智能原生：從“概念圖景”到“現(xiàn)實生產(chǎn)力”

智能原生，是技術浪潮下的新熱詞，它代表著一場以智能技術重構生產(chǎn)邏輯的深刻范式革命，其影響將穿透產(chǎn)業(yè)生態(tài)結構、組織運行形態(tài)，乃至經(jīng)濟社會運行的底層邏輯。

當前我國在智能原生賽道上與全球同步起跑，但也面臨著從技術概念走向產(chǎn)業(yè)實踐的現(xiàn)實挑戰(zhàn)，在平衡預期與價值、模型與工程、數(shù)據(jù)與應用、生態(tài)與安全等方面存在挑戰(zhàn)，需要由淺入深、由點及面、協(xié)同破局，推動智能原生真正從“概念圖景”轉化為“現(xiàn)實生產(chǎn)力”。

智能原生：

不僅是新名詞，更是范式轉移

智能原生的提出，不是為了創(chuàng)造一個新的商業(yè)標簽，而是回應當下大模型走入實際行業(yè)場景、深度嵌入經(jīng)濟社會運行邏輯的重大命題。

要理解智能原生的革命性，首先必須將其與傳統(tǒng)的“AI+”模式明確區(qū)分。如果說“AI+”是在現(xiàn)有系統(tǒng)上“打補丁”或“外掛”AI功能，那么智能原生則意味著以AI為系統(tǒng)設計的底層邏輯與能力中樞，驅動從技術架構、業(yè)務流程、組織角色到價值創(chuàng)造方式的全方位重塑。

這也意味著，智能原生不僅是技術能力的躍遷，更是認知范式的改變——從“使用AI”走向“由AI構建”。這種轉變具體體現(xiàn)在以下幾個方向：

一是智能原生。智能不再是“外掛”的功能，而是系統(tǒng)的中央處理器。整個應用的邏輯、流程和交互都圍繞這個智能核心來構建和展開。它強調 “智能驅動程序”，而不是程序調用智能。未來的智能可能不只來源于單一的大模型，可能是多個大模型、小模型、知識圖譜等多種技術的混合體。

二是交互原生。徹底革新了人機交互模式，從點擊指令到對話完成任務，也就是從基于圖形用戶界面（GUI）的指令式交互，轉向基于自然語言和意圖理解的對話式和任務式交互。

三是進化原生。智能原生應用往往擁有自主感知、決策與進化能力。它在與用戶、環(huán)境的交互中不斷吸收新數(shù)據(jù)、新知識，并通過自動化的反饋閉環(huán)來優(yōu)化自身的模型和策略，從而實現(xiàn)能力的持續(xù)進化。隨著用戶的使用越多，上下文能力越強，越“懂”用戶。

值得注意的是，智能原生并非一個非黑即白、一蹴而就的狀態(tài)，而是一個光譜概念，其原生程度有高有低。

從簡單的原生功能（如文檔軟件的“一鍵總結”），到獨立的原生應用（如AI代碼助手），再到完全基于AI重構業(yè)務的原生企業(yè)（如涌現(xiàn)出的“一人企業(yè)”），乃至全新的原生硬件（如AI 眼鏡），我們正處在一個原生形態(tài)不斷涌現(xiàn)和演化的動態(tài)階段。

全球實踐：

從底層生態(tài)到高價值場景

觀察全球范圍內的領先實踐，智能原生新業(yè)態(tài)、新模式層出不窮，從底層生態(tài)構建到高價值場景創(chuàng)造，再到智能終端革新，智能原生在不同層面點狀探索，逐步連接實現(xiàn)體系重塑。

一是巨頭引領底層生態(tài)，定義智能原生開發(fā)范式。OpenAI、Google等科技巨頭依托基礎模型及生態(tài)布局，成為智能原生底層生態(tài)的核心構建者，通過技術輸出與生態(tài)牽引，主導智能原生的底層協(xié)議與開發(fā)范式定義。

如OpenAI通過GPT系列模型及開放API生態(tài)，打造出人工智能時代的類“iOS/Windows”平臺，吸引全球數(shù)百萬開發(fā)者基于其接口開發(fā)多樣化原生應用，形成規(guī)模化應用商店雛形及行業(yè)生態(tài)。

二是賦能高價值場景，重塑研發(fā)與知識工作流。智能原生應用在高價值、高腦力密度的場景中深度重構工作流程。在代碼領域，AI開始從輔助工具向深度協(xié)作演進，以GitHub Copilot、Cursor等為代表的AI助手已成為開發(fā)者“第二大腦”，新興項目（如Devin）更瞄準完全自主的AI軟件工程師角色。應用形態(tài)歷經(jīng)“智能助手—編碼工具—智能體”迭代，能力從行級補全躍升至自然語言驅動的功能開發(fā)，推動開發(fā)范式向沉浸協(xié)作模式遷移。

在科研領域，材料研發(fā)從傳統(tǒng)實驗試錯法演進為AI成分篩選、性能預測與實驗優(yōu)化的閉環(huán)迭代。其中，藥物研發(fā)通過AI實現(xiàn)分子屬性預測、虛擬篩選及蛋白質預測等，顯著縮短研發(fā)周期、降低研發(fā)成本；工業(yè)仿真通過機理與數(shù)據(jù)融合驅動的實時仿真智能體，大幅提升仿真精度與效率。

三是創(chuàng)新智能終端形態(tài)，重構人機交互入口。智能原生推動硬件形態(tài)從傳統(tǒng)的“指令交互”向“意圖交互”“意圖理解”深度變革。

以Meta Ray-Ban智能眼鏡為例，新一代終端通過自然語言讓AI Agent直接解析用戶需求并自主調用服務完成任務，推動硬件角色從“應用容器”向“智能服務直接觸點”轉變。通過重塑人機交互入口，未來硬件或將成為智能服務的核心連接載體。

從概念走向現(xiàn)實，推動智能原生真正“落地生根”

盡管前景廣闊，但將智能原生轉化為現(xiàn)實生產(chǎn)力，產(chǎn)業(yè)界仍面臨著一系列挑戰(zhàn)，主要有以下四對關系橫亙在智能原生的理想與現(xiàn)實之間。

一是高預期與低ROI（投資回報率）。這是當前智能原生落地最直接、最普遍的障礙。大模型的爆火點燃了幾乎所有企業(yè)的熱情，但“理想豐滿、現(xiàn)實骨感”的落差，導致部分企業(yè)在初步試用后熱度反而下降，甚至將AI項目視為昂貴的“玩具”。而且，國內用戶對軟件的付費習慣，尤其是對SaaS服務的低付費意愿，給智能原生應用的商業(yè)化帶來了壓力。

二是模型“萬能論”與工程現(xiàn)實。用戶大多期待AI能一步到位地解決復雜問題，然而現(xiàn)實并非如此簡單，AI系統(tǒng)不是只有大模型，它是個金字塔，下面是大量的支撐能力。大模型本身的能力可能只占到最終AI應用價值的20%，而剩下80%的價值，來源于提示詞工程、知識庫構建、Agent編排、安全與合規(guī)兜底等一系列復雜的系統(tǒng)工程。

三是數(shù)據(jù)驅動與數(shù)據(jù)貧瘠。智能原生的核心是數(shù)據(jù)驅動，但我國在“數(shù)據(jù)燃料”的供給上面臨著嚴峻挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)化程度低，數(shù)據(jù)孤島帶來流通壁壘，這些已成為制約產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心瓶頸。在更宏觀的層面，行業(yè)間的數(shù)據(jù)共享機制尚未建立，公共數(shù)據(jù)的授權運營仍處于早期探索階段。

四是技術創(chuàng)新與安全倫理。智能原生應用的自主性帶來了前所未有的機遇，也伴隨著難以預測的風險。安全與倫理問題，正成為懸在智能原生發(fā)展頭頂?shù)摹斑_摩克利斯之劍”。除了需要應對生成式AI帶來的新型安全威脅，還有兩方面安全風險需要關注：Agent的不可預測性和自主智能對價值對齊的需求。

但是，面對上述鴻溝，我們不能望而卻步，而應以更加務實和系統(tǒng)的策略，推動智能原生在中國真正“落地生根”，成為驅動經(jīng)濟社會發(fā)展的新質生產(chǎn)力。未來的企業(yè)將不再是先有流程，后加智能，而是以智能為本，生長流程。

要迎接這個人機協(xié)同進化的新時代，需要大模型企業(yè)、行業(yè)用戶和政府共同發(fā)力。

一是“從邊緣到核心”，務實引導行業(yè)擁抱智能原生。著眼未來的同時，摒棄一步到位的幻想，采取務實、漸進的策略。通過這些“甜點級”應用，讓企業(yè)快速建立對AI的體感和信任，培養(yǎng)使用習慣，同時積累寶貴的工程經(jīng)驗和數(shù)據(jù)。在邊緣場景取得成功后，選擇業(yè)務痛點明確、數(shù)據(jù)基礎較好的切口，進行深度滲透。

二是重視工程化能力價值。行業(yè)應充分認識到“80%的工程價值”，鼓勵和支持在提示詞工程、向量數(shù)據(jù)庫、模型安全、Agent編排等領域的工具鏈創(chuàng)新和最佳實踐分享，形成標準化的解決方案，降低AI應用的開發(fā)和維護成本。

三是建立智能原生的人才與組織機制。智能原生革命最終是人的革命，急需培養(yǎng)既懂業(yè)務又懂AI的翻譯官式復合型人才。

為此，應打破技術部門與業(yè)務部門之間的壁壘，設立AI交叉崗位，推動技術人員深入業(yè)務一線，業(yè)務人員參與AI項目設計。同時，更要著力塑造原生文化，讓使用AI進行決策、協(xié)作和執(zhí)行成為員工的默認工作方式。

（本文作者魏凱系中國信息通信研究院人工智能研究所所長、工業(yè)和信息化部人工智能標準化技術委員會秘書長，孫鑫系中國信息通信研究院人工智能研究所副總工程師，李靜雯系中國信息通信研究院人工智能研究所工程師，由本刊 記者孫冰采訪整理。）

編輯：鄭雪zhengxue@ceweekly.cn

美編：孟凡婷