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为智能经济打造科学评价体系

李彦宏    2026-07-15 08:17:16    人民日报

说出需求,代码就能自动生成;输入文字,就能调用电脑里的各类程序、工具,完成复杂任务……当前,AI(人工智能)正经历深刻跃迁,从模型阶段走向应用阶段。其中,智能体是最主流的应用形态之一。这意味着AI由聊天工具向“数字员工”或者“代理人”转变,并快速向生产制造、物流配送、医疗诊断、政务服务等领域渗透。

4月28日召开的中共中央政治局会议提出“全面实施‘人工智能+’行动,发展智能经济新形态”,今年的《政府工作报告》首次提出“打造智能经济新形态”,这些释放出鲜明信号:AI正在与生产力对接,走向万千场景、走入千家万户。

在这一过程中,一些问题也值得关注与警惕。过去几年,大模型参数规模不断刷新纪录,算力投入持续增长,Token(词元)消耗快速攀升。相关数量指标能够反映技术能力和资源投入情况,很有必要。但如果AI的价值标尺仅停留在“投入了多少”“消耗了多少”,就容易形成“重投入、轻产出”的倾向,比如盲目追风、不顾实际应用搞大模型,一哄而上搞“Token排行榜”“烧Token比赛”等。

这种模式下,实体经济是否被赋能、生产效率是否得到提升、人民群众是否真正受益,就容易被忽略。长此以往,资源就可能更多流向技术自我循环,而不是流向产业一线,不利于智能经济健康发展。

如何应对?一个有效方式是为智能经济打造科学的评价体系,通过科学指标衡量其实际应用、实际产出。目前看,“日活智能体数”(Daily Active Agents,简称DAA)可作为一个重要指标。如果说Token衡量的是智能消耗,那么DAA衡量的则是智能生产力,即每天有多少智能体完成了交付任务。Token是智能经济消耗的“电费单”,DAA是智能经济增长的“成绩单”。前者算的是用了多少资源,后者算的是创造了多少价值。比如,一次医疗辅助诊断,一次生产排程,一次物流调度,一张自动处理完成的工单,一次促成交易的智能撮合服务,等等。有了科学指标,我们就能更清楚地看到AI给生产生活带来的实际改变和效益。

实际上,高端产业也会出现低水平重复建设,新赛道尤其需要贯彻新发展理念。有了科学的评价体系,才能推动智能经济高质量发展。DAA成为重要指标,有助于引导各类资源更多流向以实体经济为主的产业智能化领域,流向解决产业问题、提高生产力、服务社会、改善民生的创新方向。我们发展AI、激活智能经济,说到底还是要服务实体经济,赋能全社会的创新创造,一定不能走脱实向虚的路子。

我们缘何敢于在国际上率先提出以DAA来衡量智能经济?就在于独特的中国优势。中国拥有全球最丰富的应用场景、最完整的产业链、最大的数字消费市场,每天都在产生海量真实需求,订机票、订酒店、预约体检、撰写研究报告、投资理财等,都将成为智能体生长的肥沃土壤。充分利用这样的优势和条件,更加注重人工智能技术与实体经济结合、与真实场景结合、与群众诉求结合,我们定能走出一条以解决实际问题为导向、以满足真实需求为目标的智能经济发展新路径。

AI不能只在实验室里“刷榜”,必须到工厂车间里“干活”。用AI服务人类,这是科技界、产业界的初衷。锚定这个目标踏踏实实往前走,把技术优势真正转化为产业升级的胜势,高质量发展将拥有更强劲的引擎。

(作者为百度公司创始人、《智能经济》作者)

 

《人民日报》(2026年07月15日 第 05 版)

(责编:张若涵)

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