李开复：我从政府工作报告里得到的四个判断

导读

李开复：AI 正从 " 工具 " 进化为 " 员工 "。2026 年是 " 多智能体上岗 " 元年，企业需 " 一把手 " 推动变革，将核心能力软件化。中国凭全球最全工业门类，也将从 " 世界工厂 " 跃迁为输出 " 硅基生产力 " 的 " 智能体工厂 "。

作者 | 李开复，零一万物 CEO，创新工场董事长

来源 | 李开复

今年的政府工作报告有专门的章节来阐述 " 打造智能经济新形态 "，听完后我为之振奋。

报告中明确提出：" 促进新一代智能终端和智能体加快推广，推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用，培育智能原生新业态新模式。" 这为智能经济的发展指明了务实的方向，释放了一个清晰的信号：人工智能已经跨越了单纯的技术探索期，正式进入到产业深度应用和全面发展的新阶段。

宏观政策的导向，与零一万物在产业一线的观察与实践高度一致。面对智能经济的新形态，如何将前沿技术转化为实际的生产力，是摆在所有从业者面前的核心课题。

结合零一万物的实践与行业的未来走向，我想与各界朋友汇报几点我们的心得。

产业智能时机到了，但需要组织深刻变革配合

大模型技术正以 " 月 " 为单位迭代，生成式 AI 驱动的 AI 2.0，正快速从一项 " 黑科技 " 走向千行百业的商业化规模应用。

这是一个关键转折点：AI 2.0 正在从单纯的 " 工具智能 "，迈向组织智能和产业智能齐头并进的新阶段。值得注意的是后两者是相辅相成、互为引擎的——没有组织层面的深刻变革，产业智能就是空中楼阁。

那么，现实情况如何？我们看到，许多企业在拥抱 AI 2.0 时，依然停留在 " 买把好锤子找钉子 " 的阶段，陷入了一个典型的 " 工具陷阱 " ：他们追求单一环节的效率提升，却错失了系统性的业务重构所带来的指数级增长机会。

我们必须清醒地认识到，真正的产业变革，不是购买一套标准化的 AI 软件，而是一场必须由上至下推动的 " 组织变革 "。也就是说，企业的 AI 数智化转型必须是 " 一把手工程 "——管理者需要跳出 " 为什么要用 AI" 的浅层讨论，躬身入局，去思考和实践 " 如何用 AI 重构商业 "。

为了真正推动 AI 变革从 " 工具智能 " 迈向 " 组织智能 " 与 " 产业智能 "，我们坚决选择了一条深入产业肌理 All in ToB 的道路。

我们的前沿部署工程师（Forward Deployment Engineer）不再仅仅坐在后台写代码，而是像业务伙伴一样，进入最真实的业务一线，与客户并肩作战。他们不仅要懂代码，更要懂 " 行业 ", 他们要深入复杂的供应链、生产车间和零售现场，去解决那些真正关乎企业运转和盈利的实际痛点。

2026 将是企业多智能体上岗元年

不久前，我在零一万物的白板上写下了一个断言：2026 年，将是 " 企业多智能体上岗 " 元年。

我们正在经历一场生产力的范式转移——AI 正在从 " 一人一工具 " 的辅助角色，进化为 " 一人一团队 " 的组织核心。在复杂的商业战场上，多智能体（Multi-Agent）实现了从单纯 " 被动执行 " 到 " 自主思考协作 " 的惊人飞跃。

多智能体不是在替代员工，而是在 " 封装 " 智慧，将能力软件化。它让个人的卓越，转化为组织永续的资产。

过去，优秀的业务逻辑和判断力往往锁在核心人才的脑袋里，难以规模化复制。现在，通过多智能体，我们可以将这些深度的行业洞察 " 封装 " 成一套套全天候运转、自我进化的 " 硅基军团 "。这意味着，企业的核心竞争力将不再随人员流动而损耗，而是如同乐高积木般，可复用、可拼装、可沉淀。

更让我兴奋的是，中国拥有全球最齐全的工业门类和超大规模的市场。每一个生产车间、每一段供应链流程，都是多智能体进化的绝佳实验室。

当中国深厚的工业底蕴与多智能体技术深度耦合，我们将见证一个伟大的跨越：中国将从 " 世界工厂 "，稳步进化为智能驱动的 " 全球智能体工厂 "。

中国是 AI 原生硬件的最佳爆发地

报告中特别提到了 " 新一代智能终端加快推广 " 以及 " 培育智能原生新业态 "。我认为，如果说多智能体是重塑企业生产价值链的 " 超级员工 "，那么下一代智能终端就是重构人机交互的前端入口。

我始终坚持，手机绝对不是 AI 2.0 时代的终极形态。我们必须跳出 " 手机 +App" 的旧逻辑，以 AI-First（智能原生）的思维，定义具备以下五大特质的 " 下一代 AI 硬件终端 "。

它应该起码具备五个特点：

语音驱动：自然语言将成为最自然、最高效的交互入口。设备能够准确理解用户的真实意图，减少对物理按键或屏幕触控的依赖。

全时待命：未来的设备是全天候待命的。它不需要刻意去进行 " 唤醒 " 操作，而是自然地融入你的生活与工作流。

多维感知：依托多模态传感器，设备能够实时感知物理环境、对话内容和视觉信息，从而建立准确的上下文语境。

无限记忆：设备将具备超长的上下文处理能力和本地记忆库，它能记住你过往的习惯和交互，提供高度个性化的专属服务。

这一场 AI 智能原生硬件革命的最佳爆发地就在中国。我们拥有全球最顶尖的制造业供应链集群。从精密光学组件、高性能传感器到微型电池，中国产业链的深度、广度与响应速度，以及成本控制能力是全球任何地方都无法比拟的。

这种 " 智能原生 " 与 " 中国制造 " 的完美耦合，让中国企业不仅能快速定义出新形态硬件，更能以极高的效率实现规模化量产。

目前，中国在产品设计、软件能力和 AI 技术方面已经位居世界一流，硬件制造能力更是超越美国，特别是依托深圳在内的大湾区完善的产业链优势。

这意味着，在中国开发硬件的成本远低于美国。我们可以以相对较低的成本、更强的 " 智造 " 实力，并以中国市场作为试验田，进而国内、国际市场双向布局。

开源是中国 AI 在全球科技竞争中，实现 " 换道超车 " 的关键路径之一

另外，报告特别指出要 " 支持人工智能开源社区建设，促进开源生态繁荣 "。对此我深有感触，在我看来，开源是中国 AI 在全球科技竞争中实现 " 换道超车 " 的关键路径之一。

在全球大模型的中美双雄竞技中，中国走出了一条极具特色的路。不同于硅谷科技巨头所追求的 " 闭源垄断 " 和赢家通吃，中国 AI 正在以开源为土壤，构建起一个庞大的 " 共创智库 "。我们坚定地拥抱开源，这不仅仅是代码的共享，更是底层技术突破的 " 加速器 "。

这种开源实践，正在推动一场深刻的底座平权。它大幅降低了大模型的应用门槛——企业不再需要纠结于是否有昂贵的算力去追赶极点，无论大小企业，都能站在顶尖开源底模的肩膀上，把最核心的精力投入到更深度的行业应用中去。

开源生态的繁荣，不仅构建了中国在全球范围内的技术影响力和应用生态，更是我们迈向 " 智能体工厂 " 不可或缺的坚实基座。只有底座足够稳、门槛足够低，千行百业的智能原生应用，才能如雨后春笋般破土而出，深扎在开源这片沃土之中。

我们投身人工智能领域的根本愿景，是希望通过 " 人工智能 +" 赋能实体经济，真正为国家和社会创造价值。智能经济的蓝图已徐徐展开，其本质是生产力重塑和商业逻辑重构。我们期待与各行各业的实干家们一道，脚踏实地，拥抱多智能体与原生硬件交织的时代机遇，共同将 AI 数智化变革的广阔愿景，深耕于千行百业，生根发芽、开花结果。

附：中国企业智能体 2026 年十大预判

一、2026 年不会指挥 AI，你会被 AI 替代

有很多年轻朋友问我：" 开复老师，2026 年多智能体规模化上岗了，我会被替代吗？"

我在零一万物的会议室里，有一块白板，上面写过各种各样的趋势判断。在今年，一个核心的观察是：今年是企业多智能体上岗元年。

AI 正在从 " 一人一工具 " 跨越至 " 一人一团队 "。如果说，推理模型加持下，单智能体所实现的是任务处理的智能化，那多智能体则是像人类团队一样分工协作、相互检查，将企业内部的优秀能力沉淀为可复用、可组合的业务资产。在我看来，2026 年，企业多智能体将作为 " 硅基军团 "，在核心办公场景中扮演关键角色。

我的观察是，如果你还把 AI 当成一个偶尔查资料的工具，如果你还在纠结于写 PPT、填表格这些重复性工作，那确实应该有危机感。

任何基于数字、可计算的、相对重复性的工作，AI 会越做越好，越做越快，越做越便宜。不同于基于预设规则的 RPA（机器人流程自动化），多智能体实现了从 " 执行 " 到 " 思考 " 的跨越：它能理解用户意图、自主拆解复杂目标、并灵活规划路径。这种从 " 端到端 " 的交付能力，让 AI 真正具备了职业属性。

未来的职场，人与 AI 的边界将会被重新划分：人类会从繁琐的重复性工作中解放出来，去处理最核心的战略决策，去建立人与人之间那种不可替代的情感连接。

所以，如何不被替代？答案不是去和 AI 拼算力，而是要进化你的 " 战略定义力 " 与 " 价值判断力 "。

" 战略定义力 "：在复杂的业务环境里，为 AI 锚定战略目标。

" 价值判断力 "：要有能力审查 AI 的产出，识别潜在风险，为最终交付的社会价值与商业价值负责。

未来企业架构将会是" 人类架构师＋智能体集群 " 协同进化的超级智能体。而具备战略定义力与价值判断力的 " 复合型员工 " 将会是人机协作的核心。

你最想把哪项令人头疼的工作交给 AI？

二、我观察了上百家企业，做对 AI 转型的只有 1%

我常说：企业 AI 数智化是一把手工程。这里所说的 " 一把手工程 " 的真义，不是拍板而是破局。

去年，我和零一万物的业务团队走访了上百家企业客户，很多 CEO 对 AI 仍有比较大误区：给技术部门拨一笔预算，装几个智能插件，把 AI 当做简单的 " 外挂 " ——但实际上这远远不是 "AI 化 "。

在 2026 多智能体上岗元年，AI 不只是 CFO 或 CIO" 拍板 " 的预算，更是一把手亲自去 " 破局 " 的组织变革。

为什么这么说？

因为多智能体（Multi-Agent）正在做一件过去几十年都做不到的事：能力软件化（CaaS）。

这意味着，你可以把公司最顶尖销售的判断力、王牌产品经理的逻辑，封装成一套可以被高效复制、7x24 小时全天候运转的 " 硅基军团 "。

他们如同流水，具备极强适应性与延展性，业务高峰时自动扩容，低谷时静默待命。企业的生产力单元将从人转变成 Agent，这不再是单纯的技术迭代，而是对企业组织形态与商业底层逻辑的重构。

在零一万物，多智能体已经能 " 平替 " 市场或 HR 的部分核心流程。

背后其实是依赖于企业多智能体 "TAB 三要素 "：

AI Team（团队作战）：以前是招人难，现在是 " 能力软件化 "。1 个人指挥 1 支智能体团队成为可能，人和 Agent、Agent 和 Agent 之间高效协同。这意味着企业不再受限于 " 单一专家 "，能力可以像软件一样弹性伸缩，彻底突破人才瓶颈。

AI Auto-pilot（业务裂变）：就像自动驾驶一样，AI 能根据核心生产场景自动规划、落地，且过程可控、质量可查。这让个人业务能力实现指数级增长，企业在垂直深度和规模化扩张之间，终于能找到那个平衡点。

AI Business（商业重构）：这是最核心的。当多智能体的流程和产出都能沉淀、重构，企业的核心竞争力就被拆解成了 " 原子颗粒度 "。这种 " 能力即服务 "（CaaS）的模式，能让你从卖产品变成卖 " 解决能力 "，实现商业模式的彻底翻新。

而要实现这种变革，必然会触动传统的部门墙，而只有一把手才能打破旧有的 KPI 体系。

目前看来，可能只有百分之一的企业真正做好了这种准备。因为传统的首席信息官（CIO）往往由于职业惯性显得过于保守，不能胜任 AI 数智化转型任务。

我建议：

CAIO（首席 AI 官）是实权，不是虚衔。一把手要给授权，让首席 AI 官 CAIO 配合 CEO 拆解并重构组织。没这个狠心，转型就是空谈。

要 " 硬核战友 "，不要 " 流水线供应商 "。拒绝只做 PPT 的供应商。选那些懂 AI、愿意做私有化部署、有耐心了解企业业务、愿意派遣工程师到客户一线驻场共创的硬核伙伴。

不要等到对手的 "1 人公司 " 用更低的成本跑赢你时，才想起去拥抱变革。等技术成熟再转型，实质上是企业的 " 慢性自杀 "。

三、从世界工厂到智能体工厂，为什么是中国？

在全球 AI 竞赛中，中国的机会到底在哪？

我的观察是：中美已进入双雄时代，但走的是截然不同的路。

美国公司像在玩一场 " 赢家通吃 " 的游戏，OpenAI 们筹集千亿美金，试图率先攻克 AGI（通用人工智能），从而对整个行业实现降维打击。为此，他们必须保密、必须闭源。

而中国路径更像是一个 " 共学小组 "。中国大模型企业很擅长在有限资源内 " 多快好省 " 地做到世界第一梯队的模型，同时坚定拥抱开源，以开放生态攻占全球市场。

一方面，小组内的所有成员都在构建开源模型并进行分享，相互学习以加速技术突破。

另一方面，阿里通义千问、DeepSeek 等模型的崛起，凭借开放性、可定制性和本地部署优势，构建起了全球范围内的技术影响力和应用生态。

这构成了中国有望从 " 世界工厂 " 跃迁为 " 智能体工厂 " 的第一个原因：底座平权。随着开源模型的爆发，大模型的门槛正在降低。中国企业不需要再纠结于是否有昂贵的算力去追赶前沿技术，而是利用顶尖开源基模，把精力放在更深度的行业应用上。

更重要的是土壤优势。中国拥有全球最齐全的制造业门类和超大规模的消费市场。

每一个厂房、每一个业务流程，都是多智能体落地的绝佳场景。通过能力软件化（CaaS），我们可以把中国深厚的工业经验、服务逻辑，重构成一个个高效协作的 " 智能体团队 "。

中国 AI 的 " 新黄金时代 "，不是实验室里炫技打榜，而是在办公室厂房、在田间地头。

随着 2026 年政府工作报告提出 " 打造智能经济新形态 "，深化拓展 " 人工智能 +" 行动，中国正从 " 制造 " 向 " 智造 " 全面跃迁。从输出商品到输出 " 硅基生产力 "，这不仅是生产模式的颠覆，更是国家竞争力的重塑。在智能体时代，中国有望实现换道超车，开启 AI 时代的黄金十年。

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