随着大模型升级为智能体，成为能独立思考、熟练使用工具、自主干活的“数字员工”，传统的防御体系正在面临新的挑战

投资时间网、标点财经研究员 李浥尘

2026年全国两会期间，全国政协委员、360集团创始人周鸿祎围绕人工智能的高质量发展持续发声。

投资时间网、标点财经研究员注意到，在今年的两会期间，周鸿祎提交了《关于优化推理算力布局 夯实人工智能产业发展底座的提案》、《关于支持智能体技术与人才“双线赋能” 加速推进“人工智能+”行动的提案》、《关于支持安全智能体广泛应用 筑牢新兴领域国家安全屏障的提案》等多个提案。

他认为，我国人工智能产业正逐步形成“电力—算力—智力—人力—安全力—生产力”协同推进的“六力模型”，为“人工智能+”行动落地夯实基础。围绕这一体系构建，他今年重点关注推理算力布局优化、智能体公共服务平台建设以及安全智能体规模应用等方向。

在周鸿祎看来，电力优势正持续转化为通用算力。通用算力分为训练算力和推理算力，但算力本身并不直接创造产业价值。只有消耗推理算力运行的智能体，才能将通用模型能力转化为懂行业、懂场景的“专用智力”，再由“懂AI又懂业务”的专业人才进行规划与治理，并在安全能力护航下运行，最终形成稳定、可持续的生产力。

在这一转化链条中，智能体成为连接各要素、推动生产力形成的关键引擎。人工智能已从“大模型能力竞争”迈向“智能体规模应用阶段”。

优化推理算力布局：夯实智能体发展底座

随着百亿级智能体进入产业场景，推理算力的重要性日益凸显。党的二十届四中全会审议通过了“十五五”规划建议，并作出“推进全国一体化算力网等建设和集约高效利用”“抢占人工智能产业应用制高点”等一系列重要部署，前瞻布局了我国AI发展需要的基础设施，并指明了AI技术应用方向。

2025年大模型进化成了智能体，可以规划任务、使用工具、协作配合，成为能干活的“数字员工”。如今百亿数量的智能体正全面融入经济社会发展，带来了比互联网更大的发展机遇。

在周鸿祎看来，在此过程中，电力—算力—智力—人力—安全力—生产力的“六力”模型已经形成，即我国的电力优势可以转化为通用算力。通用算力分为训练算力和推理算力，周鸿祎强调，通用算力本身缺乏行业认知与专业工具适配能力，需要通过消耗推理算力的智能体，转化为懂行业、懂业务的专用“智力”，并由企业“懂AI又懂业务”的“人力”，来规划、监督、管理、改进，再在“AI安全力”的护航下，最终转化为生产力。

从通用算力来看，我国经历了“百模大战”后，有了很多“国际一流”的开源模型，国家主导的训练算力稳步提升，而推理算力需求在“百亿智能体时代”也呈现指数级增长。与此同时，相较于高端AI 通用芯片，专用推理芯片具有能耗低、效率高等优势，需求量极大，已经成为国外企业布局的热点方向，且专用推理芯片技术难度更低，产业链更易自主可控，这也是我国芯片产业实现差异化突围的重要方向。

据国际数据公司（IDC）预测，2027 年中国推理算力占整体算力的比例将突破70%。多位行业分析师预测，在未来两三年内，全球部署的推理算力硬件规模将达到训练硬件的3 至4 倍，甚至达到10 倍。

目前来看，我国的算力中心面向推理任务的专用集群存在缺口，区域间供需适配有待优化，专用推理芯片技术也亟需突破。

为推动“六力”协同，促进“人工智能+”行动落地，周鸿祎建议优化推理算力布局：应在全国一体化算力体系框架下出台推理算力布局指导政策，依据各地场景密度、算力缺口、能源保障能力，建立“全国统筹+区域细化”的推理算力布局体系，在重点产业集聚区域，建设低时延、高密度的推理算力集群。强化一体化调度，推动跨层级、跨区域的算力资源动态调配，提升推理算力利用效率。同时，鼓励专用推理芯片的国产化发展，重点突破高精度、低时延、多模态的芯片技术，实现产业链自主可控，支持智能体技术的深度应用。

打通“智力+人力”向生产力转化通道

在调研中，周鸿祎发现，从“六力”模型看，智能体是促进电力转化为生产力的核心引擎，但智能体规模化落地仍面临三方面挑战：

一是成本与技术壁垒，通用算力资源在企业表现为“动口不动手”的大模型，很难与企业内部工具结合、与员工协作，需二次开发才能适配业务场景；中小企业更是面临“缺钱”“缺技术”困境。二是安全隐患突出，智能体作为“数字员工”，可以直接参与邮件发送、金融交易、生产线启停等业务操作，安全管控难度远大于传统大模型。三是新型人才缺口，智能体的开发颠覆了传统软件开发范式，利用自然语言即可生成应用，让人类开发者从“写代码”转向结合业务需求，打造专业智能体并进行长期治理，需要培训大量懂AI技术又精通业务流程的复合型人才。

针对上述问题，他指出，应实施技术与人才“双线赋能”，由相关部门牵头建设普惠型智能体公共服务平台和智能体课堂。平台集成模型能力与行业工具，提供全流程服务，支持中小企业低成本构建垂直领域智能体。同时推行“以模治模”的安全防护机制，发布安全智能体场景适配指南，开展技能培训与认证，培养“懂AI又懂业务”的专业人才。

推动安全智能体规模应用：以AI对抗AI

随着大模型升级为智能体，成为能独立思考、熟练使用工具、自主干活的“数字员工”，这也改写了安全领域的发展模式，传统的防御体系面临新挑战。

周鸿祎指出，在“六力模型”中，“安全力”是保障体系稳定运行的重要一环。当前安全领域面临三方面挑战：一是传统安全体系智能化水平不足；二是“黑客智能体”兴起，网络攻防形态从过去的“人和人”对抗升级为“人和机器”的不对称对抗；三是AI自身风险加剧，一旦与业务系统深度结合，可能带来更复杂的安全隐患等问题。

当前，安全行业亟需转型，加快推行“以模治模”，即用AI治理AI，以“安全智能体”赋能安全能力升级。从行业实践看，安全智能体的应用，不仅能高效发现并修复漏洞、实现安全的智能化运营，进而有效应对“黑客智能体”威胁，也能很好地解决AI自身安全问题。

为此，周鸿祎提出两方面的建议：

一是推动安全智能体的场景化应用。由政府相关部门牵头，制定安全智能体部署与适配指南，支持兼具“安全+AI”能力的企业，打造漏洞处置、攻击溯源分析等系列安全智能体。推动安全智能体场景化应用，在关键信息基础设施领域，以及工业互联网等重点领域，结合生产控制、供应链协同等场景，批量部署具备自动感知、研判、响应能力的安全智能体，有效应对黑客智能体等新型威胁。

二是支持安全技术生态化创新。行业主管部门支持安全领域龙头、链主企业，联合国家级科研机构、AI企业，组建安全创新联合体，形成协同互补的技术创新生态，鼓励创新联合体承担安全领域国家重点专项。将符合标准、具备实战能力的安全智能体创新产品，纳入政府优先采购目录，促进新技术的规模化应用，形成技术创新、场景落地、产业升级的良性循环。

周鸿祎表示，人工智能已进入体系化协同阶段。只有在夯实基础能力、完善应用生态、强化安全保障的基础上，统筹推进各要素协同发展，才能不断提升产业转化效率，推动人工智能高质量发展。

投时关键词：三六零（601360.SH）