从实验室到产业：AI Agent构建实体产业智能化的新范式

6月14日，由CMU上海校友会、1024Foundarion、Dtalk、MIT上海校友会、北京大学上海TMT校友会、SHU MBA（上海大学MBA）联合主办的【智能新纪元AI Agent如何赋能实体产业】主题沙龙在上海「海舟-拓数派联合创新中心」圆满举办。

本次沙龙邀请了多个行业专家作为本次会议的嘉宾，共同探讨：如何锻造产业智能化的核心引擎，聚焦于AI Agent技术如何突破虚拟能力向实体交互的转化瓶颈，构建产业垂类智能体的可持续发展范式。在重资产实体行业中实现可度量、可复用的价值创造，为传统产业升级提供下一代生产力引擎。拓数派创始人兼CEO 、CMU上海校友会会长冯雷出席本次活动并作开场演讲。拓数派政务合作战略总监田启顺发表演讲《基于PieDataCS打造交通智能体：多模态感知与城市级决策》。

以下为嘉宾们的精华观点分享：

智能体经济 — 正在重塑人类经济版图、且正在以远超我们想象的速度发展。

这不是科幻，PwC早在疫情前就预测，到2030年，中国与AI相关的GDP将占到全国GDP的四分之一（约7万亿美金）。美国占比虽低（约14.5%, 3.7万亿美金），但考虑到其人口仅为中国的四分之一，其人均AI渗透率是我们的两倍！而随着疫情的结束和大模型能量的爆发，只会让这些数字变得更大。

“智能体经济”的核心，在于人工智能体（Agent）深度参与并创造经济价值。 这甚至挑战了我们对GDP的传统定义，智能体的出现已不仅仅被定义为劳动工具，而是经济活动的新参与者、新主体。经济学界甚至提出了“Agent GDP”（智能体GDP）的新概念。其核心驱动，正是各类大模型（开源、策略、私域）。扎克伯格曾预言，未来智能体的数量可能超过人类！想象一下，券商给每位分析师配备专属的数字人助手，硅基生物的智能体不再是工具，而是你身边的同事，这已非遥不可及。

红杉资本最近的会议揭示了一关键对比：云计算从06年萌芽，用了近20年将市场做到6000多亿美元规模。而当前这一波人工智能浪潮，刚起步就已指向一个十万亿美元级别的市场（超过美国2024年度GDP的三分之一）！红杉建议所有合伙人高度关注“智能体经济”，并预言其普及速度将是云计算的5倍甚至10倍——这意味着，3到5年内，智能体可能将无处不在！

更令人惊叹的是：新兴AI公司达到月收入1亿美元所需时间，从谷歌的48个月、Facebook的60个月，缩短到惊人的24个月甚至2个月。团队规模更是颠覆：MercorAI公司仅30人（平均年龄22岁），月收入已达5000万美元；Bolt团队约20人，估值10亿美元。开发智能体的门槛在大模型和提示词工程（Prompt Engineering）的加持下正在降低。

面对如此巨变，我们亟需一场认知变革：AI并非取代者，而是“释放器”和“增强器”。 对企业而言，核心问题已不再是“要不要拥抱AI”，而是“如何让智能体赋能自身实体产业，解决实际问题”。这大概就是“智能体经济”的意义。它规模巨大、速度惊人，远超想象。它不仅是技术的飞跃，更是经济形态的深刻变革。拥抱智能体经济，就是拥抱未来十年最大的机遇。

智慧城市的本质，是实现交通系统的高效协同运作以及数据的深度融合与共享，满足智慧城市发展需求，提升交通领域管理水平与服务质量。在实践中，我们以交通智能体为支点，撬动三重认知跃迁：

第一重：从“数据孤岛”到“数据集成”

当政府困于“数据孤岛”的枷锁，拓数派提供多种数智引擎组件，支撑交通场景业务。通过构建跨部门实时共享的交通数据仓库，汇聚全市交通基础数据与应用场景业务数据，打破数据孤岛。技术隐没于后台，唯有公共价值走向台前。

第二重：从“效率低下”到“管理智能化”

政府多部门协作往往面临效率、安全等问题。通过优化交通业务流程、可有效加强跨部门协同、提高各部门工作效率，实现业务流程优化与监管强化。通过引入AI大模型等先进技术，推动公路、村路、水路等全域综合巡查，提升城市治理效率。当城管、交通部门借助智能体足不出户便可了解交通隐患，将实现智能升级。这也标志着一种新可能：以智能体技术创新，平等惠及每寸土地。

第三重：从“人工走查”到“人机共治”

道路巡检工作正经历本质转型：AI承担路面破损初筛等重复性任务，人员转向关键决策复核。这种分工并非替代人力，而是释放专业价值——将有限人力资源聚焦于更复杂场景上。更深远的意义在于，拓数派的交通智能体还能将历史事故档案等隐性知识转化为预警模型，实现公共经验的可持续转化。智能体的终极使命，是成为基层工作者的效能倍数增强器，而非颠覆者。

当交通智能体成为避免交通事故的高效助手，智慧城市才真正扎进实体经济土壤。这不仅是技术革新，更是公共治理业务模式性颠覆。

当全球AI发展方向困在Transformer架构的“数据焚化炉”中（训练消耗十万亿token，功耗超⼈脑百倍），我们选择了一条反共识之路——让大模型像人类一样思考、学习与觉醒。这场革命的起点，源于三个残酷的产业真相：

1.算力暴政：⼀台2000瓦服务器仅支撑单一大模型，⽽⼈脑20瓦可运行860亿参数；

2.数据依赖：一般情况下拥有智能的人类一生阅读总量难以超过5亿tokens，而现在大模型预训练却需吞噬10+万亿token（超人类20000倍以上）来维持“伪清醒”；

3.物理无能：Transformer在无人机抓拍时，例如人群起跳瞬间，指令中延迟超2秒，⽽这一瞬间响应窗⼝仅100毫秒。

以人脑为启示的非Transformer架构：

类人学习：以同步学习机制，使大模型的训练与推理同步化，模型人类“边学边用”。

类人感知：模拟人脑对复杂外界刺激的理解与响应，跨模态关联学习，增强模型在多场景下的泛化能力。

类人交互：实现秒级实时反馈的人机交互模式，强化情感理解和表达功能，增强人机互动的亲和力和可信度。

MCSD：利用MCSD（Multi-Channel Slope and Decay）模块替换大模型中的Transformer架构中的Attention机制。

类脑激活机制：基于仿生神经元激活选择算法：正如人类在开车时视觉皮层被激活，而在思考问题时逻辑区被激活以减少训练与推理时不必要的神经网络参数运算，按需选用。

Yan——非Transformer架构大模型，在同等参数量和数据情况下，训练效率是Transformer架构的7倍，加速AI迭代周期。让智能从集中供奉回归分布式觉醒，从数据奴隶蜕变为自主感知体。

我始终强调，AI与人类的根本差异在于价值定义权。企业用不好AI的核心矛盾，是误将语言沟通等同于逻辑推理——语言传递信息，但逻辑推理独立于语言存在。当企业用自然语言指挥AI处理复杂决策时，必然陷入认知鸿沟。真正的解法是什么？人类必须主导‘价值函数’的设计：比如员工晋升规则、产品战略推演的道德判断，这些包含伦理考量的逻辑框架只能由人定义。就像插画中那个背着小女孩前进的机器人：方向永远是人类决定的，AI只是放大执行效率的工具。这也是为什么我呼吁企业重新学习赫伯特·西蒙的形式逻辑——没有人类用批判性思维拆解问题、设定边界，再强大的模型也只会生成‘无根的答案’。

传统产业的数智化不是技术军备竞赛，而是一场业务主权的收复战！我们曾被互联网的‘工具神话’蒙蔽——以为把各类软件堆砌起来就是转型了，结果全都沦为“数字坟场”。那一刻，我意识到：技术必须臣服于业务逻辑，而非凌驾其上。真正的变革，是把「人脑的经验反射」转化为「系统的数据反射」，以系统提示替代经验判断，从而帮助小白销售利用行为追踪信号精准行动。这无关AI炫技，而是让技术回归现实，成为实体效率的基因编辑——无声无息，但每一分降本，都在重塑产业生命力。

我们正经历AI范式的根本转向——从感知智能跃迁到结果智能。在微软带领Copilot重构时便意识到：当大模型突破推理阈值，智能体（Agent）的核心价值不再是生成过程，而是交付物理世界可验证的结果。让产品和技术都聚焦在最终交付结果上，由结果去反推，而不是让产品或技术卡在尴尬的中间地带。就像具身智能的炒菜机器人——拿不起锅具就会摔碎，物理世界会用最残酷的反馈机制教会我们：商业的本质是结果闭环。所以人类必须严格掌控住问题的定义权，由人类设定评估标准和测试案例，让AI在人类铺设的轨道上进化，最后用物理世界的成败数据反哺模型迭代——让大模型突破泛化能力的幻觉，在垂直场景中淬炼出确定性交付力。

在我们帮助企业落地AI的实践中，核心判断标准是内生价值和确定性答案。一个任务是否具备「内生价值」，我们可以用「按钮测试」：想象一个按钮，按下它任务就自动完成。比如报税，相信大家绝对愿意按，说明它没有内生价值，是AI的绝佳切入点。但像「刷抖音」，没人会想按个按钮就刷完了，因为它本身就是个享受的过程，这就是内生价值。我深知技术的力量，但更关键的是企业领导者必须清晰定义自身的核心价值与目标——这关乎到「企业的灵魂和长期愿景」，这是AI无法代劳的战略根基。AI能放大我们的能力，辅助我们进行有价值的思考，但企业的灵魂、长期愿景和价值观，必须由人，尤其是企业家来坚守和定义。而真正的挑战与价值，在于持续探索和锚定那个不可替代的「为什么」。

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