近日，2025 年世界互联网大会乌镇峰会落下帷幕。

当看到展会上的机器人和 AI 智能眼镜，还有在乌镇街头行驶的无人驾驶小巴车，人们谈论 AI（人工智能）时，AI 不再是停留于数字世界的前沿科技，而是正以人机交互的新方式，逐步迈向现实的物理世界。

国务院此前印发的《关于深入实施 " 人工智能 +" 行动的意见》提出，我国到 2035 年 " 全面步入智能经济和智能社会发展新阶段 "。阿里巴巴集团 CEO 吴泳铭在本次乌镇峰会上表示，"AI 对生产力和人类自身的解放将超乎想象 "。

《每日经济新闻》记者在大会现场注意到，不论是工业场景、医疗健康，还是物流和大宗商品交易，眼下，AI 正加速渗透到产业细分场景中，以润物细无声的方式，推动生产力 " 提质增效 "。

另一方面，AI 能力越强，风险也越高，AI 治理成为业内聚焦点。清华大学智能产业研究院院长、中国工程院外籍院士张亚勤在接受记者采访时表示，当前迫切需要治理 AI 不实信息。

跃升与下沉，AI 正在无形中影响着每个人。

图片来源：每经记者 叶晓丹 摄

AI 加速向产业应用渗透

在乌镇峰会重要组成部分 " 互联网之光 " 博览会现场，蚂蚁集团工作人员演示了 AQ 的最新功能——拍一下血压计、血糖仪即可智能解读数据，并支持健康数据异常的即时预警。据了解，AQ 是基于蚂蚁医疗大模型开发的 AI 健康管家。

就在 11 月 7 日，蚂蚁集团 CEO 韩歆毅宣布调整组织架构，将原 " 数字医疗健康事业部 " 升级为 " 健康事业群 "，并将加速推动医疗健康业务成为战略支柱板块。

当前，AI+ 医疗健康，正成为医疗行业和科技企业突破的一个热门方向。四川大学华西医院院长罗凤鸣表示：" 预问诊、AI 初步筛查将优化传统诊疗流程，治疗方案实施后的全程跟踪将常态化，而完全自主手术机器人等前沿方向，将在风险可控的前提下逐步探索。"

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在商品交易市场，AI 也正在推动市场资源配置。

譬如，铁矿石、煤炭等原材料价格趋势难以预测，一向是钢铁行业的难题。万联易达集团副总裁杜新凯在博览会现场展示了万联摩尔 AI 大模型聚焦大宗品类方面的解决方案——通过产业数据问答、价格趋势预测等功能，协助钢铁企业实现价格趋势预测、指导生产计划、优化供应链决策与采销策略，使各环节资源配置更为精准。

" 我们基于产业生态沉淀的可信数据底座，构建了产业知识动态图谱。同时，通过结构化思考和专家级分析，基于产业底层逻辑，推导出严谨专业的最终结果，让模型能够更好地理解产业和服务产业。" 杜新凯表示，智能体不仅分析铁矿石相关指标，如价格变动、产量、发货量等，还会将上下游指标数据进行关联分析，包括但不限于钢铁、机械制造、基建、房地产等行业数据。

人机交互让 AI 走进物理世界

眼下，AI 不仅在数字世界 " 狂飙突进 "，更通过端侧 AI 应用，走向现实的物理世界。

11 月 10 日，斯坦福大学教授、World Labs 联合创始人李飞飞发表长文 , 认为当前以大型语言模型为代表的 AI 虽然擅长处理抽象知识，却如同在 " 黑暗中行走 "，缺乏对物理世界的真实理解。而空间智能，即人类用以理解、导航并与三维世界交互的底层能力，将是实现机器真正智能的关键突破。

在 " 互联网之光 " 博览会现场，跳舞的人形机器人、现场巡检的四足机器狗成为展会上强互动的产品形态。但未来，机器人究竟是更先进入工厂 " 打工 "，还是先走进人类生活？

在接受《每日经济新闻》记者采访时，群核科技资深副总裁、SpatialTwin 产品负责人吴锴亮预判，具身智能机器人未来会大规模进入人类生活，而最先进入的大概率是确定性和任务比较明确的工业环境，其后才会逐步接触一些非标任务，以及与人类共存。

" 进入工厂的不一定是带腿的人形机器人形态，我们看到近期一些制造企业发布的机器人产品并不都是双足人形，而是轮式机器人，在工业领域，实用性最重要，形态并不重要。" 吴锴亮表示。面向工业具身智能规模化落地，群核科技在本次互联网大会期间推出云原生工业 AI 孪生平台 SpatialTwin，基于云原生技术实现本地化 " 零部署 "。

除了机器人，端侧智能硬件 AI 眼镜也成为此次博览会的吸睛科技产品。

夸克 AI 眼镜产品经理邱华向记者介绍，夸克 AI 眼镜搭载了夸克 AI 能力和阿里通义大模型，集成导航、支付、翻译、拍照、通话、音乐播放等基础功能，同时支持信息提醒、购物比价、商务服务等场景化应用。不过，记者了解到，该款 AI 眼镜仍在预售中，预计 11 月底正式发布。

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数据安全和 AI 治理仍是当务之急

当各行各业都开始接入大模型、推出智能体、应用 AI 技术，Token（模型处理文本的最小单位）的消耗量正在激增。国家数据局披露，截至 2025 年 6 月底，日均 Token 消耗量已经突破 30 万亿。

国家发展改革委党组成员、国家数据局局长刘烈宏此前强调，作为人工智能发展的三大核心要素之一，数据在推动 " 人工智能 +" 过程中发挥着关键作用，特别是高质量数据集的建设至关重要。

数据驱动的模型对高质量数据产生了前所未有的需求，数据要素跨主体、跨行业、跨区域的低成本、高性能、高安全流通变得更为迫切。

蚂蚁集团副总裁兼首席技术安全官、蚂蚁密算董事长韦韬表示，在模型应用上，当前大模型应用仍存在严峻的可靠性不足问题，其主要原因是当下大部分智能体基于自然语言构建，自然语言具有模糊性和不精确性，不是一个好的工程化载体；其次是，实际专业问题的复杂度往往远超大模型可靠性规模门槛，导致可靠性雪崩式崩塌。

韦韬认为，数据要素与新时代 AI 架构是迭代演进的关系，未来数据要素流通领域将迎来 " 数模一体 " 的范式变革。

当前除通用的大模型外，各行业还在搭建基于行业的知识库和数据集。基于各行业的 AI Agent（智能体）成为 2025 年 AI 的应用趋势。

韦韬表示：" 当前公开的数据和知识，基座大模型基本都训练完了，接下来专业模型或者智能体更需要以往没有在网上或者公开渠道流转的信息和知识。" 而这部分信息稀缺且敏感，所以对这类信息的保护往往具备合规方面的要求。这一痛点给密态计算带来了巨大的应用前景，" 密算要保护的不只是流通的数据，还包括数据上流通的垂类大模型和专业的智能体 "。

随着 AI 技术和应用快速发展，AI 治理迫在眉睫。

张亚勤在接受《每日经济新闻》记者专访时指出："AI 能力越强，它的风险就越高，当然有失控的风险，也有被乱用的风险。所以在信息智能方面，深度的伪造、虚假的信息、AI 幻觉，都带来了很大问题，这时就需要有政策法规，给 AI 技术应用一些底线，让大家明白什么能做，什么不能做。"

而眼下，在张亚勤看来，整治 AI 不实信息的泛滥是当务之急。人工智能产生的内容，存在一些不实之处。这些信息，同样作为新的训练数据，进入新的 AI 模型，自我繁殖、自我放大。张亚勤强调，这个问题需要从技术方面、人机交互以及政策方面来解决。否则，后续若以不实的信息作为训练数据，会出现指数级泛滥，这是当前 AI 治理面临的迫切问题。

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