7月29日，北京，一场聚焦智能互联网未来发展的蓝皮书发布会在此举行。在“大咖的选择”互动环节，多位行业专家展开了面对面深度交流，并同步引入大模型参与“答题”，现场氛围热烈而富有启发性。

“大咖的选择”互动环节。人民网记者 翁奇羽摄

本次研讨的首个议题，直接切入当前AI产业最棘手的核心瓶颈——数据。凌锐蓝信科技创始人顾玮明确表示：高质量训练数据的供给缺口，已成为制约人工智能规模化落地的突出堵点。算力与算法的重要性，均需排在数据之后。

道理虽直白，却切中要害。算力虽能提升系统性能上限，但若底层数据出现问题，失真或偏差便会直接传导至生产环节——设备操作失准、产线良品率无法提升。只有补齐高质量数据的短板，各行业AI解决方案方能实现稳定落地。从长远来看，企业应借助轻量化中小模型赋能通信网络，保障安全，并支撑各类具身智能场景，同时坚守科技向善的发展方向。

话题随后转向AI智能体的发展路径。南方电网云南电网公司的王兴刚主张优先攻关自主执行能力。他的逻辑清晰：能够自主完成复杂任务，是智能体区别于传统大模型的核心价值，也是“云睿”这类产品的核心竞争力。若一开始就用过于严苛的安全规则束缚技术探索，反而会拖慢迭代步伐。发展与安全是辩证共生的，只有先放开自主能力创新，才能充分暴露风险，再针对性完善监管，形成以发展促治理、以治理保发展的良性循环。

王兴刚还指出，电力行业正加快推进电、算、碳的协同布局，AI为新型电力系统建设带来了全新机遇。行业应主动拥抱智能化转型，深入挖掘技术赋能实体经济的潜力。

从算力基础设施视角看，中国电信天翼云首席专家侯圣文认为，持续提升算法创新能力、健全算力统筹调度体系，是充分释放数据要素价值的关键。他将数据比作数字时代的原油，而算力则是炼化工厂——没有统一调度的算力底座，海量原始数据无法转化为产业可用价值。当前算力领域的问题十分明显：资源分散、架构异构、区域间联动不畅。因此，统筹推进“算力一张网”具有深远意义。天翼云的息壤算力互联调度平台，已能实现跨地域、异构算力的统一纳管与弹性调度。截至7月，该平台纳管的算力规模已超过100EFLOPS。

侯圣文还建议，在安全合规前提下，社会大众可在工作与生活场景中合理使用AI工具提升效率，同时保持独立判断力，注意甄别模型幻觉。产业端则可依托息壤算力互联调度平台和星辰TokenHub运营服务平台，整合国内多元大模型资源，打通全行业的便捷算力供给渠道。

北京捷通华声的CEO陈明则从另一角度切入——智能体的发展，必须筑牢安全可控的边界。一旦开放自主执行权限，风险便随之而来：指令注入、隐私泄露、程序漏洞等隐患仍然存在。不过，目前技术落地案例已证明这条路可行：他们企业落地了环评、排污许可审核智能体，原本需要数周的人工工作，现在20分钟即可完成，准确率超过95%。陈明判断，智能体自主执行技术已具备落地基础，产业当前的核心任务，是搭建完备的安全防护体系，保障其合规、稳定地赋能千行百业。

最后一个议题围绕人形机器人的热潮展开。中国信通院的杨崑介绍，近期人形机器人跑马拉松、展演武术、完成特技动作，频繁亮相。这些公开展示并非单纯的流量式炫技，而是机器人技术落地前必不可少的实景工况测试。

从产业长远视角看，杨崑建议明确AI治理工作的边界。当前AI内容造假、数据污染、算法缺陷等问题，有些已超出过往安全治理范畴，需要系统性构建智能时代的治理原则。同时，还需重视技术落地的实效——大模型、智能体、人形机器人的研发投入，最终要匹配真实的产业场景与可持续的商业价值，加快实际需求与技术研发的可持续互动。

这场讨论的主持人、中国传媒大学的郑宁在总结时点明核心：人工智能产业发展不存在单一最优解，各项技术要素与发展目标始终需要动态平衡。优质数据储备与算力算法升级、自主执行能力攻关与安全体系建设、前沿技术创新与产业落地应用——这三者相辅相成，一个都不能偏废。各行业主体应立足自身赛道，持续实践探索，走出一条契合我国国情的智能产业高质量发展之路。