问题： 当前，人工智能正加速迈向具身智能与智能体，但技术瓶颈和产业落地难题仍然并存；中国电子信息产业发展研究院副总工程师刘权表示，中国在机器人机械控制等已达国际先进水平，但“大脑”智能化不足仍是制约具身智能的关键问题。如何让机器人在未知环境中自主决策，仍是亟待突破的难点。 原因： 在技术层面，具身智能的突破依赖“世界模型”的构建，通过模拟物理世界运行机制提升AI的泛化能力。产业层面，智能体普及将带来算力需求的指数级增长。中国人民大学高瓴人工智能学院执行院长文继荣预测，未来每人可能拥有多个智能体，每日消耗千万级Token（算力单位），对底层基础设施提出更高要求。 影响： 此趋势将重塑全球AI竞争格局。中国在开源大模型领域已占据全球前十中的八席，显示出较强的生态活力；门头沟区打造的“永定河AI原生创作者社区”也表明北京正通过“算力+数据+大模型”生态链抢占产业高地。但如果算力供给和能源保障不足，技术红利的释放将受到限制。 对策： 面对技术瓶颈，专家建议加强世界模型研发，推动跨学科协作；在产业层面，门头沟区已建成全栈自主可控智算中心，未来将扩大普惠算力供给。中关村门头沟园党工委副书记王亚楠表示，该区将以京西智谷为核心，强化算力支撑与场景落地能力，打造“AI原生”创新示范区。 前景： 随着智能体技术成熟，AI将从工具转向“数字劳动力”，深度嵌入社会经济各环节。文继荣指出，未来竞争不仅在技术突破，更在“谁能支撑海量智能体持续调用”的体系化能力。北京凭借政策、算力与人才优势，有望在智能时代继续巩固领先地位。
大会释放的信号表明，智能体与具身智能进入加速发展阶段，但其普及仍取决于基础设施供给、核心算法突破与场景生态完善的联合推进；北京以算力建设和产业集聚为抓手，为新一轮技术变革提供了样本，也为全国涉及的产业布局提供了可借鉴的路径。