{"id":85769,"topic":"ai","source":"新浪财经_金融信息服务商","title":"田杰棠： 面向“十五五”，“决策”将是人工智能应用相对成熟的环节|国务院发展研究中心|论坛|经济|中国经济时报|模型 - 新浪财经_金融信息服务商","url":"https://finance.sina.cn/stock/jdts/2026-09-19/detail-iniskcea7552675.d.html?oid=800&vt=4&cid=76993&node_id=76993","url_hash":"579b3800d089cdfd08827e4c6642789adfc4c262","author":"","summary":"<a href=\"https://news.google.com/rss/articles/CBMisgFBVV95cUxNQnBmMFdvQkJ5MEtwTFJOXzhxcm5fLVZ1TjhMM2s3NW93U0xjam9WanowQjBYa1BndU1GWTg0Y0o5akhxUTJzZHM5U2tsbHR1VHhtSlEtOTlHTzJiOTJHcG5PdGdhRUNiNGxKLUpLTFBuanBVc3A3RHF4SnZnY00tOWlKYjRjSWxKMVV0dFBtSGZPaXZkVk5wZFhGMGh0OHQzUzF4N3J1cVlsWXdjVk93blFn?oc=5\" target=\"_blank\">田杰棠： 面向“十五五”，“决策”将是人工智能应用相对成熟的环节|国务院发展研究中心|论坛|经济|中国经济时报|模型</a>&nbsp;&nbsp;<font color=\"#6f6f6f\">新浪财经_金融信息服务商</font>","content":"田杰棠： 面向“十五五”，“决策”将是人工智能应用相对成熟的环节\n（来源：中国经济时报）\n■中国经济时报记者 郭锦辉\n当机器开始思考，人类如何与之相处？当算法参与决策，安全如何保障？当技术挑战伦理，治理如何跟上？当鸿沟不断拉大，普惠如何实现？9月19日，由中国经济时报社主办的2026年经济前瞻论坛在北京举办。国务院发展研究中心产业经济研究部部长田杰棠在论坛上作了题为《面向“十五五”的智能经济：机理、进展与问题》的专题演讲，分享了他对上面这些问题的看法。\n我国正深入实施“人工智能（AI）+”行动，加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态。同时，我国不断完善人工智能治理体系。\n从数字经济走向智能经济，经济学可能发生哪些变化？田杰棠认为，人类经济发展数千年，经历了农耕、动力、能源、信息多次革命，但“认知、思考、决策”的能力一直是相对稀缺的。互联网经济降低了信息成本和交易成本。智能经济将可能降低生产侧、需求侧、宏观决策的机会成本。由于AI擅长处理超过人脑计算量的并行任务，AI能帮助人类在特定领域和方向加速科研过程。机会成本降低，将会优化资源配置效率；科研过程加速，将会推动技术进步，最终都会提升全要素生产率。与此同时，越来越多的“数字分身”，还将使劳动要素的供给显著增加。\n然而，“数字分身”的背后是词元，是算力、电力、通信、水耗等资源的组合，是劳动的资本化。田杰棠指出，当“数字分身”发展到具身智能阶段，人类难以被替代的“稀缺性”将备受关注。例如，与智能体委托代理关系中的“委托权”、承担法律责任的“签字权”，还有“默识性知识”和“泛化能力”。\n“面向‘十五五’，‘决策’将是人工智能应用相对成熟的环节。”田杰棠说。\n田杰棠分享了智能经济的一些进展。\n“人工智能+服务业”应用广泛。例如，在计算机编程领域，谷歌内部75%的新代码由AI生成；在金融领域，浙江网商银行采用秒级无接触授信；在医疗领域，科大讯飞使用“智医助理”辅助诊断。\n“人工智能+制造业”的应用落地呈现“双曲线”的特点，即小模型应用落地中间快；大模型应用落地两端快。未来，随着具身智能的发展，新一代智能制造将焕发出更大的潜力。\n“人工智能+公共管理”的应用越来越多，例如AI公务员服务、AI智能政务回访系统等。\n田杰棠认为，发展智能经济需要关注一些问题。\n第一，决策信息并不都“可编码”，例如默识性知识、内部信息、工人的手艺、研究者的灵感、模型“幻觉”等。\n第二，算力的“瓶颈”问题。与互联网经济不同，智能决策的边际成本并不接近于零。与对话相比，智能体执行一次任务消耗的词元量可以达几十倍至几百倍。推理算力的占比不断上升；不仅算力芯片，存储芯片也有短期产能瓶颈；电、水、通信的基础支撑等都将影响算力的发展。\n第三，如何解决“数据孤岛”问题。垂直领域的“数据孤岛”问题一直存在。工业互联网经过多年的发展还没有完全解决“数据孤岛”问题。“数据不动模型动”的可操作性；行业知识数据有多少可以靠科学原理模拟计算产生等受到关注。\n第四，如何保障安全。这包括黑客（恶意模型）攻击问题；信息投毒；正常使用人工智能时也可能存在高风险场景；如何处理“管得住”与“放得开”的关系等。\n总 监 制丨杨玉洋车海刚\n监 制丨陈 波刘卫民\n审 核丨周子勋 发 布丨张贵辰","image_url":"https://n.sinaimg.cn/spider20260919/300/w660h440/20260919/b499-01787bb95a3ca21a7e8945ffdc7c48e2.jpg","lang":"zh","published_at":"2026-09-19T09:31:14+00:00","fetched_at":"2026-09-19T10:15:06+00:00","status":"read","starred":0,"extract_state":"ok","summary_auto":"田杰棠： 面向“十五五”，“决策”将是人工智能应用相对成熟的环节\n（来源：中国经济时报）\n■中国经济时报记者 郭锦辉\n当机器开始思考，人类如何与之相处？当算法参与决策，安全如何保障？当技术挑战伦理，治理如何跟上？当鸿沟不断拉大，普惠如何实现？9月19日，由中国经济时报社主办的2026年经济前瞻论坛在北京举办。国务院发展研究中心产业经济研究部部长田杰棠在论坛上作了题为《面向“十五五”的智能经济：机理、进展与问题》的专题演讲，分享了他对上面这些问题的看法。\n我国正深入实施“人工智能（AI）+”行动，加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态。同时，我国不断完善人工智能治理体系。\n从数字经济走向智能经济，经济学可能发生哪些变化？田杰棠认为，人类经济发展数千年，经历了农耕、动力、能源、信息多次革命，但“认知、思考、决策”的能力一直是相对稀缺的。互联网经济降低了信息成本和交易成本。智能经济将可能降低生产侧、需求侧、宏观决策的机会成本。由于AI擅长处理超过人脑计算量的并行任务，AI能帮助人类在特定领域和方向加速科研过程。机会成本降低，将会优化资源配置效率；科研过程加速，将会推动技术进步，最终都会提升全要素生产率。与此同时，越来越多的“数字分身”，还将使劳动要素的供给显著增加。\n然而，“数字分身”的背后是词元，是算力、电力、通信、水耗等资源的组合，是劳动的资本化。田杰棠指出，当“数字分身”发展到具身智能阶段，人类难以被替代的“稀缺性”将备受关注。例如，与智能体委托代理关系中的“委托权”、承担法律责任的“签字权”，还有“默识性知识”和“泛化能力”。\n“面向‘十五五’，‘决策’将是人工智能应用相对成熟的环节。”田杰棠说。\n田杰棠分享了智能经济的一些进展。\n“人工智能+服务业”应用广泛。例如，在计算机编程领域，谷歌内部75%的新代码由AI生成；在金融领域，浙江网商银行采用秒级无接触授信；在医疗领域，科大讯飞使用“智医助理”辅助诊断。\n“人工智能+制造业”的应用落地呈现“双曲线”的特点，即小模型应用落地中间快；大模型应用落地两端快。未来，随着具身智能的发展，新一代智能制造将焕发出更大的潜力。\n“人工智能+公共管理”的应用越来越多，例如AI公务员服务、AI智能政务回访系统等。\n田杰棠认为，发展智能经济需要关注一些问题。\n第一，决策信息并不都“可编码”，例如默识性知识、内部信息、工人的手艺、研究者的灵感、模型“幻觉”等。\n第二，算力的“瓶颈”问题。与互联网经济不同，智能决策的边际成本并不接近于零。与对话相比，智能体执行一次任务消耗的词元量可以达几十倍至几百倍。推理算力的占比不断上升；不仅算力芯片，存储芯片也有短期产能瓶颈；电、水、通信的基础支撑等都将影响算力的发展。\n第三，如何解决“数据孤岛”问题。垂直领域的“数据孤岛”问题一直存在。工业互联网经过多年的发展还没有完全解决“数据孤岛”问题。“数据不动模型动”的可操作性；行业知识数据有多少可以靠科学原理模拟计算产生等受到关注。\n第四，如何保障安全。这包括黑客（恶意模型）攻击问题；信息投毒；正常使用人工智能时也可能存在高风险场景；如何处理“管得住”与“放得开”的关系等。\n总 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郭锦辉\n当机器开始思考，人类如何与之相处？当算法参与决策，安全如何保障？当技术挑战伦理，治理如何跟上？当鸿沟不断拉大，普惠如何实现？9月19日，由中国经济时报社主办的2026年经济前瞻论坛在北京举办。国务院发展研究中心产业经济研究部部长田杰棠在论坛上作了题为《面向“十五五”的智能经济：机理、进展与问题》的专题演讲，分享了他对上面这些问题的看法。\n我国正深入实施“人工智能（AI）+”行动，加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态。同时，我国不断完善人工智能治理体系。\n从数字经济走向智能经济，经济学可能发生哪些变化？田杰棠认为，人类经济发展数千年，经历了农耕、动力、能源、信息多次革命，但“认知、思考、决策”的能力一直是相对稀缺的。互联网经济降低了信息成本和交易成本。智能经济将可能降低生产侧、需求侧、宏观决策的机会成本。由于AI擅长处理超过人脑计算量的并行任务，AI能帮助人类在特定领域和方向加速科研过程。机会成本降低，将会优化资源配置效率；科研过程加速，将会推动技术进步，最终都会提升全要素生产率。与此同时，越来越多的“数字分身”，还将使劳动要素的供给显著增加。\n然而，“数字分身”的背后是词元，是算力、电力、通信、水耗等资源的组合，是劳动的资本化。田杰棠指出，当“数字分身”发展到具身智能阶段，人类难以被替代的“稀缺性”将备受关注。例如，与智能体委托代理关系中的“委托权”、承担法律责任的“签字权”，还有“默识性知识”和“泛化能力”。\n“面向‘十五五’，‘决策’将是人工智能应用相对成熟的环节。”田杰棠说。\n田杰棠分享了智能经济的一些进展。\n“人工智能+服务业”应用广泛。例如，在计算机编程领域，谷歌内部75%的新代码由AI生成；在金融领域，浙江网商银行采用秒级无接触授信；在医疗领域，科大讯飞使用“智医助理”辅助诊断。\n“人工智能+制造业”的应用落地呈现“双曲线”的特点，即小模型应用落地中间快；大模型应用落地两端快。未来，随着具身智能的发展，新一代智能制造将焕发出更大的潜力。\n“人工智能+公共管理”的应用越来越多，例如AI公务员服务、AI智能政务回访系统等。\n田杰棠认为，发展智能经济需要关注一些问题。\n第一，决策信息并不都“可编码”，例如默识性知识、内部信息、工人的手艺、研究者的灵感、模型“幻觉”等。\n第二，算力的“瓶颈”问题。与互联网经济不同，智能决策的边际成本并不接近于零。与对话相比，智能体执行一次任务消耗的词元量可以达几十倍至几百倍。推理算力的占比不断上升；不仅算力芯片，存储芯片也有短期产能瓶颈；电、水、通信的基础支撑等都将影响算力的发展。\n第三，如何解决“数据孤岛”问题。垂直领域的“数据孤岛”问题一直存在。工业互联网经过多年的发展还没有完全解决“数据孤岛”问题。“数据不动模型动”的可操作性；行业知识数据有多少可以靠科学原理模拟计算产生等受到关注。\n第四，如何保障安全。这包括黑客（恶意模型）攻击问题；信息投毒；正常使用人工智能时也可能存在高风险场景；如何处理“管得住”与“放得开”的关系等。\n总 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郭锦辉\n当机器开始思考，人类如何与之相处？当算法参与决策，安全如何保障？当技术挑战伦理，治理如何跟上？当鸿沟不断拉大，普惠如何实现？9月19日，由中国经济时报社主办的2026年经济前瞻论坛在北京举办。国务院发展研究中心产业经济研究部部长田杰棠在论坛上作了题为《面向“十五五”的智能经济：机理、进展与问题》的专题演讲，分享了他对上面这些问题的看法。\n我国正深入实施“人工智能（AI）+”行动，加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态。同时，我国不断完善人工智能治理体系。\n从数字经济走向智能经济，经济学可能发生哪些变化？田杰棠认为，人类经济发展数千年，经历了农耕、动力、能源、信息多次革命，但“认知、思考、决策”的能力一直是相对稀缺的。互联网经济降低了信息成本和交易成本。智能经济将可能降低生产侧、需求侧、宏观决策的机会成本。由于AI擅长处理超过人脑计算量的并行任务，AI能帮助人类在特定领域和方向加速科研过程。机会成本降低，将会优化资源配置效率；科研过程加速，将会推动技术进步，最终都会提升全要素生产率。与此同时，越来越多的“数字分身”，还将使劳动要素的供给显著增加。\n然而，“数字分身”的背后是词元，是算力、电力、通信、水耗等资源的组合，是劳动的资本化。田杰棠指出，当“数字分身”发展到具身智能阶段，人类难以被替代的“稀缺性”将备受关注。例如，与智能体委托代理关系中的“委托权”、承担法律责任的“签字权”，还有“默识性知识”和“泛化能力”。\n“面向‘十五五’，‘决策’将是人工智能应用相对成熟的环节。”田杰棠说。\n田杰棠分享了智能经济的一些进展。\n“人工智能+服务业”应用广泛。例如，在计算机编程领域，谷歌内部75%的新代码由AI生成；在金融领域，浙江网商银行采用秒级无接触授信；在医疗领域，科大讯飞使用“智医助理”辅助诊断。\n“人工智能+制造业”的应用落地呈现“双曲线”的特点，即小模型应用落地中间快；大模型应用落地两端快。未来，随着具身智能的发展，新一代智能制造将焕发出更大的潜力。\n“人工智能+公共管理”的应用越来越多，例如AI公务员服务、AI智能政务回访系统等。\n田杰棠认为，发展智能经济需要关注一些问题。\n第一，决策信息并不都“可编码”，例如默识性知识、内部信息、工人的手艺、研究者的灵感、模型“幻觉”等。\n第二，算力的“瓶颈”问题。与互联网经济不同，智能决策的边际成本并不接近于零。与对话相比，智能体执行一次任务消耗的词元量可以达几十倍至几百倍。推理算力的占比不断上升；不仅算力芯片，存储芯片也有短期产能瓶颈；电、水、通信的基础支撑等都将影响算力的发展。\n第三，如何解决“数据孤岛”问题。垂直领域的“数据孤岛”问题一直存在。工业互联网经过多年的发展还没有完全解决“数据孤岛”问题。“数据不动模型动”的可操作性；行业知识数据有多少可以靠科学原理模拟计算产生等受到关注。\n第四，如何保障安全。这包括黑客（恶意模型）攻击问题；信息投毒；正常使用人工智能时也可能存在高风险场景；如何处理“管得住”与“放得开”的关系等。\n总 监 制丨杨玉洋车海刚\n监 制丨陈 波刘卫民\n审 核丨周子勋 发 布丨张贵辰","full_text":"田杰棠： 面向“十五五”，“决策”将是人工智能应用相对成熟的环节\n（来源：中国经济时报）\n■中国经济时报记者 郭锦辉\n当机器开始思考，人类如何与之相处？当算法参与决策，安全如何保障？当技术挑战伦理，治理如何跟上？当鸿沟不断拉大，普惠如何实现？9月19日，由中国经济时报社主办的2026年经济前瞻论坛在北京举办。国务院发展研究中心产业经济研究部部长田杰棠在论坛上作了题为《面向“十五五”的智能经济：机理、进展与问题》的专题演讲，分享了他对上面这些问题的看法。\n我国正深入实施“人工智能（AI）+”行动，加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态。同时，我国不断完善人工智能治理体系。\n从数字经济走向智能经济，经济学可能发生哪些变化？田杰棠认为，人类经济发展数千年，经历了农耕、动力、能源、信息多次革命，但“认知、思考、决策”的能力一直是相对稀缺的。互联网经济降低了信息成本和交易成本。智能经济将可能降低生产侧、需求侧、宏观决策的机会成本。由于AI擅长处理超过人脑计算量的并行任务，AI能帮助人类在特定领域和方向加速科研过程。机会成本降低，将会优化资源配置效率；科研过程加速，将会推动技术进步，最终都会提升全要素生产率。与此同时，越来越多的“数字分身”，还将使劳动要素的供给显著增加。\n然而，“数字分身”的背后是词元，是算力、电力、通信、水耗等资源的组合，是劳动的资本化。田杰棠指出，当“数字分身”发展到具身智能阶段，人类难以被替代的“稀缺性”将备受关注。例如，与智能体委托代理关系中的“委托权”、承担法律责任的“签字权”，还有“默识性知识”和“泛化能力”。\n“面向‘十五五’，‘决策’将是人工智能应用相对成熟的环节。”田杰棠说。\n田杰棠分享了智能经济的一些进展。\n“人工智能+服务业”应用广泛。例如，在计算机编程领域，谷歌内部75%的新代码由AI生成；在金融领域，浙江网商银行采用秒级无接触授信；在医疗领域，科大讯飞使用“智医助理”辅助诊断。\n“人工智能+制造业”的应用落地呈现“双曲线”的特点，即小模型应用落地中间快；大模型应用落地两端快。未来，随着具身智能的发展，新一代智能制造将焕发出更大的潜力。\n“人工智能+公共管理”的应用越来越多，例如AI公务员服务、AI智能政务回访系统等。\n田杰棠认为，发展智能经济需要关注一些问题。\n第一，决策信息并不都“可编码”，例如默识性知识、内部信息、工人的手艺、研究者的灵感、模型“幻觉”等。\n第二，算力的“瓶颈”问题。与互联网经济不同，智能决策的边际成本并不接近于零。与对话相比，智能体执行一次任务消耗的词元量可以达几十倍至几百倍。推理算力的占比不断上升；不仅算力芯片，存储芯片也有短期产能瓶颈；电、水、通信的基础支撑等都将影响算力的发展。\n第三，如何解决“数据孤岛”问题。垂直领域的“数据孤岛”问题一直存在。工业互联网经过多年的发展还没有完全解决“数据孤岛”问题。“数据不动模型动”的可操作性；行业知识数据有多少可以靠科学原理模拟计算产生等受到关注。\n第四，如何保障安全。这包括黑客（恶意模型）攻击问题；信息投毒；正常使用人工智能时也可能存在高风险场景；如何处理“管得住”与“放得开”的关系等。\n总 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