7月15日,《人民日報》發表百度創始人李彥宏的署名文章——《為智能經濟打造科學評價體系》。
文章提出,推動智能經濟高質量發展,需要建立科學的評價體系,以“日活智能體數”(DAA)為重要指標,衡量人工智能的實際應用與實際產出,引導資源更多流向以實體經濟為主的產業智能化領域。
在今年5月舉辦的Create 2026百度AI開發者大會上,李彥宏提出DAA這一概念,認為“衡量一個平臺和生態的繁榮,更應該看DAA這個指標,關注有多少Agent在給人類干活,并交付結果”。
全文如下:
說出需求,代碼就能自動生成;輸入文字,就能調用電腦里的各類程序、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,并快速向生產制造、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,不利于智能經濟健康發展。
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,那么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,有助于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。
我們緣何敢于在國際上率先提出以DAA來衡量智能經濟?就在于獨特的中國優勢。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不能只在實驗室里“刷榜”,必須到工廠車間里“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。
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上游新聞 楊昕華
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