政协委员建言AI智能体，在创新赋能与规范治理中行稳致远

xwhb 2026-10-20

当ChatGPT掀起全球AI浪潮，当自动驾驶汽车在城市街道穿梭，当智能体在工业生产线上精准调度，以“自主决策、持续学习、人机协同”为核心的AI智能体，正从实验室走向产业应用的核心舞台，作为推动数字经济发展的新引擎，AI智能体的快速发展既带来前所未有的机遇，也伴生技术伦理、数据安全、就业结构等新挑战，在全国两会期间，政协委员们围绕AI智能体的发展路径展开热议，从技术创新、产业赋能、治理体系到人才培养,为这一前沿领域的健康发展建言献策。

技术突破：筑牢“智能底座”，避免“卡脖子”困境

“AI智能体的核心竞争力在于‘自主’与‘进化’，但这背后依赖的是底层算法、算力和数据的支撑。”全国政协委员、中国科学院院士梅宏在分组讨论中强调，我国在AI智能体应用层面已取得显著进展，但在基础理论、核心框架等“源头技术”上仍存在短板，当前主流智能体的底层架构多依赖国外开源框架，自主可控的“智能体操作系统”尚未形成体系，一旦面临技术封锁，产业链将面临“断供”风险。

为此，梅宏委员建议，将AI智能体底层技术纳入国家重点研发计划，设立专项攻关项目，集中力量突破“智能体感知-决策-执行”全链路技术瓶颈。“尤其要加强对‘多模态感知’‘因果推理’‘持续学习’等前沿方向的研究，让智能体不仅能‘看’‘听’，更能‘理解’‘思考’，实现从‘工具智能’向‘认知智能’的跨越。”他呼吁推动产学研深度融合，支持高校、科研院所与龙头企业共建“智能体技术创新联合体”,加速基础研究成果向产业应用转化。

产业赋能：让“智能体”落地千行百业，激活新质生产力

AI智能体的价值，最终要体现在产业升级的实效中，全国政协委员、腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾在提案中指出，当前AI智能体在制造业、医疗、农业等领域的应用仍处于“点状突破”阶段，需加快从“单点智能”向“系统智能”升级，推动“AI+”深度融合,激活新质生产力。

在制造业，智能体可通过实时分析生产数据、自主调整工艺参数，实现“黑灯工厂”的全流程无人化；在医疗领域，辅助诊疗智能体能结合患者病史与医学影像，提供精准诊断建议，缓解优质医疗资源不足的矛盾；在农业，智能体可通过卫星遥感、物联网设备监测作物生长，实现精准灌溉、施肥，助力农业现代化。“但要让智能体真正‘用起来’，必须解决‘成本高’‘适配难’‘人才缺’的问题。”马化腾委员建议，政府可设立“AI智能体产业应用专项补贴”，降低中小企业使用门槛；鼓励开发“行业通用型智能体平台”，企业提供标准化接口，企业只需聚焦自身业务需求进行二次开发,大幅降低技术投入。

全国政协委员、百度创始人李彦宏则关注AI智能体与实体经济的“化学反应”。“智能体不是‘空中楼阁’，必须扎根产业场景。”他举例说，在交通领域，智能体可实时调控信号灯、优化出行路线，让城市交通拥堵率降低15%以上；在能源行业，智能体能预测用电负荷、调度储能设备，提升新能源消纳能力。“建议选择一批重点行业、重点区域开展‘智能体应用示范工程’，总结可复制的经验模式，逐步向全国推广。”

治理体系：在“鼓励创新”与“防范风险”间找平衡

AI智能体的自主性、隐蔽性，使其伴生风险不容忽视，全国政协委员、复旦大学计算机科学技术学院院长姜育刚在发言中直言：“智能体可能被用于深度伪造、数据窃密，甚至自主作出违背伦理的决策，如果治理滞后，技术越先进，风险越大。”

他建议，加快构建“包容审慎”的AI智能体治理框架：要为技术创新留足空间，避免“一管就死”；要明确“红线”与“底线”，筑牢安全防线。“可建立智能体‘备案审查’制度，对涉及公共安全、人身健康的高风险智能体，要求其通过算法安全评估、伦理审查后方可上线；推动‘可解释AI’技术研发，让智能体的决策过程‘透明化’，便于追溯责任。”

针对数据安全问题，全国政协委员、360集团创始人周鸿祎提出，应将智能体纳入“数据安全法”监管范围，明确智能体在数据采集、存储、使用中的责任边界。“智能体的‘大脑’是数据，‘神经’是算法，要建立‘数据-算法-模型’全链条安全防护体系，防止数据泄露、算法滥用，还要加强国际合作，共同制定AI智能体全球治理规则，避免‘技术霸权’与‘数字鸿沟’。”

人才培养：既懂技术又懂伦理的“复合型”队伍是关键

AI智能体的发展，归根结底要靠人才支撑，当前，我国AI领域存在“重技术轻伦理”“重研发轻应用”的人才结构问题，既懂算法模型又懂行业场景,既掌握技术前沿又关注伦理风险的复合型人才严重短缺。

全国政协委员、北京师范大学教授庞龙建议，改革高校AI人才培养体系，推动“技术+伦理+行业”的跨学科融合。“可在计算机专业增设‘AI伦理’‘智能体系统设计’等课程，在法学院、商学院开设‘AI与法律’‘AI与商业管理’交叉学科，培养‘懂技术、懂行业、懂治理’的复合型人才。”他呼吁加强职业教育，面向产业需求培养“智能体运维师”“场景训练师”等应用型人才，填补“技术落地最后一公里”的人才缺口。

全国政协委员、中国科学院院士邹才能则关注“AI智能体人才评价”问题。“不能仅以论文、专利论英雄，更要看人才是否解决了产业实际问题。”他建议，建立以“创新价值、能力、贡献”为导向的人才评价体系，鼓励企业、高校共建“智能体实训基地”，让人才在实践中成长,让成果在应用中闪光。