文章核心观点 以大模型为代表的人工智能正从实验室走向实际应用，成为引领新一轮科技革命与产业革命的战略性力量，国家已部署“人工智能+”行动以把握机遇[1] 尽管技术冲击会带来产业重构、就业影响等挑战，但历史规律表明技术替代终将催生新需求与新职业[1][3] 大模型正从语言交互向“能说会做”升级，技术架构的统一与多模态融合将降低应用成本[5][6] 同时，需通过完善治理平衡创新与风险，并依托中国的应用规模优势，有望在全球智能经济竞争中实现领跑[1][7][9] AI对经济与产业的冲击与重塑 - 科技进步的本质是颠覆性破坏，在催生新事物的同时会对旧有经济形态形成冲击[2] - 冲击通过三个层面渗透：产业内部（新企业挤压老牌企业份额）、产业结构（新兴产业替代传统产业）、社会层面（影响收入分配格局）[3] - 技术冲击必然催生新产业与新需求，这是人类经济发展的历史规律，旧产业消亡与新产业诞生始终相伴相生[4] - 回顾工业革命历史，全球人口从8亿增至80亿，就业总量同步增长，人均收入与生活水平显著提升，需用发展的眼光看待技术进步[3] 智能经济的技术演进路径 - 当前主流大语言模型（LLM）的核心能力仍停留在“预测下一个词”的文本层面，属于“动口”阶段[5] - 未来突破的关键在于实现“预测世界下一状态”，使模型不仅能理解语言，更能延伸至实际操作层面，实现“能说会做”[5] - 技术架构的统一与原生多模态融合，正大幅降低AI应用的落地成本，推动其从专家工具转变为普惠性基础设施[6] - AI智能体运作模式类似于人类团队，通过核心智能体统筹多个专项智能体协同作业，实现智能能力的规模化输出[6] - 未来算力将有望实现像水电一样的普惠化供给，大幅降低应用门槛[6] - AI的产业价值不仅在于自身产业链，更关键在对各行业的赋能带动作用，即延伸“价值长链”[6] 新需求与就业结构的变迁 - 随着工作时长缩短，人类闲暇时间大幅增加，由此催生旅游、健身、宠物经济等精神文化与体验类消费需求[4] - 这些新兴消费领域高度依赖人际互动、情感共鸣与主观判断，是AI难以复制的“人性维度”[4] - 恩格尔系数的持续下降印证了当物质消费趋于饱和，服务业消费具有无限增长的潜力[4] - 部分产业对人力需求下降的同时，新的就业需求会在其他领域增长[4] 人工智能的治理与风险平衡 - 2026年被业内视为AI从技术演示迈向规模价值兑现的分水岭，若无法实现商业化闭环，高昂的研发投入将难以为继[7] - AI风险分为三类：恶意滥用风险、技术内在缺陷风险（如AI幻觉）、系统性社会风险（影响就业结构、收入分配）[7] - 需在创新和规范中寻找动态平衡，通过科学的技术治理平衡利益格局，弥补受技术冲击群体的损失[7][9] - 各方需遵守合规底线、加强安全能力建设，秉持“科技向善”理念，通过产学研协作实现高质量发展[8] 中国智能经济的发展战略与优势 - 推动中国人工智能技术“走出去”和科技出海，是智能经济发展的第二增长曲线[7] - 中国AI产品要在起步阶段就坚持高标准、高信任水平，做到可知可控可用可靠，建立“数字信任”以拥抱全球市场[7] - 中国有望在全球智能经济竞争中实现领跑，华为、腾讯、百度等企业已积累深厚技术[9] - 应打通企业间技术壁垒，避免生态割裂和重复建设[9] - 从全球竞争看，原始创新并不决定最终力量，真正重要的是应用转化和应用规模，中国拥有超强的应用能力和应用导向优势[9]