說出需求，代碼就能自動生成﹔輸入文字，就能調用電腦裡的各類程序、工具，完成復雜任務……當前，AI（人工智能）正經歷深刻躍遷，從模型階段走向應用階段。其中，智能體是最主流的應用形態之一。這意味著AI由聊天工具向“數字員工”或者“代理人”轉變，並快速向生產制造、物流配送、醫療診斷、政務服務等領域滲透。

　　4月28日召開的中共中央政治局會議提出“全面實施‘人工智能+’行動，發展智能經濟新形態”，今年的《政府工作報告》首次提出“打造智能經濟新形態”，這些釋放出鮮明信號：AI正在與生產力對接，走向萬千場景、走入千家萬戶。

　　在這一過程中，一些問題也值得關注與警惕。過去幾年，大模型參數規模不斷刷新紀錄，算力投入持續增長，Token（詞元）消耗快速攀升。相關數量指標能夠反映技術能力和資源投入情況，很有必要。但如果AI的價值標尺僅停留在“投入了多少”“消耗了多少”，就容易形成“重投入、輕產出”的傾向，比如盲目追風、不顧實際應用搞大模型，一哄而上搞“Token排行榜”“燒Token比賽”等。

　　這種模式下，實體經濟是否被賦能、生產效率是否得到提升、人民群眾是否真正受益，就容易被忽略。長此以往，資源就可能更多流向技術自我循環，而不是流向產業一線，不利於智能經濟健康發展。

　　如何應對？一個有效方式是為智能經濟打造科學的評價體系，通過科學指標衡量其實際應用、實際產出。目前看，“日活智能體數”（Daily Active Agents，簡稱DAA）可作為一個重要指標。如果說Token衡量的是智能消耗，那麼DAA衡量的則是智能生產力，即每天有多少智能體完成了交付任務。Token是智能經濟消耗的“電費單”，DAA是智能經濟增長的“成績單”。前者算的是用了多少資源，后者算的是創造了多少價值。比如，一次醫療輔助診斷，一次生產排程，一次物流調度，一張自動處理完成的工單，一次促成交易的智能撮合服務，等等。有了科學指標，我們就能更清楚地看到AI給生產生活帶來的實際改變和效益。

　　實際上，高端產業也會出現低水平重復建設，新賽道尤其需要貫徹新發展理念。有了科學的評價體系，才能推動智能經濟高質量發展。DAA成為重要指標，有助於引導各類資源更多流向以實體經濟為主的產業智能化領域，流向解決產業問題、提高生產力、服務社會、改善民生的創新方向。我們發展AI、激活智能經濟，說到底還是要服務實體經濟，賦能全社會的創新創造，一定不能走脫實向虛的路子。

　　我們緣何敢於在國際上率先提出以DAA來衡量智能經濟？就在於獨特的中國優勢。中國擁有全球最豐富的應用場景、最完整的產業鏈、最大的數字消費市場，每天都在產生海量真實需求，訂機票、訂酒店、預約體檢、撰寫研究報告、投資理財等，都將成為智能體生長的肥沃土壤。充分利用這樣的優勢和條件，更加注重人工智能技術與實體經濟結合、與真實場景結合、與群眾訴求結合，我們定能走出一條以解決實際問題為導向、以滿足真實需求為目標的智能經濟發展新路徑。

　　AI不能隻在實驗室裡“刷榜”，必須到工廠車間裡“干活”。用AI服務人類，這是科技界、產業界的初衷。錨定這個目標踏踏實實往前走，把技術優勢真正轉化為產業升級的勝勢，高質量發展將擁有更強勁的引擎。

　　（作者為百度公司創始人、《智能經濟》作者）

　　《 人民日報 》（ 2026年07月15日 05 版）