21世纪经济报道推出“中国龙”系列智库研究，邀请产学研嘉宾聚焦中国企业新时期新叙事。本期对话嘉宾：21世纪经济报道记者雷晨、银河证券计算机首席吴砚靖、红松集团首席运营官丘晖以及紫东太初CTO张家俊。
21世纪经济报道记者雷晨
2026年开局，新质生产力政策密集落地，AI大模型推理成本持续下降，人形机器人加速走向产业应用，创新药出海不断取得新突破。以人工智能、人形机器人、创新药为代表的新“新三样”，正从技术叙事走向产业兑现。
近期，21世纪经济报道记者专访了中国银河证券计算机首席分析师吴砚靖、紫东太初CTO张家俊以及红松集团首席运营官丘晖。三位受访者分别来自资本市场、技术研发和产业应用三个领域，他们对行业发展作出了高度一致的判断：经过过去几年的技术积累与市场培育，AI Agent正在从展示能力的“Demo时代”迈向创造价值的“应用时代”。
在他们看来，企业端对于效率和回报的追求正在推动智能体加速落地，多模态与推理能力的持续进步让AI从“会聊天”走向“会做事”，而在银发经济等消费场景中，AI也开始从可选工具变成满足真实需求的刚需产品。
作为大模型能力向现实生产力转化的重要载体，AI Agent正在成为观察中国人工智能产业从技术突破迈向价值兑现的重要窗口。
从展示产品到数字员工过去两年，AI Agent并不缺少关注度。
从大模型浪潮兴起开始，智能体便被视为人工智能走向应用的重要方向。但在相当长一段时间里，市场对于AI Agent的认知更多停留在概念和演示层面。许多产品能够展示能力，却很难真正进入企业经营流程，也难以形成清晰的商业模式。
这种情况正在发生变化。
中国银河证券计算机首席分析师吴砚靖认为，2026年可以被视为AI Agent的“应用元年”，也是智能体的“成人礼”。
在她看来，一个重要信号来自底层资源消耗的快速增长。随着越来越多用户和企业开始使用智能体，AI Agent背后的Token消耗正呈现指数级增长趋势。与此同时，由于Agent的能力不断增强，单次任务调用的Token数量也在发生结构性变化，这意味着智能体开始承担更加复杂的工作任务。
另一个变化来自商业模式。
吴砚靖提到，以OpenClaw龙虾等现象级产品为代表，一批智能体应用的出现正在加速用户教育过程，也推动市场接受度不断提升。
更重要的是，AI Agent正在完成能力范式的升级。
按照行业对智能体发展的划分，L1阶段主要是聊天工具；L2阶段具备推理能力；L3阶段则进入真正意义上的智能体时代；更高层级还将具备创新能力甚至组织运营能力。
吴砚靖认为，当前行业正处于从L2向L3跨越的关键阶段。
这意味着AI不再只是回答问题，而是能够理解任务、规划流程、调用工具并完成工作。对于企业而言，这种变化带来的不仅是效率提升，更意味着数字员工开始具备独立完成部分业务流程的能力。
与此同时，企业市场的变化也在验证这一趋势。
相比消费者市场，企业客户更关注投入产出比。吴砚靖表示，过去一年市场对于AI Agent落地仍存在疑虑，而今年越来越多企业开始将其应用于实际业务场景，背后反映的是商业价值已经逐渐得到验证。
在她看来，当智能体开始创造收入、参与运营、承担工作任务时，其产业意义已经发生根本变化。从这个角度看，2026年不仅是AI Agent的发展节点，也可能成为人工智能应用真正走向规模化落地的重要起点。
技术路线开始汇聚到真实场景如果说市场需求决定了AI Agent的发展空间，那么技术能力的持续进步则决定了这一空间能否真正打开。
紫东太初CTO张家俊认为，过去几年人工智能的发展呈现出一条清晰的演进路径。
紫东太初是中科院自动化所打造的国产多模态大模型国家队，依托中科紫东太初产业化公司，自研全栈国产化多模态认知大模型，总部落地武汉，深耕科研攻关与工业、医疗、具身智能等产业赋能。
2023年是大语言模型集中爆发的一年；2024年行业重点转向多模态；到了2025年，市场开始关注智能体；而2026年，一个更重要的变化正在出现——智能体开始从技术产品走向广泛应用。
在张家俊看来，这一过程并非偶然，而是技术不断迭代后的自然结果。
紫东太初从2020年便开始组建多模态大模型研发团队。2021年发布图文音多模态大模型1.0；2023年推出全模态大模型2.0；2024年发布智能体大模型3.0；2025年则进一步推出面向推理能力的多模态推理大模型4.0。
在这一过程中，紫东太初逐渐形成了“一体两翼”的发展路线。
所谓“一体”，是持续强化多模态大模型能力；“两翼”则分别面向科学智能和具身智能两大方向展开应用探索。
张家俊认为，智能体系统最大的意义在于为大模型装上“手脚”。
过去的大模型主要负责理解和生成内容，而智能体则能够进一步调用工具、处理文件、连接设备，甚至与机器人协同工作。能力边界因此从数字世界延伸到现实世界，应用场景也随之大幅扩展。
不过，从实验室走向产业现场并非没有挑战。
在与大量企业客户对接过程中，张家俊发现，目前制约智能体进一步普及的因素主要集中在三个方面。
首先是安全性。许多企业希望数据保留在本地环境，不愿上传至外部平台，这意味着大模型和智能体需要进行私有化部署，而这将带来成本压力。
其次是可控性。企业不仅希望智能体能够完成任务，也希望了解其决策过程，并能够在必要时进行干预。
第三则是生态适配问题。
目前大量软件系统、生产设备以及业务工具尚未与智能体实现全面连接。如何让智能体顺畅接入现有产业体系，仍需要持续投入和时间积累。
在张家俊看来，这些挑战恰恰说明产业正在从技术验证走向实际应用。随着越来越多企业开始尝试部署智能体，行业关注点已经从模型能力本身转向如何解决现实问题，这也是AI产业逐步成熟的重要标志。
细分赛道里的真实需求在讨论AI应用时，人们往往将目光集中在办公、制造业或科研领域。
但在丘晖看来，一个被市场低估的重要场景正在出现，那就是银发经济。
银发赛道此前刚经历一轮产业洗牌，红松是洗牌后备受关注的独角兽企业，也是首批入选中国人工智能学会（CAAI）单位会员的企业，多次亮相全球人工智能技术大会。
作为红松集团首席运营官，丘晖长期关注退休人群的数字化需求。他给出了一个颇具反差感的判断：对于退休人群而言，AI已经不再是可选项，而正在成为刚需。
不过，他强调，这种变化并不是技术驱动的结果，而是场景驱动的结果。
老年用户不会因为模型参数更大、推理能力更强而主动使用AI。但如果AI能够帮助他们修复老照片、将静态照片制作成视频、记录个人偏好，甚至在交流过程中记住过去的对话内容，那么他们就会主动接受并持续使用这项技术。
在丘晖看来，这背后反映的是需求逻辑的变化。
对于许多退休人群而言，语音、图片和视频天然比文字输入更加友好。因此，多模态能力的发展恰好契合了这一群体的使用习惯。
也正因为如此，银发群体实际上成为AI多模态应用最具潜力的用户群体之一。
从产业角度看，丘晖认为AI正在给银发经济带来三方面影响。
首先是服务门槛下降。
过去个性化服务往往意味着大量人工投入，而AI的加入让规模化服务成为可能，为实现“千人千面”创造了条件。
其次是行业竞争逻辑发生变化。
随着AI能力不断增强，高质量用户数据的重要性持续提升。谁能够长期积累真实、连续的用户行为数据，谁就更有机会训练出更适合目标群体的模型和服务。
最后则是行业洗牌速度加快。
丘晖认为，那些依赖短期流量和套利模式发展的企业将面临更大挑战，而真正围绕用户需求构建长期服务能力的企业，则有机会借助AI进一步扩大优势。
红松目前已积累超过五年的用户运营经验，每天产生千万级用户交互数据。丘晖认为，这些长期沉淀下来的行为数据和语料数据，不仅能够帮助企业更好理解退休人群需求，也为AI模型优化提供了重要基础。
从企业数字员工到银发陪伴服务，从工具调用到现实世界连接，AI Agent正在逐渐摆脱概念标签，进入真实产业场景。对于市场而言，未来决定行业价值的或许不再只是模型参数和技术指标，而是谁能够真正解决问题、创造价值并完成商业闭环。
而这场从“会聊天”到“会做事”的跨越，也正在成为中国人工智能产业迈向下一阶段的重要注脚。
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