【编者按】2026年上半年，我国高技术产业交出了一份亮眼的外贸与产业成绩单：海关总署数据显示，算力硬件进出口总额达5.13万亿元，同比增长56.6%；手术机器人出口同比激增3.3倍，工业机器人出口同比增长18.6%；国家药监局数据显示，创新药对外授权总金额已达去年全年的八成规模。人工智能、机器人、创新药成为新“新三样”，通过硬科技壁垒、体系化韧性与全球定义权三重优势，推动中国从全球产业链的“嵌入者”蝶变为“体系构建者”，改写大国产业博弈的攻守态势，重塑全球价值链分配体系。

2025年9月23日，21世纪经济报道发布《新“新三样”领跑，接力中国资产重估》报道研究，在全市场首次提出新“新三样”概念，聚焦人工智能、机器人、创新药的产业发展叙事，启动大型系列专题报道和智库课题研究。

近期21世纪经济研究院联合中国银河证券研究院，在前期研究成果的基础上形成年中观察报告《新“新三样”报告：新质生产力深刻重构全球竞争力》，并同步启动系列专访，对新“新三样”的产业现状、竞争格局与未来趋势进行系统梳理与深入分析。

本期专访，我们特邀中国银河证券计算机首席分析师吴砚靖、中科紫东太初CTO张家俊和红松集团首席运营官丘晖，深度解读智能经济新范式，研判中国产业突围路径与全球创新定位。

21世纪经济报道记者雷晨

2026年以来，以人工智能、人形机器人、创新药为代表的新“新三样”，正从技术叙事走向产业兑现。

21世纪经济报道记者近期专访中国银河证券计算机首席分析师吴砚靖、中科紫东太初CTO张家俊和红松集团首席运营官丘晖。三位受访者分别站在资本市场、技术研发和产业应用一端，对AI Agent作出了相近判断：行业正在告别以展示能力为主的Demo阶段，进入以完成任务和创造收入为标准的应用阶段。

吴砚靖认为，2026年可以视为AI Agent的应用元年。底层Token（词元）消耗呈指数级增长趋势，单次任务调用的Token（词元）数量也在发生结构性变化，说明智能体承接的工作正在变得更复杂。行业过去讨论的是模型能否答对问题，企业现在关心的是智能体能否理解任务、规划流程、调用工具并交付结果。

按照行业对智能体能力的划分，L1阶段主要是聊天工具，L2阶段具备推理能力，L3阶段开始进入真正意义上的智能体阶段。吴砚靖判断，当前行业正处于从L2向L3跨越的节点。AI由此开始承担一部分原本属于员工的流程性工作，数字员工的概念也开始融入企业经营。

张家俊从研发一侧给出了更具体的产业路径。2023年，大语言模型集中爆发；2024年，行业重点转向多模态；2025年，市场开始关注智能体；进入2026年，智能体开始迈向广泛应用。中科紫东太初在2020年组建多模态大模型研发团队，此后陆续发布图文音多模态大模型、全模态大模型、智能体大模型和多模态推理大模型，技术路线逐步聚焦于真实场景。

企业先算投入产出账

企业客户对AI Agent的态度更直接。吴砚靖观察到，过去一年市场对智能体落地仍有疑虑，2026年以来，越来越多企业开始把智能体放进真实业务流程。推动这一变化的核心原因，是商业价值得到验证。

企业购买AI服务，首先计算投入产出比。丘晖认为，这笔账不能只看省了多少人工成本。对于用户运营型企业，AI更重要的价值在于改善体验、促进用户留存和复购。银发用户的生命周期普遍较长，红松已经拥有续费超过五年的用户群体，留存率每提升一个百分点，都可能转化为长期收入。

这也是AI Agent区别于传统软件的地方。过去软件公司主要出售功能模块，通过License或席位收费。智能体开始承担具体任务后，客户购买的对象逐渐变成可交付的结果。吴砚靖认为，未来企业评价AI价值的标准，会从功能清单转向任务完成效果和Token（词元）调用规模，科研、文娱、教育、营销、制造业都可能受到影响。

她给出三个观察指标，用于判断一个行业是否会被AI优先重塑。第一，能否形成高质量数据闭环；第二，任务结果是否能够量化；第三，业务流程是否具备高频执行特征。满足这些条件的行业，更容易出现AI原生应用。

在张家俊看来，OpenClaw龙虾受到关注，加速了用户教育。它没有改变智能体依赖大模型能力的底层逻辑，却让更多用户第一次直观看到AI执行任务的过程。进入严肃生产场景后，通用智能体面临的门槛也随之提高。

企业首先关注安全。智能体在完成任务时通常需要调用数据、文件和系统权限，权限管理不清晰，可能带来数据泄露、隐私暴露和误操作。许多企业要求数据和模型保留在本地，私有化部署又会带来成本压力。

专业性是第二道门槛。科研创新、工业研发等高价值场景需要智能体理解专业流程、调用专业工具，并根据任务选择工具链。张家俊介绍，中科紫东太初推出的ScienceClaw面向科研创新场景，集成了3000多个专业工具，通过智能调度机制完成自动调用。系统采用底层隔离机制控制权限边界，让智能体在不同场景下拥有不同权限。

可信性决定智能体能否进入核心流程。张家俊指出，许多智能体只能给出结果，无法说明任务如何拆解、工具为何调用、结论依据来自哪里。ScienceClaw因此加入可视化设计，展示任务执行、工具调用、信息检索和推理过程，并标明信息来源。安全、专业和可信三项能力，构成智能体进入产业场景的基础条件。

真实场景决定护城河

相比办公和制造，银发经济是一条容易被低估的应用赛道。丘晖给出的判断是，对于退休人群，AI正在从可选工具变成刚需产品。这种变化由场景驱动。老年用户不会因为模型参数提升而主动使用AI，他们会为修复老照片、把静态照片制作成视频、记录个人偏好、延续上一次对话等功能持续使用。

语音、图片和视频比文字输入更适合这一群体，多模态能力因此直接降低了使用门槛。红松从2023年开始跟进大模型，到2025年已全面接入市场主流模型，并自主研发面向中老年群体的AI应用，覆盖课程辅导、语音陪伴、内容创作等场景。

红松笔记是其中一个案例。用户上传照片或生活记录后，AI可以生成适合场景的文字，并结合地点、时间和情绪优化表达。红松没有绑定单一模型，而是采用多模型并联和场景化路由机制，根据任务调用不同模型。丘晖认为，随着模型能力逐渐普及，企业长期竞争力将更多来自对用户的理解、连续的行为数据和稳定的服务能力。

中国AI生态也在形成自己的发展路径。吴砚靖认为，海外市场更多从底层训练算力和基础模型向应用层扩展，中国市场更多从应用需求出发，通过丰富场景推动技术迭代，再向推理层、平台层和生态层延伸。庞大的用户基础和应用场景，为产品快速迭代提供了土壤。推理需求增长、电力成本和基础设施布局，也在影响国内智能体产业的发展节奏。

她提到，国内算力产业正在采取两条线并行的策略：在合规范围内利用先进技术资源，保持与全球前沿同步；加快国产芯片、先进封装、存储等产业链环节发展。这条路径既保证中国AI产业持续参与全球竞争，也降低关键技术受制于人的风险。

技术继续向前，人的价值坐标同步变化。张家俊认为，能够被清晰描述、写入工作流并标准化执行的任务，会越来越多地交给智能体。在ScienceClaw的开发过程中，少量研发人员借助大模型和智能体工具，已经可以完成过去需要更多人力承担的工作。

人需要保留的核心能力，一类是提出新问题并调动AI解决问题的创造力，另一类是面对海量结果时作出筛选和判断的能力。张家俊认为，创造力决定一个人能够走多远，判断力决定一个人是否会走错方向。

AI Agent赛道的竞争因此已经不再只是模型能力竞争。企业能否证明投入产出，智能体能否安全进入流程，产品能否持续理解用户，正在决定这项技术的产业价值。