一變化，我們既要看到智能技術帶來的巨大機遇，也要高度重視由此產生的新風險、新問題。

　　其中一個值得關注的重要變化，就是我們正在從長期存在的“信息不對稱”走向“信息充裕”。隨著物聯網、生成式人工智能等技術快速發展，信息總量爆發式增長，生成主體更加多元，傳播更加即時，獲取門檻不斷降低。信息充裕有助於更加精准地識別需求、回應訴求、增加知識獲取機會，但也可能帶來信息繭房、群體極化等新的社會風險。

　　更進一步，信息充裕還會催生更嚴重的“知識混沌”。人工智能已深度介入知識生產流程，盡管大語言模型能流暢生成文本，卻無法理解或驗証其真實性﹔人工智能可以寫出格律規整的詩歌，卻無法賦予詩歌以人類豐富細膩的情感。更不要說現在大量似是而非、未經核驗的、打著引號的“知識”，有的不知不覺地、有的冠冕堂皇地進入了人類的知識體系，形成真假混雜、難以追溯的認知迷霧，成為人類在智能社會面臨的一個極其嚴峻的挑戰。這個問題如果處理不好，我們將為此付出極大的代價。

　　面對智能社會，仍有許多問題沒有成熟的答案。技術是中性的，算法是無辜的，人是有精神的。人類不應也不能成為技術的附庸。我們應以積極、審慎、自信的態度面對未來，做好智能社會發展與治理的建設規劃，繪就智能社會發展藍圖，共建一個具有人文溫度的智能社會。

　　

　　讓人工智能更好賦能基本養老服務

　　中國老齡事業發展基金會副理事長、中國人民大學吳玉章高級講席教授  陸杰華

　　當前我國人口老齡化壓力持續加劇，2025年底，60歲及以上老年人口已達3.23億，傳統養老人力短缺、服務粗放難題凸顯。國家密集出台政策推動“人工智能+養老”，智能技術正全方位重塑基礎養老供給：技術從簡單工具替代轉向情感關系融入，人機從單向應答走向雙向協同互構，服務由標准化供給升級為個性化精准關懷，治理也打破部門孤島，形成全域協同數字治理新格局，為兜底養老提質增效提供重要支撐。

　　但AI賦能基本養老服務通常伴隨多重現代性風險。一是技術自反風險，算法過度標准化，將復雜養老場景簡單量化，重流程、輕關懷。二是交互層面出現符號化關懷，人機交互弱化人與人之間的真實共情，老年人情感需求被模板化回應消解。三是隱私與法律滯后風險，現有法律缺少適老場景細化條款。四是碎片化治理風險，跨部門監管可能導致權責模糊，容易出現問責虛化、弱勢老人需求被算法忽視等問題。

　　為化解上述風險，需搭建四維協同規制體系。第一，筑牢普惠兜底的道德底線，完善適老化智能服務體系，保留人工兜底通道，設立算法倫理前置審查，杜絕技術排斥弱勢群體。第二，堅持人機共生發展思路，設立養老科技長期扶持基金，建立老年人全程參與的產品迭代機制，明確AI僅作為照護補位工具。第三，健全技術向善制度體系，對內壓實企業算法自律審查，對外完善專項立法，抬高侵害老年信息權益違法成本。第四，搭建全域聯通治理共同體，統籌政府、社區、家庭、科研機構多方權責，構建全鏈條監管閉環，讓人工智能始終服務於“老有所養、老有所安”的民生目標。

　　

　　以融資推動AI基建高質量發展

　　北京大學光華管理學院教授  張  崢

　　AI基建已經從行業投資上升為國家戰略層面的新型基礎設施建設。在大規模建設啟動的關鍵階段，我們不僅要關注“投了多少”，更要關注“投資效率有多高”。而提高投資效率，關鍵在於構建一套與資產特征、發展階段雙適配的融資體系。

　　首先是發展階段的匹配。當前AI基建仍處於技術與產業探索期，架構快速迭代，商業模式仍在驗証，應以權益資本為主導，由風險承擔能力強的資本吸收探索風險。隻有當技術路線收斂、行業現金流可預測時，才進入成熟與規模化發展期，融資結構轉向權益與債務的平衡。如果項目在產業早期就過度使用成熟期的債務工具，一旦不達預期，風險便向銀行體系和地方財政轉移。

　　其次是資產分層的匹配。AI基建按經濟屬性可歸為兩層：基礎設施層，即土地、機房、變電站和供配電冷卻系統，壽命20到30年﹔算力設備與運營層，即GPU、服務器和算力調度平台，壽命隻有3到5年。

　　在典型項目中，算力設備通常佔總投資的50%到70%，高功率密度項目甚至接近80%。這意味著過半的投資是三五年就要折舊完的技術設備。沿用傳統基建“一個項目、一套融資”的思路，期限錯配是必然的。兩層資產應匹配差異化工具。基礎設施層推動多層次不動產投資信托基金（REITs）市場建設。算力設備層創新發展算力資產証券化，從主體信用轉向資產信用和數據信用。

　　算力資產的天然優勢在於它持續產生運營數據，上架率、利用率、租賃價格都可實時採集、穿透驗証。當數據成為可信的信用基礎，從“看主體”到“看資產”再到“看數據”的跨越就有望實現。

　　

　　推動機器人研發，助力智慧康養

　　上海如身機器人科技有限公司聯合創始人兼首席運營官  邢  龍

　　我國老齡化進程加速，預計2035年左右，60歲及以上老年人口將突破4億，在總人口中佔比超30%﹔而當前持証養老護理員僅約50萬人，養老行業供需矛盾日益突出。在此背景下，機器人輔助乃至部分替代人工照護，已從行業“可選項”轉變為社會“應選項”。補齊服務供給短板，能夠幫助老人享有安全、體面、有尊嚴的晚年。

　　當前，康養機器人落地仍面臨非結構化環境適應難、照護任務高度復合、人機高頻貼身交互等困難，疊加真實照護數據稀缺，導致技術閉環難以構建。因此，研發具備高精度力控、強環境適應能力並實現真實場景數據閉環的養老機器人，仍是行業亟待突破的關鍵缺口。

　　如身機器人自主研發了“陪護+輪椅”雙模式照護機器人，集成日常照護、出行輔助、健康監測、情感陪伴與康復支持五大功能。公司通過優化“硬件+數據+模型”模式，打造醫療級安全力控硬件底座，在養老機構與家庭場景中開展大規模數據採集，並自研專屬康養大模型，嵌入醫療安全邊界策略，推動機器人從半自動向全自主持續進化。

　　展望未來，行業有望告別盲目追求通用人形機器人的路徑，轉向場景專用化設計。關鍵部件國產化，將推動輪式照護機器人降成本﹔千萬小時級真實數據將構筑行業共享底座，助力實現自主照護。

　　在商業模式上，相關企業將從“賣設備”轉向“機器人+服務+數據”的訂閱與租賃模式，形成“零部件廠商—整機企業—養老運營—算力平台—保險基金”深度融合的產業生態。同時，本土企業有望出海，輸出中國智能照護整體解決方案。

　　

　　讓人形機器人走進千家萬戶

　　樂聚智能（深圳）股份有限公司北區總經理  孫  冬

　　當前，人形機器人行業面臨量產能力不足、數據匱乏這兩大難題。針對量產瓶頸，樂聚與東方精工合作建設年產能達萬台的機器人產線，旨在通過規模化生產滿足行業快速增長的交付需求，並以此作為降低單位成本、提升供應鏈韌性的基礎。同時，缺乏高質量、多場景的訓練數據是制約智能體能力躍升的關鍵，亟待通過真實場景的持續交互來積累數據資產。

　　“人形機器人+”生態計劃通過3個階段，助力智能體產業健康發展。第一階段聚焦人形機器人本體制造，實現硬件平台的標准化與模塊化﹔第二階段標杆場景應用，提升機器人的動態平衡與復雜環境適應能力﹔當前已進入第三階段——垂域場景的規模化應用，即通過深度場景挖掘、產業鏈協同和開放合作，推動人形機器人在陪伴交互等垂直領域實現價值閉環。在場景方面，我們持續深耕陪伴交互需求，探索家庭、養老等高頻場景的差異化應用﹔在產業鏈層面，通過上下游協同，包括關鍵零部件國產化、制造工藝優化及供應鏈整合，可以大幅降低整機成本，從而加速商業化進程。

　　此外，加速構建行業開放生態對人形機器人未來發展至關重要。應鼓勵更多合作伙伴加入“人形機器人+”生態計劃，共同推動技術標准、數據共享與應用落地的協同發展。我們相信，通過量產能力的突破、場景數據的積累以及生態合作的深化，人形機器人將真正從實驗室走進千家萬戶，成為智能時代的重要生產力工具。

　　

　　構建可復用的智能體能力

　　合肥零次方機器人有限公司聯合創始人兼首席運營官  李宜哲

　　當前，智能體發展的關鍵瓶頸在於泛化能力不足，即機器人難以在變化的環境中靈活應對新任務。為此，零次方致力於構建智能體理解世界的底層能力，通過標准化API（應用程序編程接口）將復雜感知、決策與執行能力封裝為可調用的服務模塊，從而降低不同場景的適配門檻。

　　同時，通過規模化發展，構建可復用的智能體能力，才能避免每次場景切換都需要從零開發。在這一思路基礎上，零次方與潤澤集團展開合作：借助潤澤提供的強大算力基礎設施，零次方能夠加速模型訓練與推理﹔潤澤在多個垂直場景的布局，則為零次方提供了豐富的真實數據來源與測試環境。

　　展望未來，“滾動螺旋進化”是一條可行的發展路徑。具體而言，通過場景的持續開放獲取更多真實交互數據，驅動模型迭代升級，升級后的模型又反過來提升泛化能力，進而拓展更多應用場景，形成正向循環。這一過程需要數據、算力與算法的協同演進。通過與合作方共同努力，零次方致力於打造具備可持續復制能力的智能體，即一套能夠快速適配不同領域、不同任務，且能隨著數據積累不斷自我優化的通用智能體框架。零次方將持續推進API標准化、算力資源整合以及場景化落地，為行業提供可復用的智能體能力底座。

　　當智能體具備了從“專用”到“通用”的跨越，定能真正釋放人形機器人在服務、制造、醫療等領域的巨大潛力。

　　

　　打造智能養老計算底座

　　北京輝羲智能信息技術有限公司研發副總裁  關義金

　　隨著人口老齡化程度加深，智能體進入家庭提供養老輔助服務將成為剛需，這對底層計算平台提出了四重嚴苛要求。

　　首先是低延遲。人與環境的變化需要實時感知與響應，這要求芯片具備高帶寬與高訪問速率，以支撐多模態傳感數據的即時處理。

　　其次是功耗。智能體需長時間連續工作，因此必須通過先進制程、新架構設計、軟件工具鏈優化以及基於場景的定制開發，將功耗降至最低，延長續航能力。

　　第三是可靠性。智能體直接與老人互動，安全要求極高。輝羲的R1芯片採用車規級標准設計，其安全性、穩定性和壽命遠高於消費級產品，力求在長期運行中不發生故障。

　　第四是數據隱私。養老場景涉及大量個人隱私數據，輝羲提出通過本地採集與雲端脫敏計算相結合的方式，在保障隱私的前提下實現智能分析。

　　未來，模型規模將持續增大，但端側功耗和算力存在物理天花板，因此雲邊端協同將成為必然趨勢。具體而言，端側負責實時感知與快速響應，邊緣側承擔部分推理與決策，雲側則進行大規模模型訓練與復雜任務協同。輝羲希望加強行業合作，發揮合作企業在雲計算、邊緣計算及數據中心領域的優勢，共同探索雲邊端協同方案的性能優化、效果驗証與可靠性測試。車規級芯片的可靠性、場景定制化的低功耗設計以及雲邊端協同架構，能夠為養老機器人提供穩定、高效、安全的計算底座，推動智能養老從概念走向大規模落地。

　　《 人民日報 》（ 2026年08月25日 14 版）