人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正以 “技术爆发 — 场景落地 — 生态重构” 的节奏，深刻重塑人类生产生活方式。从对话机器人、智能音箱等日常工具，到机械臂、人形机器人等具身智能，再到个性化服务智能体，AI 技术的触角已延伸至千行百业，在释放巨大市场潜力的同时，也面临着安全与伦理的多重考验。

一、大模型：从 “百模大战” 到千行百业深度赋能

生成式人工智能的爆发，让大模型成为全球科技竞争的 “主战场”，其赋能能力正从技术验证迈向产业实践。

（一）技术迭代与生态格局

2023 年以来，ChatGPT、DeepSeek 等大模型横空出世，国内 “百模大战” 逐渐收官，形成 “巨头引领、头部凸显、新锐突围” 的格局。数据显示，我国 10 亿参数规模以上的大模型数量已超 100 个，覆盖文本、图像、语音等多模态领域。科大讯飞研究院副院长殷兵指出，过去一年，大模型仍是 AI 领域的核心主角，其进化速度远超预期 —— 以讯飞星火大模型为例，已在教育、医疗、工业等领域实现全流程闭环应用，今年初发布的全国产算力平台训练的深度推理大模型 X1，进一步突破了算力依赖瓶颈。

（二）场景落地的 “中国优势”

我国丰富的应用场景和海量数据，成为大模型快速迭代的 “沃土”。电子科技大学教授王国庆分析，我国算力网络覆盖长三角、珠三角等核心区域，国产芯片技术成熟度逼近全球领先水平，叠加开源生态加速完善，推动 AI 技术 “应用反哺技术” 的正向循环。目前，行业大模型已形成上百种应用模式：金融领域的智能风控、工业领域的质检优化、教育领域的个性化辅导…… 大模型正从 “通用能力” 转向 “行业定制”，成为产业升级的 “加速器”。

（三）未来趋势：多模态融合与深度协同

思必驰董秘龙梦竹认为，下一代大模型将更注重跨模态交互 —— 融合文本、图像、语音、视频等多类型数据，实现对复杂场景的深层理解。例如，工业大模型可同时分析生产视频、设备参数、物料数据，精准预判故障；医疗大模型能结合病历文本、影像图片、基因数据，辅助医生制定个性化治疗方案。这种 “多模态协同” 将大幅提升 AI 的智能化水平，推动从 “能理解” 到 “会决策” 的跨越。

二、具身智能：人形机器人加速从实验室走向现实

以人形机器人为代表的具身智能，作为通用人工智能的理想载体，正成为 AI 领域的新焦点，其技术突破与规模化落地进程备受关注。

（一）技术突破：从 “能走” 到 “会用”

优必选科技联合北京人形机器人创新中心推出的 “天工行者”，展现了具身智能的前沿水平：全身 20 个自由度，能以 10 公里 / 小时的速度稳定奔跑，可在复杂地形移动并抵抗冲击干扰。这种高动态运动控制能力，标志着人形机器人从 “静态展示” 迈向 “动态作业”。国家地方共建人形机器人创新中心首席科学家江磊表示，目前机器大脑、肢体控制等关键技术体系已基本建立，双足和轮式人形机器人已在教育科研、商超服务、汽车制造等领域小范围应用。

（二）政策驱动与量产预期

政策层面，工信部等 7 部门在《关于推动未来产业创新发展的实施意见》中将人形机器人列为 “创新标志性产品” 首位，北京、广东、浙江等 10 余个省市也出台专项政策支持其发展。在政策与市场双轮驱动下，量产进程加速：优必选创始人周剑透露，“天工行者” 今年预计交付数百台，两年后有望实现万台级别交付，“规模化生产将大幅降低成本，推动机器人从‘实验室样品’变为‘产业商品’”。

（三）应用前景：从高危场景到日常服务

清华大学朱旭峰指出，人形机器人的首批规模化应用将聚焦 “高危、低效、重复” 场景：消防救援中替代人员进入火场，矿山运输中承担井下作业，农业领域实现农作物自动化采摘。江磊则预测，随着类人灵巧操作、规模化数据集建设的突破，5 年内 AGI（通用人工智能）时代有望到来，机器人将在港口自动化、家庭服务等领域广泛落地。不过，周剑也强调，“真正的先进机器人需自主识别、理解并解决实际问题，这对技术和成本都是巨大考验”。

三、安全与伦理：在创新与规范中寻求平衡

人工智能在释放红利的同时，其安全风险与伦理挑战日益凸显，构建 “发展与安全并重” 的治理体系成为全球共识。

（一）风险图谱：从认知混乱到隐私泄露

科技部康相武指出，生成式大模型可廉价生成错误信息，引发认知混乱；数据滥用、隐私泄露等问题则触及伦理底线。例如，大模型可能泄露训练数据中的个人信息，深度伪造技术可能被用于诈骗或造谣，算法偏见可能加剧社会不平等。这些风险跨领域、跨国界，单靠技术手段难以根治。

（二）治理路径：多方协同构建 “防护网”

专家普遍认为，AI 治理需 “技术 + 制度 + 文化” 多维度发力：

伦理嵌入研发：朱旭峰建议将伦理考量纳入 AI 全流程，如在医疗大模型研发中预设 “生命优先” 原则，在司法 AI 中明确 “人类最终裁决” 机制；

法规与时俱进：王国庆强调，需明确数据使用、算法责任等细则，让治理有法可依，“例如规范大模型训练数据的来源合法性，界定算法决策失误的责任主体”；

企业主体责任：科大讯飞董事长刘庆峰提出，企业需采用加密技术保护数据安全，定期开展风险评估，“遵循基本伦理和价值观，才能走得更远”；

人机协同规范：明确人类与 AI 的责任边界，避免过度依赖导致的能力退化，如金融领域规定 AI 投资建议必须标注 “仅供参考”。

人工智能的发展正站在 “技术突破 — 场景爆发 — 治理完善” 的关键节点。从大模型赋能千行百业，到人形机器人走进现实，再到智能体重塑服务模式，技术创新的浪潮持续奔涌。与此同时，安全与伦理的治理框架也需同步进化 —— 唯有通过政府、企业、科研机构的协同努力，在鼓励创新中筑牢防线，才能让人工智能真正成为 “普惠工具”，在推动产业升级、改善民生福祉中发挥持久价值。未来已来，人工智能的 “向善之路”，需要技术突破的勇气，更需要理性治理的智慧。