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2026-06-17
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专题：第28届北京科博会-未来产业推介会
第28届北京科博会-未来产业推介会于2026年5月8日在北京举行 。中国信息通信研究院副院长魏亮 ，诚迈科技股份有限公司总裁刘冰 ，远舢智能科技联合创始人兼CTO李小龙 ，安恒信息高级副总裁杨勃等出席并围绕“AI‘龙虾’智能体 ，未来产业新入口与生态共融新路径 ”展开讨论 ，达索系统大中华区可持续发展首席专家冯升华担任主持 。
以下为对话实录：
主持人/冯升华：感谢杜总 。尊敬的各位来宾 ，我是达索系统大中华区可持续发展首席专家冯升华 ，今天由我为大家主持本场“AI“龙虾 ”智能体：未来产业新入口与生态共融新路径圆桌会议 ” 。
大家知道2026年 ，刚才各位演讲的嘉宾也讲到 ，AI 智能体浪潮席卷全球 ，一只“红色龙虾 ”——以OpenClaw 为代表的AI“龙虾”智能体 ，正从技术圈走向产业应用 ，甚至说现在除了龙虾 ，又有Hermes Agent ，技术在不断的发展 ，龙虾也成为AI从“对话交互 ”迈向“自主执行 ”的关键标志 ，也就是又进了一步 。它不仅有“大脑”拥有记忆 ，能够去理解指令 ，还有“手脚 ”操作设备 、跨平台完成任务 ，被视为未来产业的新入口 ，也为未来 AI 生态共融开辟了一个新路径 。
今天 ，我们非常荣幸邀请到来自行业研究 、企业实践 、技术创新、安全治理 、产业生态的顶尖专家 ，共探生态共融新路径！
接下来 ，进入第一环节 ，有请各位嘉宾用简短的时间做一个个人介绍或对本场话题进行简要解读 。
首先有请魏亮副院长 。
魏亮：感谢主持人 ，感谢在座各位来宾的耐心 ，我来自中国信息通信研究院 ，主要的职能是两方面：一个是做产业研究方面的政府智库 ，另一方面也是做产业方面的平台 ，我们运行了中国人工智能产业联盟 ，大约有1500余家成员单位 ，另外也有人工智能的标准化委员会 ，同时我们还有中国金砖国家人工智能发展合作中心和中国东盟的人工智能产业创新中心 ，这些中心也是希望能够帮助产业界能够一起走出去 ，这是主要的工作 。
再花几分钟谈一下理解 ，我们国家人工智能产业的发展还是比较快的 ，2015年是1.2万亿 ，增长率30% ，企业有6千余家 。到2030年预计要做到10万亿 ，复合增长率要到50% ，所以这个空间非常大 。另外我们国家整个人工智能产业方面 ，走得也是比较靠前的 ，特别是在开源方面贡献非常多 。
刚才主持人说到龙虾 ，应该说今年春节期间龙虾是非常热的 ，甚至到了全民养虾 ，我相信在座的有很多朋友都是养了龙虾 ，现在的Hermes等等 ，所以龙虾类智能体主要是给大家比较惊艳 ，我们认为它就像人工智能大模型的GPT时代 ，Agent的GPT时代 ，它从对话到了能够帮助人干活 ，能力越大 ，可能安全如果有问题的话也会有危害 ，所以前一阵也出了一些安全的事件 ，包括前面有专家提到的删除邮件 ，包括还有key丢失等等安全问题 ，因此工信部也提了六要六不要 ，所以在我们看来还是拥抱变革 ，用好这个智能体 ，所以今天非常高兴能够和各位专家和主持人一起来探讨龙虾智能体对未来产业的理解和认识 。
主持人/冯升华：谢谢魏亮院长的分享 ，这两年中国AI圈经历了百模大战 ，不管是通用大模型 ，还是垂类大模型 。垂类大模型甚至有上千个备案 。但到底怎么在企业里面使用这些大模型？这是需要一个“交通规范 ”的 ，这个标准的制定就是由魏院长他们去做的 。
接下来请刘冰总来介绍一下诚迈科技的情况 。
刘冰：大家好 ，我先简单介绍一下公司 。诚迈科技是致力于操作系统技术方向以及信创领域的上市企业 ，成立20年来我们构建了在智能手机 、智能汽车、国产电脑和服务器 、物联网这四个方向的操作系统产品以及优质的伙伴群体 。
在智能手机方向 ，我们帮助华为开发了其首款安卓智能手机 ，现在也是荣耀 、小米、OPPO 、VIVO这些公司移动操作系统软件的重要合作伙伴 。在智能汽车领域 ，我们正在向全球超过80家汽车企业和Tier1企业提供包括智能座舱在内的汽车操作系统核心软件产品及服务 。在信创方向 ，我们参与成立了统信软件公司 ，其统信UOS产品在国产桌面操作系统方向市占率第一 。在物联网领域 ，我们基于开源鸿蒙开发了鸿志操作系统 ，现在使用鸿志操作系统的产品已经在交通 、教育等很多行业被广泛使用 。
当下AI极速演进 ，对操作系统来说正具备近水楼台的优势 ，我们把操作系统和AI技术结合 ，从2024年开始 ，从软件拓展向软硬结合的整机产品方向 。推出了面向信创领域的台式机、笔记本和服务器等 ，以及面向AI+医疗领域的芬太尼类特殊药品全流程追溯平台产品 ，以及在中国教育装备展上刚发布了诚迈985学生专用笔记本电脑 ，这些都是基于操作系统和AI深度结合之后的创新产品 。
今年3月我们邀请了“硅谷精神教父”凯文·凯利 、郑伟民院士 、刘韵洁院士等业界专家共话人工智能 ，共同见证我们发布了首批AI产品 ，包括面向汽车 、机器人和物联网行业方向的端侧AI产品：萤火系列；面向企业用户的AI工作站产品：龙盒系列；以及面向公众的龙虾应用平台产品：诚迈悟空 。
参加科博会是非常宝贵的学习机会 。诚迈正在从传统的软件产业进入一个全新的时代 ，今天听了各位嘉宾的分享 ，更深刻的认识到AI不仅在改变我们所处行业 ，而且正在改变我们的生活 ，乃至于改变世界 。期待通过今天的讨论获取更大的收获 ，谢谢！
主持人/冯升华：感谢刘冰总的分享 ，诚迈在软件和AI领域走过了很长时间的路 ，尤其是在操作系统方面有很深的积累 ，包括汽车的操作系统 ，PC的操作系统 ，物联网的操作系统 ，可能也会有未来人工智能的操作系统 ，感谢刘总的分享 。
接下来有请李总 ，看您的名字会“武功 ” 。
李小龙：大家好 ，我是来自远舢智能的李小龙 ，虽然叫“李小龙 ” ，但是不会“武功” 。今天上午听了很多专家的分享 ，尤其是王博士提到端侧人工智能是未来的发展方向 ，这也是我们一直探索的领域 。我们公司自2018年成立以来 ，始终专注于AI与工业赛道的结合 。AI技术在不断发展和迭代 ，新的技术层出不穷 ，但最终还是要回归本质 ，解决产业的实际问题 。而实现规模化落地的关键 ，最终还是要以场景价值为牵引 。所以这些年来 ，我们主要就做一件事情：把AI技术真正深入到产业里去 。产业里面是什么？尤其是智能制造领域 ，最核心的环节在于你的AI是否参与了工业控制 、工艺优化和生产制造 。只有参与到这个层面 ，才能够进入智能制造的深水区 ，也才能够把人工智能真正与产业结合起来 。当然 ，不是说其他方面没有经济价值和产业价值 。比如现在很多人都在做文件整理 、文档生成 ，这个领域的同质化已经非常严重了 。所以我们还是想结合AI与产业机理知识 ，在这方面做一些深入研究 。目前我们在产业上大概有1200多个模型已经在直接参与生产制造过程的控制 。我们知道 ，过去的生产制造基本上都是通过PID控制来实现的 ，尤其是在离散制造领域 ，它的定位非常多 ，控制的工艺也非常复杂 。在这个背景下 ，人工智能如何把工艺控制的点位串联起来 ，我觉得这是非常有价值的 。这些年来 ，我们在这方面做了一些探索 ，这也是远舢智能从2018年成立至今一直在做的工作 。
对于今天的主题“龙虾智能体 ” ，我想从三个方面来谈谈我的理解 。
第一 ，回归价值 。 所有的新技术 ，尤其是“龙虾OpenClaw ”出来以后 ，大家认为未来都可以用“龙虾 ”去取代每一个人员 ，或者要取代自动化 。但在我们的实践过程中发现 ，目前还是以辅助为主 。如果说真正能够产生实际使用效果 ，我们更看好往端侧落地 。尤其是前一段时间在做储能控制 、节能优化的时候 ，你会发现这些赛道上有大量的场景值得我们去深入 。包括我们在做水分控制、空调控制等类似的产业场景时 ，会发现它一定是在端侧能够融合高效地运行一个模型 。这里我说的不是大模型 ，因为从2018年做到今天 ，我们并没有采用大模型卷参数的方式 。因为在很多工业场景里 ，对功耗 、准确性是有很高要求的 。所以我们并没有一上来就走Transformer卷参数的路线 ，反而走了一些flow级别的路径——把知识级别的内容通过Transformer做轻量化处理 。但真正要把工业流程串起来这一步 ，我们加入了一些工业机理知识 ，称之为“工业机理的flow ” 。在这个过程中我们发现 ，产业落地还是要看端侧 。当然 ，这个过程中还需要从技术侧去做很多突破 。
首先是在基模这一块 。 一个模型什么都能干 ，所谓的AGI ，将来拿一个模型把这件事全干了——我们不是这样认为的 。我们采用的是专有模型的路线 。今天的大模型啥都能干 ，但就是差那1%干不成 ，尤其是在专有领域 。我们更多走的是垂直模型路线 ，把知识密度增强 ，把大量冗余的部分剥离掉 。在这方面我们做了大量的模型蒸馏工作 。
上午王博士也谈到 ，我们不断把有效知识蒸馏到某一个具体工艺点上 ，这是我们做的第一件事——如何做模型的轻量化 。当然 ，这个轻量化不是简单地做裁剪 、做量化 ，而是通过知识密度的方式来进行模型蒸馏 ，这是第一块 。
第二 ，还有另外一块 ，这也遇到了很大的问题 。我们在整个工艺生产过程中 ，大概有1200多个模型在同步运行 ，整个运行环境的支撑需要一套相关的底座 ，我们把它称之为INOS 。INOS是什么意思？就是Industry Native OS 。我们发现 ，要把人工智能智能体运行起来 ，就需要一整套知识串起来 ，或者说需要一套运行框架 。同时在工业上 ，你要运行IEC 61131-3这种语言 ，包括今天的Python语言 ，还有工业协议 ，如何把这些串联起来 ，需要一整套底层的运行操作系统来支撑 ，我们把它称之为Industry Native OS ，这是我们在这方面所做的一些工作 。
第三 ，还有另外一块 ，我们不得不面对一个核心问题 。今天我们做“龙虾 ” ，你在对Token访问的时候 ，OpenAI产生的协议和Anthropic出来的协议其实是不一样的 。这就面临一个问题：到底谁来牵头制定标准？共生共荣最核心的一点是 ，计算机发展这么多年 ，都是要标准化以后才能实现产业生态的共享共融 。这里面我们就面临一个问题：今天我们在国内 ，到底以什么样的标准制定出来 ，把这些所谓的智能体、大模型协议标准化？目前没有特别好的标准 。当然 ，几年前已经有人提过了 ，但确实到了执行层面 ，我们还是缺少一整套协议规范 。第一个就是协议标准谁来牵头 、谁来牵引 。
第四 ，第二个就是前一段时间一直在谈 ，有了人工智能智能体之后所有的应用软件都会消失——我是特别驳斥这个观点的 。如果连一个MES系统都没有 ，你如何去下发工单？你今天有了大模型智能体之后能够干什么？NO 、NO、NO ，不是这个逻辑 。所以我们更多觉得 ，应该把传统的执行软件通过边界清晰地划分 ，把它变成一个MCP ，或者是CLI标准的格式给大家访问起来 。这样业务边界明晰了以后 ，“龙虾 ”再把它调度起来 ，智能体把它调度起来 。我觉得只有把业务边界明晰了 、标准明晰了 ，才能够实现产业的共生共荣 。
我大概谈这么多 。
主持人/冯升华：谢谢李总的分享 ，您刚才的分享里面谈到了标准 ，我觉得这个就是魏院长后续要讨论的内容了 。我也特别认同您刚才谈到的内容 ，我的感受和您的介绍是异曲同工之妙 。您谈到很重要的一点 ，现在大模型好像能够做很多事情 ，但是到了工厂里面呢？好像啥都不能做了 ，就是这种感觉 。工厂里面用的是什么呢？用的是小模型 ，端侧的模型 ，边侧的模型 ，这个是怎么回事？这就带来对AI下一步发展的路径的思考 。
人类在过去工业发展过程中 ，我们会发现什么规律呢？先有文艺复兴 ，再有工业革命 。人工智能我们也看到了这样一个趋势 ，先是通用大模型 ，解决的是文艺的问题 ，文学的问题 ，语言的问题 ，艺术的问题 ，图片 、视频等等 。下一步又到了新一代工业革命 ，工业AI在工厂里面 ，在工业里面发挥作用的时刻了 ，我们也可以说是从文艺AI到工业AI的革命 ，我看远舢智能也是做了很多的贡献 ，一会再详细探讨 ，接下来有请杨总分享 。
杨勃：非常荣幸 ，我是来自安恒信息的杨勃 ，安恒信息到今年20年 ，很多人问安恒是做什么的？十年前我们说我们是做网络安全的 ，近十年说是做数据安全的 ，现在说是做人工智能安全的 ，为什么说这个话题呢？我们安恒一直在聚焦于保证政府和客户重要信息系统的安全 ，因为不同的时代 ，我们的信息系统的承载方式和技术手段是不一样的 ，我们刚有计算机的时候 ，你会发现计算机诞生的那一刻是有病毒的存在 ，而且你会发现病毒没有办法根治 。
每一次技术演进基本上在过去我们就面临安全的滞后性 ，基本上是整个国家 ，尤其我们的企业它是被教育着向前走 ，付出了很大的代价之后才觉得网络安全、信息安全是比较重要的 。当然这里刚刚李总提到 ，安全在中国是非常庆幸的 ，尤其是像魏总做了很多 ，我们在网络安全这块国家是有很多制度 、有很多章法的 ，大家现在都知道有等保 、数据安全一系列的措施牵引和保障数字化企业一系列的进程 。
基于这些技术 ，我们没有发生的改变是什么？安全是非常碎片化的 ，非常善变的 ，但是我认为没有改变的是什么？无论哪个时代 ，当一项新的技术出来的时候 ，这项技术也可以用来对社会产生破坏和危害 ，危害信息系统 、危害内容 、数据甚至生命安全 ，当然也会成为国与国之间的武器 ，基于这个逻辑我们更需要从我们过去所讲的补丁要打得足够快 ，那是网络安全 。到数据安全的时候我们说手段要来得及时 ，因为数据安全一旦发生数据的泄露没法磨灭掉 ，到了人工智能安全的时候我们要强调 ，基础设施要建得好 ，因为到了人工智能时代 ，如果你的安全还是一个补丁 ，还是滞后的话 ，它可能是灾难性的 。
我接触很多客户 ，也服务很多客户 ，在我们很快速的互联网的时代一些大网红 ，花很长时间积累的大网红可能一句话 ，犯一个错误 ，这个账号就没有了 ，这个背后是一个公司 ，一个产业就非常大的影响 。还有去做直销 、直播的 ，现在龙虾 、AI用得好 ，要促销了 ，定价差了一点 ，小数点错了一位 ，现在有很多抢订单的 ，可能一哄而上 ，你一年的利润一下给你吃光 。我们现在信息化 ，现在的智能化如果安全措施没有到位 ，它到来的影响和损失远远不像我们以前 ，包括我们今天也有很多工业界的朋友在 ，我相信在工业制造里面受伤最惨的就是勒索 ，被教育最痛的就是勒索 ，勒索在整个网络空间来讲只是很小的一块 。包括现在的勒索、银狐病毒 ，还有网络诈骗都是如此 ，所以我们认为安全这一块它还是重中之重的 。
结合主持人今天的话题 ，我们讲的龙虾智能体 ，我们从春节开始在这一块就没有停过 ，这一块有一个很重要的话题是什么呢？我们过去讲安全是网络安全 、数据安全 ，但是我们认为它是在第六空间里面的安全 ，人工智能也是一样的 ，最大的变化是什么？它长了两个爪子 ，它已经进入了物理空间 ，进入了社会的实体空间 ，从安全上来看最大的变化是什么？具备了决策和执行风险 。
过去讲我们用信息化可以骂人 ，但是不可以杀人 ，因为它拿不起刀 ，但是现在发现智能体 ，包括在智能制造的时候把它结合起来 ，就像刚刚宇树这些机器人和具身智能结合起来之后 ，直接进入到了社会实体空间 ，进入到社会实体空间 ，而且它还有意识 ，我们永远没有办法保障我们制造出来的机器都是健康的 、正常的运行 ，这是永远没有办法去保障的 ，所以我们必须要有配套的手段 。大家知道我们现在很多工业机器人 ，具身智能的人形机器人 ，事实上背后是需要有指令去控制它 ，如果被别人远程恶意的控制 ，带来的影响和损耗就非常大 。包括在国内我们看到无人机是用来拍照的 ，到国外我们会发现是用来杀人的 ，是用在战争的 ，是武器 。同样一个技术我们怎么平衡边界 ，我们现在的智能体 ，大家看到效率很高 ，在个体上很兴奋 ，但是事实上我们已经面临了很大权限的跃迁 ，对员工的职责边界是比较清晰的 ，但是在AI兴奋之后 ，电脑上跑的龙虾我们恨不得它是万能的 ，但实际上它的权限边界、数据边界已经远远的超过了企业能够承载的范围 。
主持人/冯升华：感谢杨总的分享 ，确实感受到在每一个时代做一件大事情 ，我们都要有安全保障 。战国时期就有韩非子 ，我看您是属于韩非子这一派的 。来到现代工业社会 ，比如说原子弹这样的新技术出现了 ，我们考虑的核能给社会带来了进步 ，同时我们也要考虑安全 ，现在人工智能我们也要考虑它的安全 ，龙虾也是一样 ，能力多大 ，责任就有多大 ，再次感谢四位嘉宾的分享 。
接下来我们进入到深入讨论的环节：
首先 ，想请魏院长谈谈 ，中国信通院作为行业权威研究机构 ，一直引领AI产业趋势研判 。从您的视角看 ，AI“龙虾”智能体对我国未来产业布局 ，尤其是“十五五 ”规划中提到的具身智能 、新质生产力 ，将带来哪些关键影响？您谈谈您的看法 。
魏亮：十五五制定的时候 ，大家已经在对整个未来做预期 ，我们都知道我们非常看好人工智能 ，这是国运之战 ，特别重要 ，是我们的未来 。
具身智能也是这样 ，我们刚才也听到了十五五期间具身智能的覆盖率有这些数据 ，产业规模等 ，大家都有这样的影响 。
我个人理解 ，其实我们可以把龙虾类的产品本身就是一类比较简单的具身智能 ，它实际上是在数字世界给它装上了手脚 ，在数字世界可以为我们干活 ，成为一个数字员工 ，从这种角度上来说 ，它已经是重构了生产要素 ，也就是说原来我们数据生产要素能够能够成为生产要素 ，能够产生价值 ，有了龙虾类产品之后 ，原来只是工具 ，技术真正成了劳动者 ，劳动者利用工具对劳动对象就能够产生价值 ，所以龙虾类产品实际上就是怎么把先进的技术变成生产力具象化了 ，成为了我们能够看得见 、摸得着的每个人都能够感受到的产品 ，所以大家才能够对它如此的热情 ，也很焦虑 ，我不用的话会不会落后 ，我用了之后 ，是不是能够跟上了新技术发展的浪潮？
同时龙虾类产品 ，拉低了具身智能的门槛 ，原来是需要专业机构、专业人才才能够做的 ，我把这个软件装上是不是一定程度上得到数字世界的助手 。此外 ，龙虾还打通了整个大脑到物理世界的中枢 ，有了这个龙虾类产品之后整个路径就打通了 ，我不管是做一个物理世界的具身产品 ，还是在数字世界的具身产品 ，还是把它落地 ，就有了一个非常可信的渠道 。
另外真正对机器人之类的具身智能 ，龙虾类产品也给了以及新的方向 ，原来要么是专用模型 ，要么是大模型微调 ，现在可以用龙虾类产品 ，用多智能体的方式来实现具身智能 ，所以龙虾类产品的出现是GPT时刻 ，它是有一个重要的智能体里程碑事件的现象 。
从未来我们可以看到龙虾类产品迅速的发展可以夯实人工智能原生的企业 ，人工智能原生的基础设施 ，这些人工智能基础设施会被普遍人使用到 ，变成生产力 ，我们看到最近Token用量明显上升 。从去年到现在 ，现在官方的数据已经是日均150万亿Tokens了 ，这个数量是非常大的数量 ，很多的Token的消费都是龙虾智能体的消费来消费的 ，未来可能要交水费 、电费 ，手机通讯费 ，可能还要加一个就是Token费用 ，这个也是我们未来可以看得到的 。
同时我们也可以看到龙虾类的产品也是在赋能传统产业 ，原来我们只把它作为对话框里面辅助的工具 ，现在龙虾类产品能够在工厂里面 、市场里面替我们来干活 ，赋能传统产业 ，同样也培育新型的产业 ，比如说智能体的运营、智能的插件 、具身的服务等等 。最后龙虾类产品 ，可能还会对安全合规方面有一定的带动 ，安全企业可能有了新的方向 。
还有就是刚才李先生说的标准化方面 ，也是我们未来需要做的工作 。所以总的来说 ，我们要充分认识到龙虾类产品的潜力和未来充分的重视 ，拥抱这个变化 ，不能现在就担心员工替代 、员工蒸馏 ，有些过度担忧 、过度炒作了 ，这个方面我们要注重发展 ，另一方面在发展的同时 ，我们希望能够把合规 、安全放上去 ，能够使得我们的新技术能够顺利的变成生产力 ，使得我们的发展更加顺畅 ，就分享这些 。
主持人/冯升华：谢谢魏院长的分享 ，从里面我们听到了很多关键词 ，包括龙虾能够给我们带来生产要素 、能够带来生产力 ，尤其是给企业 ，给这个社会带来价值 ，这是很重要的 ，我们先往前走着 ，同时制定规范 ，两手都要抓 ，两手都要硬 。
接下来的问题交给刘总 ，诚迈科技深耕软件与AI服务多年 ，在企业数字化转型领域 ，您是一个重要的推动者 。在您看来 ，“龙虾 ”智能体目前在工业 、金融、政务等场景中 ，有哪些可落地的实践案例或者说它对企业效率提升 、商业模式创新的价值体现在哪里？您简单回答一下 。
刘冰：确实诚迈在20年期间我们接触了太多的行业 ，我在分享这个感悟之前 ，我想讲一下我对龙虾的认知 ，首先龙虾它不等于智能体 ，这是一个概念上的混淆 ，龙虾它是一个平台 ，它之所以火是因为它让智能体具备了短期记忆的能力以及执行的操控的机制 ，它是一个平台 。就像踢一场足球一样 ，现在之所以龙虾火 ，是因为龙虾给大家引来了一个普适的概念 ，让我们公众能够知道人工智能到底能干什么 ，但是实际上一个足球队有前锋 ，很光鲜的鲜明 ，但是也需要中场 、后卫甚至守门员 。所以人工智能要落地到传统行业 ，首先要分层次地把每一个关键岗位角色定义清楚 。我们既需要龙虾 ，也需要操作系统 ，也需要Scale ，也需要Agent等等这样的一些队友 ，来形成最终落地的最后一公里的产品或者方案 。
比如我们做操作系统 ，传统意义上操作系统本身最大的价值就是向下控制所有的硬件 ，控制文件系统 ，控制资源 ，控制CPU、GPU的算力资源 ，控制外设 、通讯 ，不管是龙虾还是智能体所不能够具备的 ，它是对于物理器件的控制 ，你可以理解一个人体一样 ，Agent或者龙虾的代表 ，我的免疫系统 ，我的人体的构造 ，Agent智能体是大脑 ，但是你需要躯干 ，需要肌肉组织 ，需要骨骼 ，需要行动 ，所以整个体系构成了落地行业的产品 ，今天我们虽然在讨论人工智能 ，但是人工智能要进入这个行业首先要解决的问题是能不能并行发展缺一不可 。现在为什么很多行业无法去用人工智能大幅的进行提升它的智能化的能力？本质上就是端侧的能力 ，算力能力不足以支撑智能体的运行 ，导致很多生产过程以及工作过程 、工业过程没有办法进行改造 ，这是其中一个很重要的原因 。
还有一个原因就是操作系统 ，这么多年中国的数字化已经十几年了 ，数字化发展的基础在全世界应该都是排名第一的 ，但是我们的智能化在各个行业的发展参差不齐 。其中最关键的操作系统实际上是所有的数字化基座能力之一 。如果下一步我们出现了新的操作系统的产品 ，它能够将人工智能原生集成在操作系统中 ，同时又想我们所有的端侧设备能够具备运行新一代系统的能力 ，我相信智能化的水平能够大幅的提高 ，甚至是指数级的提高 ，最关键的是我相信有很多工业类的电子产品、器件产品会出现变革性的改变 ，就像我们的车一样 ，彻底的改变 ，除了外形像原来的车一样 ，里面所有的东西都换成了电能 、智能化 ，甚至我们的刹车系统都已经不再是液压了 ，不再是其他的了 ，而是电控 ，这就是我们对于行业的理解 。
诚迈在这个方面确实做了很多有意的尝试 ，做了很多的项目 ，人工智能最简单的方式就是和数据为主服务的场景结合 ，比方政府的政务服务 ，把智能体和政务服务结合 ，虽然数字化已经实现了不见面办公 ，也通过集中的方式让公众在办事的时候可以在同一个物理空间里跳转就可以实现它的目的 。但是通过人工智能的赋能之后就能够解决一个窗口 ，一个对话框就可以通过对自然语言的理解 ，通过智能体对于自然语言任务的分解 ，自主调用它相应的接口和数据 ，最终就能够实现用户所期望的结果 ，这样的改变不光是改变了用户的体验 ，最重要的是提升了政务的接待能力和提升了政务的接待效率 ，极大降低了政府的成本 ，这个我想是我们一个有益的尝试 ，当然还很有很多 ，会后也希望大家可以跟我联系 ，我们继续分享 ，谢谢 。
主持人/冯升华：感谢刘总的分享 ，我觉得您的分享里面给我印象最深的一个词就是“改变” ，在未来的时间里面 ，可能短短几年 ，甚至几个月的时间里面 ，不管是我们经常用的这些产品 ，还是我们的生活 、社会、工作等等这些都会发生剧烈的变化 。
由于时间的关系 ，我们后面要加速了 ，李总 ，请教您一个问题 ，现在您是在工业领域应用了AI ，我们遇到了哪些挑战？龙虾有没有用起来？不能用起来的原因是什么？您谈一谈 。
李小龙：我非常赞同刚才老师的说法 ，智能体不是龙虾 ，龙虾的概念 ，我们接触的产业里面还是尝试办公为主 ，基本上做到这一点就不错了 ，在工业里面 ，你说会是它的强需求吗？也不一定 。但是对于工业控制 ，尤其是在端侧的工业控制这个赛道 ，缺少很多技术突破的 ，所以我们的场景价值最难的是通过技术如何突破 ，Transformer今天能够在端侧跑起来吗？基本上很难 ，功效 ，准确率几乎有问题 ，所以在技术突破这个环节上还是要去做一些工业级的突破 ，包括刚才也谈到了在OS层面怎么做突破？因为我知道今天做龙虾和大模型推理的时候 ，对于显存 、内存的要求很高 。如果从操作系统层面要做一些共享内存 ，怎么去做参数传递 ，把这些东西解决完之后 ，在端侧才能够正儿八经的谈 ，我要深度的部署到场景里面去用 ，这也是刚才谈到Industry Native OS去做的工作 ，并不是我们把以前的操作系统不用了 ，我们把微内核的操作系统包括我刚才谈的共享内存的技术放到里面 ，再把Transformer架构放进去 ，进行知识密度的蒸馏 ，让它在产业上用起来 ，是这样的 。所以我们在通用“龙虾 ”能力上面我们有 ，但这只是基础能力 ，而真正核心的内容还是控制智能体 ，难点也在这里 。
主持人/冯升华：谢谢李总的回答 。看起来像龙虾这一类的智能体 ，它只是一类智能体 ，在工业里面应用的智能体 ，其实我们还需要再进一步深入 。
杨总这边 ，安恒信息是网络安全领域的领军企业 ，您能不能简单的用一句话来回答一下 ，您认为当前“龙虾 ”智能体面临的核心安全挑战是什么？
杨勃：核心的安全挑战是身份和权限 ，其实真的就这么简短 。我们现在大家对于AI太过于自信和兴奋 ，首先其实龙虾的效率是单点的效率 ，还没有带来组织的效率 ，IBM讲它已经很成功了 ，它已经带来了组织的效益 ，个体的效益到组织的效益 ，这里面组织是要变革的 ，不是龙虾本身搞得定的 ，而是需要组织的变革 。
第二个就是我们现在原生人都做不到的事情 ，我们总是希望龙虾去做 ，所以给它更多的权力 ，给它更多的数据 ，其实我认为这是完全错的 ，这就是把它的权限和数据太大之后 ，它是灾难性的 ，所以我们主张龙虾要用 ，但需要有个笼子 ，把龙虾约束在笼子之中 ，安全的用 ，专注的用 。
主持人/冯升华：谢谢杨总的分享 ，确实是 ，权限控制这是非常重要的手段 ，来限制龙虾 。
最后我也给大家介绍一下达索系统 。要了解达索系统 ，大家要去思考一下 ，今天的世界所有的产品 ，是AI帮大家生成的吗？肯定不是 。不管是天上的飞机 ，还是地上跑的汽车 ，它是怎么造出来的？基于什么软件造出来的？基于什么软件去描述它复杂的功能？比如说一架波音的飞机 ，咱们国家有C919也是类似的 ，一架飞机600万个零件 ，到底怎么拼在一起就能够上天的？这个技术是用什么东西表达的 ，肯定不是一个word文档 ，不管是天上的飞机 ，地上跑的汽车 ，还是海里的大船 ，背后的技术都是用达索系统的平台来表达的产品 。
这是对达索系统的介绍 ，我们认为人类社会必然会走向工业AI ，工业AI有几个门槛：
第一个是可信门槛 ，工业AI和通用AI是不一样的 ，不能够有幻觉 ，不能够说我造一个飞机在天上飞95%的时间OK的 ，5%的不知道 ，你肯定不敢坐 ，这是可信的门槛 。
第二个是科学的门槛 ，你做的每一个事情 ，生成的每一个东西 ，都得经得住科学的考验 ，这是第二个门槛 。
第三个是工业的门槛 ，也就是说以前这个事情是怎么做出来的？不管是光刻机也好 、飞机也好 ，所有的东西以前是怎么做出来的？你现在说有一个程序就能够把它做出来 ，我们是不信的 ，得经过工业的实践 ，所以这三个门槛是工业AI的门槛 。
达索系统在工业AI里面做了很多的努力 ，我们现在提出了行业世界模型 ，和现在的大语言模型或者说普通的世界模型是不一样的 ，这个行业世界模型或者说工业世界模型 ，它是基于工业的 ，也就是说它能够去表达工业里面所有的知识 ，每个零件是长成什么样子的 ，一个飞机在天上飞 ，得符合空气动力学的要求 ，得符合电磁学的要求 ，科学的这些力 、热 、声 、光 、电等物理的要求 ，所有这些都得符合要求 。接下来是行业世界模型理解 ，我们要去理解产品相关的约束、法规 、安全等等这些 ，都要理解 ，最后在这些基础上去实现行业世界模型的推理 、行业世界模型的生成 。
再举一个例子 ，比如说 ，我们要从北京到上海修一个高铁 ，你要做的事情 ，可以分成很多步骤 ，比如说第一个步骤 ，叫放线 ，也就是说我们要基于这个路线所在的区域 ，各个地方经济的发展 ，人口的情况 ，原有的交通的情况 ，这个铁路线应该怎么划 ，人工智能基于这些喜喜帮你把这个线做几个方案出来 ，比如说三个方案 ，最终是人类要拍板的 。
你把线画出来了 ，下一个步骤是：哪些地方要造桥？哪些地方要挖隧道？哪些地方要平推 ，修平路 ，这个也要人工智能帮我们去判断 ，当然我们人类最后拍板 。再接下来就是 ，当你确定了这个地方要造桥 ，这个桥你能不能用AI设计出来？这就要符合工业的规范 ，要符合物理的规律 ，要能够验证能够保证它建起来没有问题 ，也是工业AI出方案 ，人类最终拍板 ，然后造出来 。
这里面可以体现出来 ，工业AI一定是白盒的 ，它不能像现在的通用大模型那么多幻觉 ，黑盒AI ，我们不知道它是怎么玩的 ，这是不可以的 ，工业AI是白盒的 ，一定是白盒的 ，是符合机理的、科学的 ，而且是可追溯的 ，每一个步骤是可追溯 、可验证的 ，这才是工业AI的真谛 。这是我的分享 。
我们这个圆桌论坛到此就结束了 ，非常感谢几位嘉宾的真知灼见 ，也感谢现场观众的积极参与 。
今天的圆桌对话 ，我们从技术本质 、产业价值、安全挑战 、生态构建 、未来趋势五大维度 ，全面剖析了 AI“龙虾”智能体的发展图景 。它不仅是 AI 技术的迭代升级 ，更将成为未来产业的新入口 ，推动跨行业、跨领域的生态共融 ，为咱们国家十五五新质生产力发展注入强劲活力 。
未来 ，让我们以技术为基 、生态为桥 、安全为盾 ，共同推进AI“龙虾 ” 智能体成为新质生产力的核心引擎！
再次感谢各位嘉宾 ，本次圆桌对话到此结束！谢谢 。
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