上证报中国证券网讯近期，被称为“龙虾”的OpenClaw在100天内火爆全网，人工智能正在加速迭代。

3月22日，在南京举行的“预见必然·智领未来——人工智能趋势洞察论坛暨2026诚迈科技生态大会”上，多名院士专家和产业代表围绕大模型、智能体、端侧AI、算力、网络基础设施与产业落地展开深入探讨。

与会人士普遍认为，AI正从“辅助工具”演变为“自主主体”，从“理解世界”迈向“改变世界”，大模型已进入“智能代理”时代。与此同时，从技术突破到规模化应用，行业仍需跨越推理成本、网络确定性、安全边界和“最后一公里”等多重门槛。

诚迈科技：计划新增50余个垂直领域“龙虾”

“AI持续演进的最终形态就是‘龙虾’，它将成为我们迈向通用人工智能(AGI)的入口。”诚迈科技董事长王继平在会上表示。

在他看来，“龙虾”就像电脑操作系统，具备自驱动、自组织、开放集成、持续运行四大核心能力。王继平进一步展望，未来每个人都将拥有自己的“龙虾”，每个企业都会为员工配置“龙虾”辅助工作;专业的“养虾人”将涌现，“龙虾”本身成为可交易的产品，围绕它衍生的“龙虾”盒子、安全服务、交易市场、Token经济等新业态也应运而生。

企业在这场变革中的定位，决定了其转型的深度。

长江商学院终身教授、AI数字化转型中心主任孙天澍表示，大多数企业仍停留在“+AI”阶段，即在原有流程上叠加新技术，而真正打破产业与技术壁垒的，是一批懂产业、懂技术、懂未来的“AI架构师”。过去所有的技术变革都是工具革命，决策的主体始终是人;但今天，决策的主体正在从人转向AI——AI不再是工具，而是智能本身。

基于这一判断，诚迈科技在会上发布三大产品，全面布局端侧AI、企业级应用及智能服务生态。萤火系列聚焦端侧AI，解决场景模糊、硬件杂乱等行业痛点;龙盒系列推出通用版与法律版两款产品，分别面向企业通用场景和专业法务需求;龙宫Claw平台集“龙虾”领养、培育与交易于一体，通过公共“龙虾”商店形成生态闭环，开发者可上架服务，用户按需购买。

诚迈科技透露，未来一年计划新增50余个垂直领域“龙虾”，覆盖教育、医疗、金融等行业，并邀请AI技术研发机构、信创生态伙伴及垂直赛道解决方案提供商共同参与产业升级。

跨越算力与成本鸿沟 智能体协同成破局关键

然而，要让AI智能体真正落地，首先必须跨越算力与成本的门槛。中国工程院院士、清华大学计算机系教授郑纬民给出了两条技术路径——以存换算、以存强算。前者以Mooncake为代表，通过KV Cache复用和分离式架构降低推理成本，已成为主流分布式推理方案;后者以KTransformer为核心，实现CPU与GPU异构协同，单卡即可运行DeepSeek-R1。这一突破正推动AI PC(具备运行人工智能(AI)功能的个人电脑)从概念走向现实，催生万亿级新产业。

郑纬民以法院场景为例，法官只需一台配备AI卡、预装大模型和数据库的设备，便可在几分钟内获得案件判决参考，且准确率不亚于普通法官——类似的应用在银行、集成电路设计等领域同样具有巨大潜力。

算力突破之后，如何让AI真正赋能千行百业?

“大模型本身无法解决所有实体经济问题，需要淬炼出小模型，需要成千上万的智能体协同工作。”紫金山实验室荣誉主任、首席科学家刘韵洁表示，团队已通过两个大模型训练三个小模型、训练15个智能体的方式，利用群体智能构建网络大模型，经中国信通院测试，22项指标中有20项达到了L4级水平。

展望未来，刘韵洁描绘了清晰的蓝图：一方面，利用光电融合技术构建中国“三纵三横”的骨干基础设施;另一方面，通过PPnet这样的新型网络，为千行百业提供便捷、安全、确定性的连接服务。他举了两个具体应用场景：一是“算力猫”或“AI猫”，即通过一个小盒子集成CPU、GPU，为个人或小公司提供算力，算力不足时可通过软件定义方式接入骨干网，实现全社会算力互联;二是医疗数据共享，打通患者在不同医院间的数据壁垒，在保护隐私的前提下，释放医疗数据的巨大价值。

智能体的发展路径，正沿着“通专共生”与“群体协作”两个方向加速演进。全球智慧物联网联盟理事长、中国通信学会人工智能技术与应用专委会主任、中国移动科学技术委员会副主任高同庆表示，通用智能体与专用智能体共生发展，多个智能体协同完成复杂任务已成为常态。这正是刘韵洁所讲的“智联网”的核心——未来网络连接的主体将是智能体与智能体。从市场规模看，智能体正呈现超高速增长，预计到2030年，全球智能体市场规模将达到2025年的6.4倍，年复合增长率超过45%。未来互联网将加速演进为万亿个智能体组成的“智联网”，网络的价值将从信息传递转向任务达成，基础设施和架构也将迎来重构。

产业落地仍有“最后一公里”

尽管前景广阔，与会嘉宾并未盲目乐观。

在AI落地的热潮之下，企业端仍面临“最后一公里”的挑战。与会嘉宾提到，90%的企业仍困于这一阶段;解决焦虑的唯一办法就是行动。

与此同时，安全与信任边界仍待厘清。在圆桌讨论环节，与会嘉宾多次提到，数据隐私、数据资产边界以及智能体之间的信任机制，是智能代理时代必须回答的问题。高同庆表示，如果这个问题解决不好，智能代理时代的发展将受到局限。

“人工智能时代拦不住，抱住它才有机会，远离它一定都是挑战。”这是与会专家的共同判断。无论是从预训练走向智能代理，还是从云端走向端侧、从“+AI”走向“AI+”，这场变革才刚刚开始。