观点 | AI+从顶层规划走向产业落地的核心路径
6月16日，AI+生态系统大会（AIEC 2026）在北京中关村展示中心会议中心与交易中心召开。会议以汇聚激活生态创新力量、加速推动人工智能落地为目标，聚焦"人工智能+"从顶层规划走向产业落地的核心路径展开深度探讨。
分享嘉宾：
单志广：国家信息中心信息化和产业发展部主任
霍锦洁：IDC 中国区总裁
彭震：浪潮信息董事长
彭凯平：清华大学全球产业研究院院长
韩红娜：阿里云Qoder解决方案总监
汪晟杰：腾讯资深产品专家
魏晓刚：美的集团美云智数副总裁
韩家乐：素源矩阵创始人
本文内容整理自"人工智能+生态大会"官方公众号发布内容。
01
超级周期来临：中国AI步入规模化应用临界点
单志广
单志广指出，人工智能正从训练阶段全面迈向推理阶段，Token调用量的指数级增长，是AI规模化应用最直接的量化标志。Token不再只是大模型处理文本的技术单位，而是贯通电力、算力、模型服务和应用价值的新型经济单元，推动AI基础设施评价标准从追求算力峰值，转向单位能效、成本效益与场景服务能力。
单志广强调，凭借算力和能源基础设施、丰富的产业场景、活跃的开放生态等综合优势，随着"人工智能+"行动深化，中国有望率先实现AI从技术突破到规模化落地的跨越，构建全链条产业竞争优势。
霍锦洁
霍锦洁从全球产业趋势角度指出，全球人工智能产业正在进入自互联网浪潮以来最强劲的IT增长超级周期。本轮增长并非单一技术扩张，而是由AI算力建设和应用落地同步驱动：一端是数据中心、GPU等基础设施持续扩张，支撑大规模推理需求；另一端是企业AI应用从试验走向生产，智能体开始跨系统调用数据、规则、API和工作流，推动企业软件从"人的操作界面"转向"智能体可调用的业务能力集合"。
IDC预测，到2029年，中国生成式AI市场规模将接近千亿美元，2024—2029年复合增长率达68%，中国成为全球最活跃的AI应用市场之一。
02
组织演进与人机协作：AI原生企业重塑竞争力
彭震
彭震指出，AI产业革命不仅改变工具，更改变了"劳动者"的定义。随着Agent成为企业生产力的重要组成部分，AI原生转型的重点正在从个人提效转向组织演进。企业需要将智能体纳入组织管理体系，推动管理对象从传统的人、财、物，扩展到人、数字员工、数据和智能能力。
围绕这一变化，彭震提出Humagent（Human+Agent）组织概念，即企业从管理Human演进到管理Humagent，通过重新定义岗位、角色、权限、责任边界和绩效评价，最大限度释放AI在企业中的智力贡献，同时保障企业运营的稳健、高效与低成本。
彭凯平
彭凯平指出，技术进步的终极目标是增进人类福祉而非替代人类价值。智能时代下，审美感、创造力与同理心是人类的核心特质，智能体与人类天然互补——前者承担标准化、确定性的执行工作，后者聚焦审美创造、战略决策与情感联结，共同构建人机协同的新型组织演进图景。
03
开放生态激发产业潜能：推动AI+规模化落地
韩红娜
韩红娜指出，AI Coding的变化不只是代码生成效率提升，而是软件生产方式正在从Code First转向Agent First。
开发者的角色正从编写代码转向定义需求、制定规范和管理智能体，而编码、测试、修复等执行工作则更多由智能体完成。这意味着开放工具正在打破传统软件工具的边界，使AI从单点辅助能力演进为多智能体协作系统。
汪晟杰
汪晟杰进一步指出，当前企业智能体落地的瓶颈已从理解能力转向执行能力。企业不需要更聪明的聊天机器人，需要的是能干活、靠谱、可控的数字员工。从理解到执行，这是从"能聊"到"能干"的质变。
04
产业场景提供验证土壤：AI+进入真实生产系统
魏晓刚
魏晓刚指出，美的正在推动智能体从单点提效走向制造业全流程重构。围绕Factory Agent，美的将工艺、供应链、品质、设备等场景中的数据、知识和流程经验沉淀为智能体能力，形成贯穿研、产、供、销、服的Agent Factory，打造智能体1.3万个。
这意味着，智能体在制造业中的价值不只是替代某个岗位或优化某个环节，而是通过多场景、多角色、多业务链路协同，进入企业日常运营系统，推动制造业从经验驱动、流程驱动，进一步走向数据与智能驱动。
韩家乐
韩家乐从OPC(One Person Company一人企业)的角度，展示了智能体赋能工业创新的另一种路径。作为依托智能体形成的新型组织形态，OPC正在放大专业个体与小团队的技术整合和产业交付能力。
在一个典型的建材工业连续生产场景中，素源矩阵仅用4周便完成了在大型生产线上的系统部署，将过去高度依赖人工经验的工艺调整，升级为"机理模型+实时数据+人工确认"的协同决策系统，实现产品合格率提升3个百分点、单吨综合成本下降2%-3%。这一实践表明，智能体并非替代工业专家，而是在保留人类专业判断、人工确认和责任边界的基础上，帮助行业专家更高效地组织数据、模型与工程交付能力，形成更敏捷、更高效的"最小可交付组织"。