7月29日，人民网发布《中国智能互联网发展报告（2026）》（以下称“报告”）。
发布会上，中国工程院院士、紫金山实验室首席科学家刘韵洁带来一组数据：根据全球互联网流量监测和分析平台Cloudflare Radar在2026年7月公布的数据，中国HTTP请求中机器流量已占59.2%，超过人类流量。
换言之，此刻在中国互联网上，机器之间的“对话”已比人手指的点击和滑动更繁忙。与此同时，我国日均Token调用量已经从2024年初的约1000亿，飙升到了2026年3月底的140万亿，增长超过千倍。
这些数字勾勒出一种转变：智能互联网已不再是数据传输的通道，而成为感知、互联的“数字神经中枢”。互联网的性质，正在悄然改变。从发布会传递出的信号看配资实盘网，这场“能级跃迁”正在三个层面展开，而每个层面，都伴随着发展与治理的张力。
从“传输信息”到“生成认知”
Token调用量千倍增长的背后，是大模型突破与智能体规模化爆发齐头并进。报告显示，国产大模型完成了多模态、强认知能力的升级，综合性能大幅提升，国内头部大模型与国际顶尖产品能力的差距持续在收窄，形成了部分赛道并跑，局部领域领跑的全新竞争格局，行业发展从拼参数转向了重应用。2025年大模型应用类型的项目占比达到58%，成为产业发展的主流。
刘韵洁认为，当前我国在智能互联网领域取得长足进展。但他同时提醒，数据要素怎么能够“高质量地流得动、用得好、保安全”，算力怎么能够“像使用电力那样方便使用”，还有很多困难需要去攻克。
发布会“大咖的选择”环节中，5位嘉宾中有3位将“高质量数据供给不足”列为制约AI发展的第一瓶颈。中国信息通信研究院技术与标准研究所正高级工程师杨崑举例：已有AI系统生成的低质量数据被自身重新吸收，形成“数据污染”加速循环，“迫使有些公司不得不高价购买老的善本书籍，因为那个数据是真实可靠的”。
客观来讲，认知基座在变厚，数据的“地基”还需夯实。
从“数字世界”到“物理世界”
如果说认知层的跃迁是“大脑在变”，产业层的跃迁则是“手脚在伸”，AI正在走进此前到不了的地方。
发布会上，中国农业科学院都市农业研究所首席科学家杨其长展示的智能植物工厂，通过AI动态调控光配方——光强、光质、光周期精准匹配来降低能耗。植物工厂土地利用效率可达传统农田40倍以上，水稻从大田120天缩短至63天收获。在新疆和田，沙漠里建起了设施农业；在成都温江，12层立体栽培架草莓工厂日产200公斤。
南方电网云南电网公司研发的“大瓦特·云睿”新型配电网智能体，实现全年8760小时运行仿真，规划工作从人工数月缩短到10分钟完成，诊断正确率超90%。
中国移动研究院用户与市场研究所副所长潘宏筠从智慧家庭角度观察到，家庭智能化升级正沿着三层体系推进，万兆网络与AI融合，让宽带从传输管道升级为“会思考的智能调度中枢”；算力从云端延伸到家庭终端，商业模式从“买硬件”变为“买服务”；智能服务从“人找服务”转向“服务找人”，实现无人家务等场景落地。
此外，据发布会嘉宾介绍，中国科学院自动化所发布的磐石2.0科学大模型，在60余项专业科研领域评测中表现优于多款国际通用旗舰模型；上海体育大学推出全国首个体育大模型，将3D+AI技术应用于跳水、游泳等项目，推动竞技体育从经验驱动转向数据驱动。
这些案例覆盖科研、农业、能源、消费、体育多个维度，报告将此概括为“从数字智能到物理智能的能级跃迁”。报告也同时指出，产业协同共识不足与标准缺失、市场规模效应尚未显现，仍是当前面临的主要挑战。
从“赋能个人”到“融入组织”
随着AI走进农田和电网，另一个变化也在发生：AI开始走进组织内部。
发布会上，人民网推出区别于传统单点辅助的AI工具的001号AI数字员工，定岗为“办公室数字协同专员”，是一位“多面手”，也是一名可管理、可协作、可考核、可追溯的数字员工。
AI数字员工的“到岗”不仅能大幅提升办公效率、优化运营成本，更将验证岗位能力数字化沉淀和复制的可行性。
“大咖的选择”环节第二个问题聚焦智能体发展：优先追求自主执行能力，还是安全可控边界？5位嘉宾中4位选择后者。北京捷通华声科技股份有限公司CEO 陈明用一个比喻说明：“现在是一辆汽车从国道跑到了高速公路上，虽然引擎强大可以越跑越快，但还是需要安全带、刹车、交通规则。”
杨崑进一步提出，“边界”这个词比“安全”更准确，“AI的知识能力远超人类，但判别能力远弱于人类，由此带来的权责界定问题，可能要重构的是一整套体系。”
《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出，“到2027年，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%”“到2030年，新一代智能终端、智能体等应用普及率超90%”“到2035年，我国全面步入智能经济和智能社会发展新阶段。”
“这些目标大家都觉得还很遥远，但其实我们在行动方面，中国也取得了很大的进步。”刘韵洁说。
从发布会传递出的信号看，智能互联网的竞争与合作，正在从“谁的模型更强”变成“谁能让AI真正走进千行百业”。
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