问题——从“能生成”到“能行动”，智能价值如何落地并形成可持续商业模式 随着大模型、智能体与机器人技术快速发展，行业关注点正从内容生成转向真实世界完成任务的能力，例如巡检、装配、家政、客服、设计优化等。随之而来的现实问题也更清晰：一是智能能力如何定价与结算，既让企业愿意买单，又便于规模化复制；二是具身智能如何跨越从实验室到产业化的“最后一公里”，在复杂场景中长期稳定运行；三是当智能逐渐成为通用能力，如何避免“重硬件、轻服务”的投入失衡，形成可持续的产业生态。 原因——把“智能能力”转化为可计量商品，降低使用门槛并形成规模效应 在对应的论坛上，百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖提出“按量计费”的设想：将机器人执行任务过程中消耗的智能能力进行计量结算，企业与个人按需付费、按用付费。其核心逻辑，是把原本难以量化的智能能力变成可计量、可交易的服务，从而推动商业模式从“买设备”转向“买能力”。 与会人士认为，这个思路反映出产业正在从“产品交付”走向“能力供给”：当智能能力成本持续下降、供给方式从封闭设备转向云端服务，智能可能像水电一样成为通用要素。同时，通过软硬件协同、算力与平台优化降低单位成本，也有助于把智能从高门槛应用扩展到更广泛的市场。 影响——产业成本结构与组织方式或将重塑，智能体走向“经济执行层” 其一，成本结构可能被重构。对企业而言，过去往往需要在硬件采购、系统集成、人员培训等一次性投入较高成本；按量使用模式有助于将固定成本转化为可控的运营成本，降低中小企业引入智能能力的门槛。对服务行业而言，家政、物业、园区运维等领域用工波动大、任务碎片化，按需付费更贴近实际需求节奏。 其二，价值衡量标准正在变化。多位嘉宾提到，智能的价值不再只看参数规模或“能说会写”，而要看能否在复杂业务链条中完成闭环：感知、理解、决策与执行。论坛交流中提到的一些实践显示，在工业设计、科研试验、客户服务等场景，智能体通过流程自动化与多轮协作，将周期从“月级”压缩到“天级”，并显著降低误差与返工率。 其三，产业分工可能更细化。随着“云端能力供给+端侧执行载体”的模式走向成熟，或将形成类似“能源网络”的生态：上游提供算力、模型与工具链，中游提供行业化的智能体平台与安全治理，下游由不同厂商制造多形态机器人或终端来完成具体任务，从而推动跨行业复用与规模扩张。 对策——破解本体、数据、模型三重瓶颈，打通从示范到规模化的路径 与会观点普遍认为，具身智能走向工业化，需要直面三类瓶颈： 第一是本体瓶颈，核心在可靠性、成本与量产能力。机器人从演示走向作业，要经受耐用性、维护性与供应保障的考验。中国制造体系与零部件配套较为完整，为降低本体成本、加快迭代提供了基础。 第二是数据瓶颈，关键在真实场景闭环。具身智能训练需要大量来自真实环境的交互数据，仅靠模拟难以覆盖复杂扰动。电力巡检、智能工厂、家庭服务等高频场景，为形成数据闭环与持续改进提供了“训练场”。 第三是模型瓶颈，重点在泛化能力与算力底座。机器人进入开放环境后会遇到大量长尾问题，模型需要更强的泛化能力与安全约束。相关企业正通过平台化基础设施，为机器人企业提供算力、工具链与行业适配服务，减少重复建设，提升迭代效率。 在治理层面，多位人士强调，行动智能进入生产生活，安全可控、责任界定与标准体系必须同步推进；在接口标准、测试评估、数据合规与运行安全等上形成协同，减少“能用但不敢用”“能落地但难推广”的情况。 前景——从“制造—销售”走向“服务—订阅”，行动智能或成新增长变量 综合论坛观点看，行动智能产业化的窗口正打开：一上，按量计费等模式可能推动能力供给标准化，让更多企业以更低门槛接入；另一方面，中国产业链、工程化人才与丰富场景上的优势，有望加速应用扩散并形成规模效应。 可以预见，未来竞争焦点将不仅是单个机器人的性能指标，更在于“能力供给网络”的稳定性、可扩展性与行业适配效率。谁能在保障安全与可控的前提下，把智能能力做成可被广泛调用的基础服务，谁就更可能在新一轮产业变革中赢得主动。
从一次性采购到按需计量，从单点替代到系统协同，行动智能的价值最终仍要在真实场景中验证。面向未来，既要鼓励企业用技术创新降低使用门槛、拓展服务边界，也要以标准、规范与安全治理为基础，让智能能力在可控、可计量、可持续的轨道上释放更大产业动能。