当前，人工智能领域不断迎来技术突破——仿人机器人首次完成半程马拉松并创下短跑纪录，知名AI企业智谱推出跻身全球顶尖行列的开源模型，类脑计算架构在能效方面实现显著进步……然而这些前沿成果，与普通民众的日常生活仍存在距离。

业内专家预判，人工智能产业有望在下一个五年计划期间迎来高速增长，届时将涌现更多具有广泛影响力的标志性应用。作为国内人工智能发展的高地，北京将如何把握机遇，实现新一轮的跨越？

1. 仿人机器人需突破实用化瓶颈

跳舞、长跑、拳击……仿人机器人无疑是今年科技界的焦点。尽管评价不一，但社会对其发展普遍抱有较高期望。

“体育赛事是以实际环境检验仿人机器人技术水平的有效途径，其意义远超实验室内的反复调试。”近日，刚刚获得半马冠军的“天工”研发团队负责人王海华在接受采访时表示。赛场上机器人时而表现稳健，时而出现晃动，这说明其批量生产与商业化落地仍存在诸多待解难题。

王海华指出，当前产业化面临系统性的挑战：在技术层面，机器的认知判断、运动协调与本体性能仍需整体提升，尤其在多变、非规范场景中的稳定表现是关键难点；在产业生态方面，核心部件价格偏高、软硬件接口不一致、缺乏经过充分验证的高价值应用场景，都在不同程度上限制了行业进步。

他建议，北京应凭借其丰富的应用场景和完善的产业链，重点突破多模态感知、运动控制等关键技术，推进仿人机器人专用芯片与系统软件的协同开发，构建自主可控的技术体系，推动行业标准统一，拓展具有实际价值的高质量示范场景。

目前，夺冠的机器人已进入福田康明斯的智能工厂，承担物料搬运等实际操作。但要实现大规模应用，仍需经历复杂工况下的长期验证、工艺优化与持续改进，以确保其运行安全可靠。王海华认为，短期内，具身智能机器人最有可能在特殊作业、工业制造等任务明确、环境可控、重复度较高的领域率先推广，将人类从高危、有害劳动中解放出来，更易形成技术与商业的良性循环。

2. “模型竞赛”后何时迎来突破性应用？

作为人工智能产业的重镇，北京已累计备案上线大模型183款，总量位居全国首位。豆包、智谱等代表性模型性能已进入国际领先行列。自2023年起，国内大模型企业竞争日趋激烈，形成“百模竞逐”的格局。

“发展初期出现大量企业投入模型研发是正常现象，过程中虽可能存在资源重复，但最终会通过市场筛选和政策引导实现合理分工。”北京智谱华章科技有限公司董事长刘德兵表示。以他所在的基础模型领域为例，由于投入规模大、门槛高，不少企业已逐步转向更具优势的行业应用方向。

今年以来，智谱推出的GLM-4.6模型在代码生成方面取得重要进展，在全球开发者参与的程序设计评测平台Code Arena中，该模型与GPT-5等国际顶尖系统并列榜首。

行业内外都在期待大模型能催生具有广泛影响力的标志性应用，这一突破何时能够到来？

“目前对话型模型已较为普及，但人们更期待模型智能水平的进一步提升。”刘德兵指出，这需要大模型进化至L4级别，具备自主学习与持续演进的能力。然而要实现这一目标，仍需克服多项技术难点，例如模型的长期记忆机制——不仅要能在单次交流中记住信息，更要在接收反馈后形成持久记忆，并自主进行判断。

目前，全球领先的AI企业都在向L4级大模型的目标迈进，北京的企业也在其中。“北京具备优势率先孕育出具有影响力的智能应用。”刘德兵认为，北京拥有丰富的人才资源，能够敏锐把握技术发展趋势并快速响应，结合良好的创业环境和政策支持，这里有望成为突破性应用的诞生地。

3. 人工智能发展亟需构建安全屏障

人工智能的快速发展也带来伦理与道德层面的新课题。当用户通过手机与大模型对话，在获取信息与情感陪伴的同时，也面临隐私泄露的潜在风险。

北京前瞻人工智能安全与治理研究院院长曾毅强调，AI发展必须在技术层面建立完善的隐私保护机制，在确保用户知情同意的前提下，严格遵循数据采集与使用的“最小必要”原则。对敏感个人信息，应建立分级分类的管理体系，并将隐私保护要求融入AI系统的基础架构。

人工智能时代的到来也让不少人担忧就业岗位的替代问题。“技术变革不会导致大规模失业，而是推动职业结构的重塑。”曾毅表示，当前AI仍处于专用智能向通用智能过渡的阶段，其本质仍是信息处理工具，尚不能完全取代人类。

面对AI带来的就业结构变化，政府部门应聚焦于“转型”而非“替代”。一方面，重复性高、危险性强的岗位被技术取代是发展的必然；另一方面，AI也将催生诸多新兴职业，如AI伦理评审、系统安全工程师、人机协作培训师等。

为应对这一转变，政府、企业与社会需共同发力：政府部门应加强职业培训体系建设，促进人工智能创造的经济效益合理分配，特别是当被替代岗位人员以专业知识、数据贡献等方式参与其中时，应确保其获得相应回报；企业在推进技术应用的同时，应根据实际情况组织员工转岗培训；个人则需要着力培养AI难以替代的情感交流、创意构思与团队协作能力，构筑自身核心竞争力。