（16篇）二〇二六数智经济论坛发言材料汇编

（16篇）二〇二六数智经济论坛发言材料汇编

目录

1.河北省委宣传部常务副部长、省委网信办主任董福印：

推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合1

2.河北省廊坊市委书记王现坤：

加快建设数智经济发展新高地2

3.中国可持续发展研究会理事长李萌：

智能体生态需要开放、通用、可靠的连接规则3

4.中国电子信息产业发展研究院党委书记、副院长刘文强：

推动具身智能加快走向成熟商用4

5.中国信息通信研究院总工程师何宝宏：

词元经济产业底座有待持续完善5

6.中国老龄协会权益保护部主任孔伟：

科技赋能养老从“点状应用”走向“体系支撑”6

7.清华大学出版社党委书记、董事长邱显清：

数智经济对知识生产、传播提出全新命题7

8.润泽智算科技集团股份有限公司董事长周超男：

让算力更好地跟着人的需求走8

9.国家超级计算天津中心党组书记、首席科学家孟祥飞：

算力为千行百业注入强大动能9

10.清华大学公共管理学院教授、智能社会治理研究院院长苏竣：

共建具有人文温度的智能社会10

11.中国老龄事业发展基金会副理事长、中国人民大学吴玉章高级讲席教授陆杰华：让人工智能更好赋能基本养老服务11

12.北京大学光华管理学院教授张峥：

以融资推动AI基建高质量发展12

13.上海如身机器人科技有限公司联合创始人兼首席运营官邢龙：

推动机器人研发，助力智慧康养…13

14.乐聚智能（深圳）股份有限公司北区总经理孙冬：

让人形机器人走进千家万户…14

15.合肥零次方机器人有限公司联合创始人兼首席运营官李宜哲：

构建可复用的智能体能力…15

16.北京辉羲智能信息技术有限公司研发副总裁关义金：

打造智能养老计算底座…16

加快数智技术创新，提升数智化发展水平

二〇二六数智经济论坛发言材料汇编

（人民日报，2026年8月24日）

推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合

河北省委宣传部常务副部长、省委网信办主任董福印

数字转型纵深推进，数智变革重塑产业，数字化、网络化、智能化成为时代发展大势。河北省抢抓京津冀协同发展、雄安新区高质量建设和发展等重大国家战略机遇，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，网络强省、数字河北建设展现新气象、取得新成效。

筑牢算力底座，发展根基更加扎实，全省综合算力指数位居全国前列，形成了以廊坊、张家口为重点的环京智能算力集聚区，千兆城市扩容提质，IPv6规模部署扎实推进，新型信息基础设施体系日趋完善。深耕数实融合，产业转型成效显著，深入实施“人工智能+”行动，钢铁、装备、化工等传统产业加快智能化改造，数字化绿色化协同转型发展成效瞩目。培育新兴赛道，数字业态向新向优，雄安空天信息产业链成形成势，新一代信息技术、新能源、新材料等战略性新兴产业加快布局，数据归集与标注形成规模。优化发展生态，创新活力充分迸发，抢抓北京（京津冀）国际科技创新中心扩围机遇，聚焦人工智能、云计算、大数据等前沿领域攻坚突破，营造一流营商环境，创新创造氛围日益浓厚。

数智浪潮奔涌向前，燕赵大地机遇无限。河北将聚力数智创新、筑牢技术新优势，深化数智赋能、探索应用新图景，守牢数智底线、共建安全新格局，以数智经济高质量发展为“十五五”开好局、起好步赋能增效。

加快建设数智经济发展新高地

河北省廊坊市委书记王现坤

世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革加速突破，全球人工智能技术创新进入前所未有的活跃期，既蕴含巨大机遇，也面临治理挑战。当前，以具身智能、大模型等为代表的数智技术，重塑着产业结构，算力网、数据要素、行业大模型成为未来产业新赛道的建设重点。廊坊地处京津雄“黄金三角”腹地，多重重大国家战略交汇叠加，是京津数智要素赋能的重要承载地。本地算力中心到北京应用客户数据传输时延仅1毫秒，具备速度优势。2025年，全市电子信息产业主营业务收入位列全省第二，城市算力分指数连续两年位居全国第一，中国算力中心服务商十强中有7家在廊坊布局。今年9月，2026中国算力大会将在廊坊举办，河北省一体化算力网平台将发布，这将成为廊坊迈向算力之城的全新起点。

乘“数”而上、向“智”而行。面向未来，廊坊聚焦打造“算在廊坊、智造未来”品牌，加快建设数智经济发展新高地。前瞻布局词元经济新赛道，推动数据中心向“词元工厂”转型，让廊坊成为“算得出、存得下、用得好”的算力之城。推动开源模型生态建设，修订出台算力券等政策，加快构建完整智能体生态体系。深化数实融合，打造“5G+工业互联网”“AI+制造”标杆示范，带动中小企业“上云用数赋智”。不断拓展智慧民生应用场景，让数智技术更好地赋能城市治理、服务美好生活。

智能体生态需要开放、通用、可靠的连接规则

中国可持续发展研究会理事长李萌

人工智能的影响，正从屏幕上的答案进入生产流程、公共服务和日常生活。这既带来了新质生产力，也给发展和治理带来新的课题。

从大模型到智能体，大模型偏重“思考”，智能体偏重“行动”。智能体能够感知、推理、规划、决策并与环境交互，使人工智能由被动响应转向主动决策，由回答问题的工具变成助手、代理，乃至复杂任务的组织者。因此，需要为智能体设定目标、划定边界，守牢安全底线。

发展自主智能体，要把握好4个维度：基模能力决定智能上限，垂直深度锚定价值根基，生态广度扩展行动半径，安全围栏守住发展底线。高风险任务须保留人工确认和接管，运行过程保障留痕、审计和定责。

智能体生态形成的关键，是连接与协同。未来，一个人可能拥有多个智能体，一个组织也会拥有不同专业、不同权限的智能体。智能体生态不仅需要更聪明的节点，也需要开放、通用、可靠的连接规则。我们不仅要问智能体“能做什么”，还要追问它进入社会以后“会改变什么”。它可能介入人的认知、判断和行动，进入组织、家庭和公共治理等领域。

智能社会治理要与技术创新同步推进。技术不能代替人的价值判断，算法不能削弱人的主体地位。智能体与人类协同发展，取决于我们用什么规则塑造它、用什么制度约束它。只有这样，“数”才能真正聚合发展新动能，“智”才能真正绘出增进人民福祉的新蓝图。

推动具身智能加快走向成熟商用

中国电子信息产业发展研究院党委书记、副院长刘文强

新一轮人工智能蓬勃发展，全球数字化、网络化、智能化发展势不可挡，蕴含着新的巨大机遇。

智能经济以人工智能为重要驱动力，以高质量数据、知识型人才为关键要素，通过人、机、物全域智联和泛在协同，推动技术创新范式、资源配置方式、产业发展形态全方位重构，促进公平和效率高水平动态平衡，进一步拓展了人的智力边界和决策能力。

制造业是智能经济发展的主战场，“人工智能+制造”将对我国经济转型产生深远影响和深刻变革。在重构基础设施方面，高性价比算力、高性能算法、高质量数据成为制造业不可或缺的“软基建”，工业智能操作系统成为提供数据、智能、互联互通、资源调度的数智底座。在变革创新范式方面，人工智能推动研发模式从经验驱动转向数据模型驱动，通过智能生成寻优、虚拟仿真验证、人机协同决策等方式提高研发效率。在优化生产组织方面，人工智能凭借智能感知、分析与决策能力，让工业生产“自主化”，系统性重构生产制造全流程。

具身智能是抢占智能经济制高点的关键。宇树科技IPO（首次公开募股）备受国际瞩目，是中国在新一轮全球科技竞争中战略提升的缩影。同时，产业资本主导国内具身智能行业投资，跨行业龙头企业不仅为有潜力的项目提供资金支持，还提供真实订单与场景，实现战略绑定和生态布局，助力具身智能加快走向成熟商用。

词元经济产业底座有待持续完善

中国信息通信研究院总工程师何宝宏

在智能经济要素中，词元已成为生成式人工智能目前公认的计量单位。作为智能经济的核心基础单元，词元更是打通算力、数据、算法三大核心技术模块，衔接物理资源与数字价值计量的关键载体，对智能经济规范化、规模化发展至关重要。

随着人工智能从对话式应用迈入智能体应用时代，词元消耗呈现指数级增长态势。传统人机对话受限于人力操作，词元用量受限，而智能体依托机器自主驱动，可实现闭环循环运算，词元用量上限完全取决于算力水平。数据显示，国内词元日调用量已突破千亿级别，产业发展势头强劲。

现阶段，词元已从纯技术处理单元迭代升级为人工智能产业核心计费单元，衍生模型分级定价、多模式混合计费等多元商业模式。其成本主要涵盖算力租赁、算法研发、数据处理、电力冷却四大板块，边际固定成本保持相对稳定。整体而言，词元计量呈现四大发展特征，分别为计量标准化、工具开源本土化、计费精确化、应用维度多元化。

词元经济发展过程中仍存在多重短板亟待突破。词元消耗量与模型提供的服务价值不完全匹配，工作量计量与价值计量不完全对应，且现有词元标准主要适配文本场景，图像、音频、视频等多模态领域的计量体系仍需构建探索。未来，需依托政策赋能与行业协同，持续完善词元经济产业底座，为智能经济高质量发展赋能聚力。

科技赋能养老从“点状应用”走向“体系支撑”

中国老龄协会权益保护部主任孔伟

有效应对人口老龄化，事关国家发展全局，事关亿万百姓福祉。党的大会报告提出：“实施积极应对人口老龄化国家战略，发展养老事业和养老产业，优化孤寡老人服务，推动实现全体老年人享有基本养老服务。”我国数智化养老快速发展，智慧健康养老产业发展行动计划、关于进一步推进民政科技创新的指导意见等一系列政策出台，从理念倡导到具体部署，推动科技赋能养老从“点状应用”走向“体系支撑”，引领智慧养老沿着规范化、集约化、高效化的轨道前进。

近年来，我们基本建成了“市市通千兆、县县通5G、村村通宽带”的立体化网络布局，为智慧养老的广泛部署提供了技术支撑，各地因地制宜开展实践探索。如今，智慧养老产业生态初具雏形，面向健康管理、康复辅助、安全防护、生活服务等场景的技术与产品矩阵初步形成，“上游元件—中游制造—下游服务”的产业链闭环正在构建。

我国科技赋能应对人口老龄化，虽然取得了显著成效，但也面临着从“技术有无”向“系统协同”、从“试点示范”向“普惠推广”转型的挑战，要进一步优化整合政策协同与战略执行，精准匹配技术供给与实际需求，强化顶层设计，加快关键技术创新，全面推行智慧养老产品通用设计与适老化标准。

数智经济对知识生产、传播提出全新命题

清华大学出版社党委书记、董事长邱显清

如今，人工智能、大数据、云计算等新一代信息技术已从单点突破走向系统集成。数智经济不再是简单的“技术+产业”叠加，而是呈现出“数据驱动决策、智能重塑流程、生态替代平台”的深度变革态势，对知识的生产、传播与消费方式提出了全新命题。

清华大学出版社始终以服务国家战略需求、引领学术前沿为导向，紧密跟踪数智经济各细分领域的最新进展，在人工智能伦理与治理、数据要素市场化、智能社会治理、数字产业生态、计算社会科学等交叉方向上进行系统性布局。主动深入科研一线与产业实践，精准捕捉具有战略价值与学术潜力的新兴议题。尤其注重将数智经济的基础理论突破与政策应用场景相结合，确保所推出的出版物能够为学界、业界和决策层提供及时、权威且具有前瞻性的知识服务。

人工智能深刻重塑产业结构与社会运行方式，在孕育巨大机遇的同时，也催生了治理层面的深层挑战。清华大学出版社策划推出了“智能社会发展与治理丛书”，从多学科视角系统回答“智能社会向何处去”的问题。作为该丛书开篇之作，《智能社会研究：学术前沿与发展趋势》于近日正式出版。

面向未来，清华大学出版社将持续关注数智经济领域，推动学理探索与政策研究有机融合，为智能社会治理体系建设贡献更大力量。

让算力更好地跟着人的需求走

润泽智算科技集团股份有限公司董事长周超男

人工智能发展到今天，我们需要回答的，已经不仅是模型有多大、算力有多强、智能体有多聪明，更重要的是这些技术最终能不能走进生活、能不能帮助人们解决问题。

智能体正在从一个技术工具，成为连接数字世界和现实生活的重要载体。单个智能体可以理解需求、调用工具、完成任务；成千上万个智能体连接起来，可以互相发现、自主协同、共同完成更加复杂的工作。如今，智能体已逐步进入工厂、医院、学校、社区和家庭。它带来的不是单一维度的效率提升，而是从“解放人”到“成就人”的递进。要让算力更好地跟着智能体走、跟着场景走、跟着人的需求走。

真正有价值的智能社会，既要有强大的技术底座，也要有清晰的人文底线。技术越智能，越要守住人的自主权、隐私权和人格尊严。智能社会还应该是普惠的，应该主动把优质的智能服务向农村延伸、向基层延伸、向“一老一小”等群体延伸。

算力是底座，智能体是载体，真实场景是检验，而为人服务才是最终的落点。中国拥有丰富的数据资源、广阔的应用场景和大规模的算力基础设施。润泽集团已成功布局9个智算产业园，构建起覆盖全国、辐射全球的绿色算力网络。算力要为产业发展而算，为科技创新而算，更要为人的美好生活而算。

算力为千行百业注入强大动能

国家超级计算天津中心党组书记、首席科学家孟祥飞

21世纪是算力的世纪。算力已成为衡量国家综合国力的重要指标，是驱动智能时代变革的根本动力。

从“深蓝”到“阿尔法狗”，再到生成式AI（人工智能）的突破，每一次跨越都离不开算力指数级增长。以大模型为代表的通用人工智能正深刻改变人类生产生活方式，全球AI竞争日趋白热化，不进则退。

国家超级计算天津中心以“天河”系列为依托，首创“CPU+GPU”异构架构，突破性能墙、通信墙、能耗墙等重重技术壁垒。从先进制造到生物医药，从新能源新材料到人工智能创新平台，算力正为千行百业数字化转型注入强大动能。

当前，中国算力总规模全球第二，增速全球第一，但结构性供需不平衡、能耗压力巨大等挑战依然严峻。“十五五”规划纲要首次将“全国一体化算力网”纳入国家级基础设施体系，推动从孤立中心向协同网络演进。“算电协同”将西部清洁能源优势转化为东部算力优势，既有助于破解能耗红线，也是实现“双碳”目标的创新实践。

目前，算力驱动产业变革呈现十大趋势：异构算力向多元架构演进；超节点互联提升集群效能；AI从交互智能迈向执行智能；算力向工业、交通等行业全面渗透；具身智能激发算力爆发式需求；云边端协同发展；新能源推动算力中心低碳变革；太空算力异军突起；一体化算力网走向“全网调度”；词元消耗量成为衡量智能化水平的关键指标。

未来已来，算力已成为驱动新质生产力发展的重要引擎。国家超级计算天津中心愿与各界同仁一道，努力将中国的能源优势、体制优势转化为算力优势和智能优势，向世界提供“能源—算力—智能”协同发展的中国方案。

共建具有人文温度的智能社会

清华大学公共管理学院教授、智能社会治理研究院院长苏竣

人工智能的快速发展正推动生产方式、个体认知和社会结构发生深刻变化。人类已经进入一个全新的智能社会。智能社会不仅意味着技术能力的跃升，更意味着知识生产、社会信任和权威生成等社会的基本运行机制正在经历系统性重构。面对这一变化，我们既要看到智能技术带来的巨大机遇，也要高度重视由此产生的新风险、新问题。

其中一个值得关注的重要变化，就是我们正在从长期存在的“信息不对称”走向“信息充裕”。随着物联网、生成式人工智能等技术快速发展，信息总量爆发式增长，生成主体更加多元，传播更加即时，获取门槛不断降低。信息充裕有助于更加精准地识别需求、回应诉求、增加知识获取机会，但也可能带来信息茧房、群体极化等新的社会风险。

更进一步，信息充裕还会催生更严重的“知识混沌”。人工智能已深度介入知识生产流程，尽管大语言模型能流畅生成文本，却无法理解或验证其真实性；人工智能可以写出格律规整的诗歌，却无法赋予诗歌以人类丰富细腻的情感。更不要说现在大量似是而非、未经核验的、打着引号的“知识”，有的不知不觉地、有的冠冕堂皇地进入了人类的知识体系，形成真假混杂、难以追溯的认知迷雾，成为人类在智能社会面临的一个极其严峻的挑战。这个问题如果处理不好，我们将为此付出极大的代价。

面对智能社会，仍有许多问题没有成熟的答案。技术是中性的，算法是无辜的，人是有精神的。人类不应也不能成为技术的附庸。我们应以积极、审慎、自信的态度面对未来，做好智能社会发展与治理的建设规划，绘就智能社会发展蓝图，共建一个具有人文温度的智能社会。

让人工智能更好赋能基本养老服务

中国老龄事业发展基金会副理事长、中国人民大学吴玉章高级讲席教授

陆杰华

当前我国人口老龄化压力持续加剧，2025年底，60岁及以上老年人口已达3.23亿，传统养老人力短缺、服务粗放难题凸显。国家密集出台政策推动“人工智能+养老”，智能技术正全方位重塑基础养老供给：技术从简单工具替代转向情感关系融入，人机从单向应答走向双向协同互构，服务由标准化供给升级为个性化精准关怀，治理也打破部门孤岛，形成全域协同数字治理新格局，为兜底养老提质增效提供重要支撑。

但AI赋能基本养老服务通常伴随多重现代性风险。一是技术自反风险，算法过度标准化，将复杂养老场景简单量化，重流程、轻关怀。二是交互层面出现符号化关怀，人机交互弱化人与人之间的真实共情，老年人情感需求被模板化回应消解。三是隐私与法律滞后风险，现有法律缺少适老场景细化条款。四是碎片化治理风险，跨部门监管可能导致权责模糊，容易出现问责虚化、弱势老人需求被算法忽视等问题。

为化解上述风险，需搭建四维协同规制体系。第一，筑牢普惠兜底的道德底线，完善适老化智能服务体系，保留人工兜底通道，设立算法伦理前置审查，杜绝技术排斥弱势群体。第二，坚持人机共生发展思路，设立养老科技长期扶持基金，建立老年人全程参与的产品迭代机制，明确AI仅作为照护补位工具。第三，健全技术向善制度体系，对内压实企业算法自律审查，对外完善专项立法，抬高侵害老年信息权益违法成本。第四，搭建全域联通治理共同体，统筹政府、社区、家庭、科研机构多方权责，构建全链条监管闭环，让人工智能始终服务于“老有所养、老有所安”的民生目标。

以融资推动AI基建高质量发展

北京大学光华管理学院教授张峥

AI基建已经从行业投资上升为国家战略层面的新型基础设施建设。在大规模建设启动的关键阶段，我们不仅要关注“投了多少”，更要关注“投资效率有多高”。而提高投资效率，关键在于构建一套与资产特征、发展阶段双适配的融资体系。

首先是发展阶段的匹配。当前AI基建仍处于技术与产业探索期，架构快速迭代，商业模式仍在验证，应以权益资本为主导，由风险承担能力强的资本吸收探索风险。只有当技术路线收敛、行业现金流可预测时，才进入成熟与规模化发展期，融资结构转向权益与债务的平衡。如果项目在产业早期就过度使用成熟期的债务工具，一旦不达预期，风险便向银行体系和地方财政转移。

其次是资产分层的匹配。AI基建按经济属性可归为两层：基础设施层，即土地、机房、变电站和供配电冷却系统，寿命20到30年；算力设备与运营层，即GPU、服务器和算力调度平台，寿命只有3到5年。

在典型项目中，算力设备通常占总投资的50%到70%，高功率密度项目甚至接近80%。这意味着过半的投资是三五年就要折旧完的技术设备。沿用传统基建“一个项目、一套融资”的思路，期限错配是必然的。两层资产应匹配差异化工具。基础设施层推动多层次不动产投资信托基金（REITs）市场建设。算力设备层创新发展算力资产证券化，从主体信用转向资产信用和数据信用。

算力资产的天然优势在于它持续产生运营数据，上架率、利用率、租赁价格都可实时采集、穿透验证。当数据成为可信的信用基础，从“看主体”到“看资产”再到“看数据”的跨越就有望实现。

推动机器人研发，助力智慧康养

上海如身机器人科技有限公司联合创始人兼首席运营官邢龙

我国老龄化进程加速，预计2035年左右，60岁及以上老年人口将突破4亿，在总人口中占比超30%；而当前持证养老护理员仅约50万人，养老行业供需矛盾日益突出。在此背景下，机器人辅助乃至部分替代人工照护，已从行业“可选项”转变为社会“应选项”。补齐服务供给短板，能够帮助老人享有安全、体面、有尊严的晚年。

当前，康养机器人落地仍面临非结构化环境适应难、照护任务高度复合、人机高频贴身交互等困难，叠加真实照护数据稀缺，导致技术闭环难以构建。因此，研发具备高精度力控、强环境适应能力并实现真实场景数据闭环的养老机器人，仍是行业亟待突破的关键缺口。

如身机器人自主研发了“陪护+轮椅”双模式照护机器人，集成日常照护、出行辅助、健康监测、情感陪伴与康复支持五大功能。公司通过优化“硬件+数据+模型”模式，打造医疗级安全力控硬件底座，在养老机构与家庭场景中开展大规模数据采集，并自研专属康养大模型，嵌入医疗安全边界策略，推动机器人从半自动向全自主持续进化。

展望未来，行业有望告别盲目追求通用人形机器人的路径，转向场景专用化设计。关键部件国产化，将推动轮式照护机器人降成本；千万小时级真实数据将构筑行业共享底座，助力实现自主照护。

在商业模式上，相关企业将从“卖设备”转向“机器人+服务+数据”的订阅与租赁模式，形成“零部件厂商—整机企业—养老运营—算力平台—保险基金”深度融合的产业生态。同时，本土企业有望出海，输出中国智能照护整体解决方案。

让人形机器人走进千家万户

乐聚智能（深圳）股份有限公司北区总经理孙冬

当前，人形机器人行业面临量产能力不足、数据匮乏这两大难题。针对量产瓶颈，乐聚与东方精工合作建设年产能达万台的机器人产线，旨在通过规模化生产满足行业快速增长的交付需求，并以此作为降低单位成本、提升供应链韧性的基础。同时，缺乏高质量、多场景的训练数据是制约智能体能力跃升的关键，亟待通过真实场景的持续交互来积累数据资产。

“人形机器人+”生态计划通过3个阶段，助力智能体产业健康发展。第一阶段聚焦人形机器人本体制造，实现硬件平台的标准化与模块化；第二阶段标杆场景应用，提升机器人的动态平衡与复杂环境适应能力；当前已进入第三阶段——垂域场景的规模化应用，即通过深度场景挖掘、产业链协同和开放合作，推动人形机器人在陪伴交互等垂直领域实现价值闭环。在场景方面，我们持续深耕陪伴交互需求，探索家庭、养老等高频场景的差异化应用；在产业链层面，通过上下游协同，包括关键零部件国产化、制造工艺优化及供应链整合，可以大幅降低整机成本，从而加速商业化进程。

此外，加速构建行业开放生态对人形机器人未来发展至关重要。应鼓励更多合作伙伴加入“人形机器人+”生态计划，共同推动技术标准、数据共享与应用落地的协同发展。我们相信，通过量产能力的突破、场景数据的积累以及生态合作的深化，人形机器人将真正从实验室走进千家万户，成为智能时代的重要生产力工具。

构建可复用的智能体能力

合肥零次方机器人有限公司联合创始人兼首席运营官李宜哲

当前，智能体发展的关键瓶颈在于泛化能力不足，即机器人难以在变化的环境中灵活应对新任务。为此，零次方致力于构建智能体理解世界的底层能力，通过标准化API（应用程序编程接口）将复杂感知、决策与执行能力封装为可调用的服务模块，从而降低不同场景的适配门槛。

同时，通过规模化发展，构建可复用的智能体能力，才能避免每次场景切换都需要从零开发。在这一思路基础上，零次方与润泽集团展开合作：借助润泽提供的强大算力基础设施，零次方能够加速模型训练与推理；润泽在多个垂直场景的布局，则为零次方提供了丰富的真实数据来源与测试环境。

展望未来，“滚动螺旋进化”是一条可行的发展路径。具体而言，通过场景的持续开放获取更多真实交互数据，驱动模型迭代升级，升级后的模型又反过来提升泛化能力，进而拓展更多应用场景，形成正向循环。这一过程需要数据、算力与算法的协同演进。通过与合作方共同努力，零次方致力于打造具备可持续复制能力的智能体，即一套能够快速适配不同领域、不同任务，且能随着数据积累不断自我优化的通用智能体框架。零次方将持续推进API标准化、算力资源整合以及场景化落地，为行业提供可复用的智能体能力底座。

当智能体具备了从“专用”到“通用”的跨越，定能真正释放人形机器人在服务、制造、医疗等领域的巨大潜力。

打造智能养老计算底座

北京辉羲智能信息技术有限公司研发副总裁关义金

随着人口老龄化程度加深，智能体进入家庭提供养老辅助服务将成为刚需，这对底层计算平台提出了四重严苛要求。

首先是低延迟。人与环境的变化需要实时感知与响应，这要求芯片具备高带宽与高访问速率，以支撑多模态传感数据的即时处理。

其次是功耗。智能体需长时间连续工作，因此必须通过先进制程、新架构设计、软件工具链优化以及基于场景的定制开发，将功耗降至最低，延长续航能力。

第三是可靠性。智能体直接与老人互动，安全要求极高。辉羲的R1芯片采用车规级标准设计，其安全性、稳定性和寿命远高于消费级产品，力求在长期运行中不发生故障。

第四是数据隐私。养老场景涉及大量个人隐私数据，辉羲提出通过本地采集与云端脱敏计算相结合的方式，在保障隐私的前提下实现智能分析。

未来，模型规模将持续增大，但端侧功耗和算力存在物理天花板，因此云边端协同将成为必然趋势。具体而言，端侧负责实时感知与快速响应，边缘侧承担部分推理与决策，云侧则进行大规模模型训练与复杂任务协同。辉羲希望加强行业合作，发挥合作企业在云计算、边缘计算及数据中心领域的优势，共同探索云边端协同方案的性能优化、效果验证与可靠性测试。车规级芯片的可靠性、场景定制化的低功耗设计以及云边端协同架构，能够为养老机器人提供稳定、高效、安全的计算底座，推动智能养老从概念走向大规模落地。