智能体互联网:被“人工智能+”行动忽视的关键未来

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2025月09月12日

(原标题:智能体互联网:被“人工智能+”行动忽视的关键未来)

智能体互联网:被“人工智能+”行动忽视的关键未来
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侯宏、田溯宁/文

随着2025年“人工智能+”行动的发布,政策关键词在过去10年间实现了迭代。

2025年8月26日,国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》(国发〔2025〕11号,下称“人工智能+”意见),旨在推动人工智能与经济社会各领域深度融合。该文件部署了“人工智能+”科学技术、产业发展、消费提质、民生福祉、治理能力、全球合作等6大重点行动,并提出了相应的阶段性发展目标。

作为对照,国务院曾于2015年7月4日印发《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》(国发〔2015〕40号,下称“互联网+”意见)。

对比两份出台时间相隔10年的文件,一个显著细节是:“平台”一词在“互联网+”文件里出现了62次,在“人工智能+”文件中仅出现4次。

为何两次目标类似的政策设计思路存在如此大的差异?在可预见的未来,人工智能产业又与互联网产业又将是怎样的关系?

在笔者看来,淡化平台色彩具有合理性,这一做法既反映出人工智能作为认知技术与互联网作为连接技术之间的差异,也体现了对过去10年“互联网+”产业实践的总结与反思。然而,淡化互联网本身并不合理,因为人工智能恰为互联网摆脱平台主导提供了新可能。

事实上,2035年“全面步入智能经济和智能社会发展新阶段”的长期目标必然要求人工智能与互联网深度融合,形成以智能体(Agents)为节点广泛互联的智能体互联网(Internet of Agents)。忽视这一概念,可能是“人工智能+”行动政策文本的一个缺憾。

不同技术本质,不同政策思路

“人工智能+”行动与“互联网+”行动的政策思路截然不同。

“互联网+”行动的核心思路在于将互联网作为连接、整合、赋能各类资源与主体的基础设施和创新要素,通过构建开放共享、协同高效的平台体系,重塑经济社会运行模式。该意见着重强调互联网平台企业的行动牵引作用:不仅“平台”一词高频出现,“鼓励互联网企业”或类似字样更是出现了11次。

相比之下,“人工智能+”行动的政策文本更像一系列零散工作的汇总,内容四平八稳,但缺乏鲜明的内在逻辑和突出的核心抓手。

上述区别可能源于技术经济本质的差异。

互联网的本质是“连接”,它如同一张巨网,其价值在于把原本分散的人、信息、服务串联起来。网络效应使得互联网具备自我扩张的倾向:网络越大,价值越高。因此,掌控入口的平台企业自然成为政策的核心抓手,而其“由消费领域向生产领域拓展”被寄望为实现技术扩散的阻力最小路径。

然而,人工智能的本质是“认知”,它如同一个智能助手,其价值在于让每个“节点”变得更聪明。无论是诊断疾病、优化生产还是辅助决策,人工智能都能让具体的工作更精准、高效。这种分散特征使“人工智能+”在技术扩散方面难以找到统一的抓手。

平台企业的产业互联网实践

“互联网+”在产业界的对应概念是产业互联网。这一概念最早由田溯宁和丁健提出,后来成为腾讯、阿里等平台大厂的战略图腾。平台企业试图把控制力从消费侧延伸到企业侧,“挟消费者以令供给”。

这些企业认为,流量的商业吸引力与云计算的技术经济性,在前后端高度互补,是实现这一愿景的有效路径。该思路与“互联网+”要“充分发挥互联网在生产要素配置中的优化和集成作用”的政策陈述高度一致。

然而,经营现实浇灭了企业的战略热情。快速实现技术扩散是政策期待,并非企业客户的真实需求。前后台都由平台掌控,终究只是平台企业的一厢情愿。

2022年,代表腾讯拓展产业互联网的CSIG(云与智慧产业事业群)遭遇重挫,进行了裁员重组。2025年,在“互联网+”规划出台十年之际,阿里亏本出清高鑫零售等新零售资产。

实际上,2021年后,被现实教育的平台企业就已逐步放弃ToB(面向企业)市场的平台思维,转而强调“被集成”,产业互联网战略也日渐淡化。实践回到更朴素的ToB路径:项目制、行业化方案与深度定制。

节点渗透阶段的“人工智能+”

“人工智能+”行动有一个耐人寻味的表述:加快服务业从数字赋能的互联网服务向智能驱动的新型服务方式演进。

“赋能”曾是平台企业最喜欢使用的词汇之一,隐含着平台企业作为先进要素掌控者居高临下的姿态。在人工智能时代,智能驱动取代其成为新模式,而智能要素的供给不再垄断在某几个企业手中。在此背景下,我们有理由对2027年实现“人工智能与6大重点领域广泛深度融合”的目标保持相对乐观。

首先,相对于“互联网+”,“人工智能+”阻力较小。“互联网+”致力于构建协作网络,需对接外部资源、达成生态共识,耗时费力。相比之下, 智能驱动则致力于提升节点效率,关键互补品来自组织内部,如流程、知识与数据,这意味着大量价值可以先在企业内闭环实现,落地相对容易。

其次,开源大模型大幅降低了智能驱动的供需门槛。在供给侧,不断进步的开源大模型为创业者带来了福音。与互联网基础设施掌握在平台企业手中的情况不同,开源大模型极大地激发了应用开发的热情。在需求侧,开源模型使得企业客户无需担心被锁定和数据让渡,刺激其采纳热情。同时,模型驱动的开发范式将极大降低定制服务成本,使得面向中小型企业的低成本IT服务成为可能。

再次,人工智能支持从C端(面向消费者)从B端的自然渗透。互联网ToC应用与ToB应用之间泾渭分明,后者通常涉及自上而下的组织转型。相比之下,企业采纳人工智能应用很可能从员工自发使用相关工具开始。这不仅意味着企业采纳人工智能比较容易起步,也意味着员工流动有利于提升企业人工智能采纳率。

互联网令人遗憾的缺席

与2027年短期目标不同,2030年“人工智能全面赋能高质量发展”以及2035年“全面步入智能经济和智能社会发展新阶段”的中长期目标是全局性和系统性的,需要在“节点”渗透的思路之外有“网络”策略支撑。例如,在“人工智能+产业发展”与“人工智能+消费提质”各自推进的同时,智能经济的全面发展还需要供给与需求的贯通和良性互动。在这方面,依托互联网的网络效应至关重要,越多的需求方智能体将吸引越多的供给,越多的供给侧智能体刺激越多的需求。

遗憾的是,“人工智能+”政策文本鲜少提及互联网。除上文提及的“加快服务业从数字赋能的互联网服务向智能驱动的新型服务方式演进”外,仅有“深化人工智能与工业互联网融合应用”一处与互联网相关。

这背后可能是混淆了“互联网+”行动的平台思路与互联网本身的客观规律。换句话说,政策制定者用静止的眼光看待互联网,既没有理解人工智能条件下互联网可能迎来的新范式,也没有理解互联网对“人工智能+”中长期发展的作用。

辩证地看,“互联网+”利用网络效应促进技术扩散的思路并没有错,错的是将网络效应与平台商业模式以及平台企业画等号。然而,网络效应并不必然依赖于平台。比如,email普及受益于网络效应,但这里SMTP等开源协议代替了封闭平台的角色。

智能体互联网:“互联网+”与“人工智能+”的辩证统一

在扬弃平台模式的前提下,“人工智能+”行动是否有受益于网络效应的空间?

在这方面,智能体互联网是一个值得关注的概念。智能体互联网是基于开源协议、以智能体为节点的复杂自适应网络,代表着PC互联网和移动互联网之后的最新趋势。

一方面,人工智能推动平台互联网向智能体互联网转型。开源大模型所代表的智能平权,使得智能体有可能实现智能的自给自足,进而打破平台垄断智能与数据、节点附庸于平台的互联网格局。

与此同时,一系列开源智能体协议正在打破互联网平台的围墙。比如,Anthropic推出旨在提升单体智能体调用外部工具能力的MCP(Model Context Protocol)协议;Google推出面向企业内多智能体协作的A2A(Agent to Agent)协议;中国的开源社区推出了旨在实现开放互联网上任意智能体之间的身份、发现与通信的ANP(Agent Network Protocol)协议。

另一方面,依托智能体互联网的新业态、新模式、新终端将为“人工智能+”注入强劲动能。尽管节点渗透相对容易,但长期来看,网络效应必不可少。这就好比,互联网产业尽管在Web1.0(门户网站)时代初步成型,其社会级影响直到Web2.0(社交网络)才逐步形成。

当智能体的渗透在服务节点与用户节点都具备一定基础,智能体互联网的崛起几乎成为必然。届时,“人工智能+”中长期目标才具备实现的基础。

从这个意义上说,“互联网+”远未收官,“人工智能+”也未必是另起炉灶,两者辩证统一,共同推动中国全面步入智能经济和智能社会发展新阶段。

“互联网+”行动出台时,中国互联网企业已取得举世瞩目的成就。而在“人工智能+”行动出台的当下,中国人工智能企业还在卡脖子的威胁下寻找商业模式。

历史情景与技术本质两方面的差异,共同解释了为何“人工智能+”政策文本以我们看到的方式出现。因此,本文并非对这份文件的批评。但我们可以期待,智能体互联网的研究筹划将加快“人工智能+”从节点渗透阶段向网络渗透阶段的发展。

(侯宏系北京大学国家发展研究院助理教授,田溯宁系中国宽带资本基金董事长)

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全球只有不到10%的塑料被回收利用 废塑料行业市场现状调查及前景分析 2024年4月26日 来源:互联网 659 38 联合国环境规划署的数据显示,全球塑料产量已从1950年的200万吨飙升至2017年的3.48亿吨,经合组织的数据表明,全球只有不到10%的塑料被回收利用。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 联合国环境规划署的数据显示,全球塑料产量已从1950年的200万吨飙升至2017年的3.48亿吨,经合组织的数据表明,全球只有不到10%的塑料被回收利用。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 废塑料是指在民用、工业等用途中,使用过且最终淘汰或替换下来的塑料的统称。它的腐烂时间长达500~1000年,常常造成大面积污染。为了减少对环境的不良影响,废塑料的回收和处理变得至关重要。废塑料的回收处理方法多种多样,包括化学原料回收法、物理填埋法、复合改性利用法、燃烧能源回收法等。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 废塑料主要产生于消费者废弃物、工业废料、商业废料、农业废料以及建筑工地废料等渠道。这些废塑料对环境造成了许多问题,如塑料污染和垃圾堆积。废塑料可以被制造成再生塑料、纤维或颗粒料,再次应用于日用品、电器、衣物、地面材料以及塑料制品的生产中。这些回收利用方法不仅降低了能源消耗和环境污染,还具有重要的经济和社会意义。 不规范生产、使用、处置塑料会造成资源能源浪费,带来生态环境污染,甚至会影响群众健康安全,形成所谓的“白色污染”,成为了一个越来越突出的环境问题。高产量和低回收率,意味着越来越多的塑料垃圾进入自然环境,威胁人类健康和全球可持续发展。 根据中研普华产业研究院发布的显示: 据统计,中国人均垃圾产生量基本处于全球平均水平。按照人口数量计算,全球废塑料体量大约为中国的5倍,即全球每年新增塑料垃圾4亿吨左右,其中约2亿吨可通过化学回收处理。垃圾填埋场陈腐垃圾中的废塑料约有23亿吨,或只能通过化学回收处理。 随着全球废塑料回收再生技术提升和产能增加,预计到2030年,废塑料回收率有希望达到50%,其中物理回收占比22%,近乎翻倍,化学回收占比17%,增长空间巨大。 从政策层面来看,各国政府对于塑料污染的重视程度日益提升,纷纷出台相关政策限制塑料的使用并推动废塑料的回收和再利用。例如,我国已经实施了严格的限塑令,并鼓励废塑料回收企业的发展。 目前,我国废塑料回收与再生利用产能和产量都位居世界第一,从事废塑料回收和再生利用的企业数量超过了1.5万家,相关从业人员规模约为90万人。2021年,我国废塑料的材料化回收量约为1900万吨,回收率达到31%,是全球废塑料平均材料化回收率的近1.74倍,回收利用产能约占全球70%,并且实现了100%本国材料化回收利用。而同期美国、欧盟、日本的本土废塑料的材料化回收率分别只有5.31%、17.18%和12.50%。 研究发现,以欧洲主导的领先的PET瓶回收技术是闭环回收、即瓶对瓶回收。而中国塑料回收企业普遍采用的PET瓶回收技术是开环回收,即瓶对纤维制品。开环回收被认为是降级循环,因为PET的价值和质量均会随着回收过程持续下降。 据中国物资再生协会再生塑料分会统计的数据显示,2023年我国产生废塑料6200万吨左右,回收量为1900万吨,较2022年增加5.6%,处于国际领先水平。但与其他国家和地区一样,也遇到了材料化回收率难以进一步提升的发展瓶颈,迫切需要探索化学循环途径,以提高材料化回收利用率。 据测算,2023年我国废塑料约4300万吨被焚烧或填埋量,如果能将其中的50%能够实现化学循环,就相当于开发了一个超过6000万吨的油田;如果能够对现有10亿吨的存量塑料垃圾进行回收利用,相当于低成本开发超大规模的“城市油田”。 《“十四五”塑料污染治理行动方案》,提出“鼓励塑料废弃物同级化、高附加值利用”以期加快推进塑料废弃物规范回收利用和处置。这种政策环境为废塑料行业提供了良好的发展机遇。 在激烈的市场竞争中,企业及投资者能否做出适时有效的市场决策是制胜的关键。报告准确把握行业未被满足的市场需求和趋势,有效规避行业投资风险,更有效率地巩固或者拓展相应的战略性目标市场,牢牢把握行业竞争的主动权。 更多行业详情请点击中研普华产业研究院发布的。 关注公众号 免费获取更多报告节选 免费咨询行业专家 相关深度报告REPORTS 11056 2837 3637 4437...
2024年大模型市场发展分析与投资战略规划 通义千问推出最大尺寸1100亿参数开源模型_人保护你周全,人保有温度

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人保护你周全,人保有温度_2024年大模型市场发展分析与投资战略规划 通义千问推出最大尺寸1100亿参数开源模型 2024年4月28日 来源:中研普华集团、央视财经、中研网 824 50 4月28日,通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 4月28日,通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。 Qwen1.5-110B模型继承了Qwen1.5系列的Transformer解码器架构,并采纳了分组查询注意力方法(GQA),使其在推理过程中效率显著提升。这一模型支持长达32K的上下文长度,并具备卓越的多语言处理能力,兼容包括中文、英语、法语、德语、西班牙语、俄语、日语、韩语、越南语以及阿拉伯语在内的多种语言。这种多语言特性使得Qwen1.5-110B模型在全球化的应用场景中具有显著优势。 在性能表现上,Qwen1.5-110B模型在多项基准测评中均展现出卓越的性能,其基础能力可与Meta最近发布的Llama-3-70B模型相媲美。这一成绩进一步证明了通义千问在大型语言模型技术上的实力和突破。 此外,通义千问在开源社区也取得了显著成果。目前,Qwen1.5系列已累计开源10款大模型,通义千问开源模型下载量超过700万,成为最受开发者欢迎的开源大模型之一。这一成就不仅体现了通义千问在开源社区的影响力,也为其在全球范围内的技术合作和生态建设奠定了坚实基础。 通义千问开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,不仅推动了大型语言模型技术的发展,也为全球开发者提供了更多选择和可能性。随着该模型的广泛应用和不断优化,相信未来通义千问将在人工智能领域取得更多突破和成就。 通义千问开源模型具有广泛的应用场景,以下是一些主要的应用领域: 智能对话系统:通义千问大模型能够理解自然语言文本的语义,进行自然对话。这使得它可以被应用于构建智能对话系统,例如智能客服机器人、智能语音助手等,为用户提供更加自然和智能的交互体验。 文本生成和创作:通义千问大模型具有强大的文本生成能力,可以用于自然语言文本的生成和创作。它可以被应用于自动摘要生成、文档自动化生成、创意文案生成等领域,为用户提供更加高效和智能的文本生成和创作辅助工具。 情感分析和舆情监测:通义千问大模型可以对自然语言文本进行情感分析,帮助用户了解文本中的情感倾向和情感态度。这使得它可以被应用于舆情监测、舆情分析、情感智能客服等领域,为用户提供更加全面和深入的情感分析服务。 此外,通义千问开源模型还在多个行业领域得到了应用。例如,中国科学院国家天文台人工智能组基于通义千问开源模型开发了新一代天文大模型“星语3.0”,大模型首次应用于天文观测领域。陕煤建新煤矿等十余座矿山推出了由通义大模型支持的新型矿山重大风险识别处置系统,这是大模型在矿山场景的首次规模化落地。 随着技术的不断进步和应用场景的扩展,通义千问开源模型的应用将会更加广泛和深入,为各行各业提供智能化解决方案,推动社会进步和发展。 据中研普华产业院研究报告分析 大模型行业,作为人工智能领域的重要组成部分,近年来呈现出了蓬勃发展的态势。大模型通常指的是参数规模较大的机器学习模型,它们能够利用大量数据进行训练,以更好地捕捉数据之间的复杂关系。这些模型在计算能力不断提升的今天,已经成为各领域人工智能研究的热点之一。 从应用场景来看,大模型具有广泛的应用前景和商业价值。它们被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等领域。在自然语言处理领域,大模型可以用于机器翻译、语言理解和生成等方面;在计算机视觉领域,它能够实现图像分类、目标检测和图像生成等功能;在语音识别领域,大模型可以提高语音识别和合成系统的精度和流畅度;在推荐系统领域,大模型可以将用户的历史行为和兴趣转化为表达式,为用户提供更精准的推荐内容。 从市场角度来看,大模型行业市场规模不断扩大,吸引了众多企业、研究机构和高校等参与者的加入。这些参与者通过不断优化算法、改进模型架构、提高计算效率和数据处理能力来提升AI模型的性能,同时也在探索和开发新的应用场景和解决方案。竞争格局方面,大型科技公司、初创企业、研究机构等都在积极投入资源,力图在这个领域取得突破。 展望未来,大模型行业的发展前景依然广阔。随着技术的不断进步和市场的持续扩...