本文摘自《云栖战略参考》，这本刊物由阿里云与钛媒体联合策划。目的是为了把各个行业先行者的技术探索、业务实践呈现出来，与思考同样问题的“数字先行者”共同探讨、碰撞，希望这些内容能让你有所启发。

文 / 阿里云研究院

智实融合，指的是智能技术，尤其是人工智能技术，与物理世界的深度融合。这一概念强调的是将先进的计算能力、数据处理技术和人工智能算法等智能技术应用于实际生活工作场景中，深入到物理世界中，对物理系统进行优化或增强，以实现更加智能化的决策和操作。智实融合不仅是一种技术趋势，更是对未来社会结构与运作模式的一种前瞻性思考。

作为重塑全球格局的核心驱动力之一，智实融合正在从个人消费场景到工业制造、城市治理等多个领域全面渗透。在这一过程中，智能终端设备与云端计算平台协同联动，形成高效互联的生态系统，推动社会向高度智慧化和自动化的方向演进。这种深度融合催生了大量创新性产品和服务形态，为经济社会注入了前所未有的活力。

人工智能不仅限于虚拟数字空间，更应着眼于如何利用其强大的学习机制和认知能力去优化现实中的各种流程和服务，能够深入到更广泛的现实生活中去提高效率、解决问题乃至创造新的价值形式。

随着智实融合的推进，生产力将实现质的飞跃。AI 驱动的新型生产关系和组织形式，会提升资源配置效率与创新能力，优化产业结构，加速科技进步。人们的生活方式也将被重塑，未来城市将更宜居宜业，人机协作会成为常态，开启充满无限可能的新时代。智实融合不仅是科技发展的新阶段，更是人类进步的重要标志，它打破了虚拟与现实的界限，引领我们进入智能新时代。

智实融合：驱动智能技术与实体经济协 同共进的新动力

智实融合作为创新驱动发展的核心引擎，通过智能化技术与实体物理系统的深度融合与协同，实现了虚实交互的高效赋能，推动社会向数字化、智慧化迈进。无论从战略价值还是实践意义来看，其价值潜力与必要性均不可估量。

智能技术赋能实体经济：重塑生产方式与价值创造

智能技术的赋能显著优化了实体行业的运营效能，为企业构筑了更具竞争力的市场地位。以制造业为例，通过工业机器人、数字孪生技术和自动化生产线的应用，不仅大幅降低了人工成本和资源浪费，还实现了生产流程的高度柔性化与精准化。这一技术驱动的转型大幅提升了行业整体的运营效率，并推动传统产业向智能化方向迈进，完成了从传统制造到智能制造的升级。

智能技术的广泛应用不仅提升了单个企业的运营效率，还推动了产业链上下游的协同创新与资源整合，从而构建起更具韧性和竞争力的产业生态体系。以人形机器人产业为例，上游通过高精度传感器和高算力芯片，提升机器人对环境的感知和理解能力。中游通过 AI 算法和大模型的研发，让机器人拥有更加强大的“大脑”。下游则根据行业需求开发智能化场景应用和解决方案。上下游共同借助智能技术协同创新，带动了整个产业链的升级。

此外，智能化技术还催生了新型商业模式和产品服务形态，进一步拓展了实体经济的价值创造空间。以智慧物流领域为例，无人机配送、自动驾驶货车等新兴技术正在逐步落地应用，为偏远地区和城市最后一公里配送提供了创新解决方案。与此同时，基于 AI、云计算和物联网等技术的智能供应链服务平台，使其可以根据市场需求快速调整生产规模和供应策略，满足快速变化的客户需求。这些变革不仅提升了用户体验，也为企业创造了更多增长点。

实体经济反哺智能技术：加速技术应用和技术迭代

如果说智能技术是智实融合的动力源泉，那么实体经济则是其不可或缺的承载平台。没有实体经济的支撑，任何技术都将失去落地场景和发展空间。因此，两者之间的融合并非单向输出，而是相辅相成、互促共生的动态过程。这种双向赋能的关系不仅推动了技术的快速迭代与优化，也为实体经济注入了新的活力和竞争力，从而在宏观层面上塑造了一个更加高效、可持续的社会生产体系。

首先，智能技术的发展离不开实际应用场景的验证和反馈，这一过程加速了技术的迭代和演进。无论是人工智能算法的优化，还是物联网设备的部署，都需要在实际的行业环境中进行测试和改进。以人工智能图像识别技术为例，通过大量数字图像数据在实验室进行训练，但在实际环境中部署应用后，通过对误判的结果进行标注反馈，技术人员改进算法，引入更多特征提取方法，并增加对不同光线、角度和遮挡情况的训练数据，大大提高了图像识别技术的准确率。

此外，实体经济中的多样化需求也进一步扩展了技术应用的边界和技术创新的方向。比如，在制造业领域，消费者对产品功能、外观设计以及生产周期的要求愈发严格，促使企业借助人工智能、大数据分析和物联网等技术来实现柔性制造；在医疗健康行业，人口老龄化趋势加剧以及慢性病患者数量增加，催生了远程诊疗、可穿戴设备等技术的快速发展；同样在教育领域，在线学习平台和虚拟课堂的普及，则是技术响应教育个性化和公平化需求的重要体现。这些需求驱动的技术创新，提升了智能技术的实用性，使得智能技术不再停留在实验室阶段，而是真正服务于社会经济发展，成为解决现实问题的有效工具，不仅拓宽了技术应用的场景范围，还引导着技术创新朝着更加人性化和可持续化的方向演进。

生成式 AI 加速智实融合发展发展历程和现状

过去几十年，人类不断探索将计算能力融入日常生活和物理世界的方法。这一过程中，主要依赖小型化、专用化的预编程算法与特定硬件结合来解决具体问题。例如， 在工业自动化中，基于规则的自动化系统广泛应用于质量检测和生产线控制；在消费电子领域，则借助简单的语音识别技术实现了基本的人机交互。

然而，这种模式存在明显局限。以仓储物流机器人为例，其视觉系统通过传统小模型算法与摄像头硬件结合识别货物。如果物料位置变化或环境干扰，机器人可能无法准确识别货物，导致搬运错误。此外，由于数据稀缺，传统小模型泛化能力有限，仓库布局变化时（如新增货架或调整通道），机器人可能碰撞或迷失方向。且不同类型的仓储环境需要重新训练模型，成本高昂。

随着算法不断突破，大规模预训练模型随之出现，具备更强的学习迁移能力和适应性学习能力，可在复杂多变的环境中学习和调整行为。多模态技术进一步提升了机器设备理解人类意图的能力，从根本上改变了人机交互方式，使其能执行更多泛化性任务，为数字世界与物理世界的深度融合创造了前所未有的机遇。

同样以仓储物流机器人为例，机器人不再局限于预设路线，而是可以根据仓库内货物实时分布、布局变化及订单优先级自主规划最优路径。多模态技术的应用使机器人能够同时处理图像、语音和其他传感器数据，根据工作人员的语音指令准确找到并搬运特定货物到指定地点。

生成式 AI 赋能智实融合的方式和价值

生成式 AI 以其卓越的内容生成和学习泛化能力，在物理世界中显著提升了任务执行的效率与准确性，为解决复杂问题提供了新视角。例如，大语言模型能够处理自然语言理解和生成任务；视觉大模型则可完成图像分类、语义分割等视觉感知任务；多模态大模型实现了文字、声音及图像等多种形式数据间的高效转换与理解，增强了智能体的环境感知和任务规划能力。同时这些模型还展现出零样本或少样本学习的能力，即使面对新任务也能表现优异，拓宽了应用范围。

在以下关键领域，生成式 AI 的独特优势及其对智实融合的具体贡献尤为显著：

增强的人机交互体验：通过集成自然语言理解和语音合成技术，大模型使机器能以更人性化的方式与用户交流，不仅限于简单的命令响应，而是能进行深层次对话，根据上下文理解意图，甚至预测需求。例如，在智能家居系统中，这种对话机制简化了操作流程，使设备控制更加直观易用。

精准的环境感知与理解：通过视觉大模型和多模态大模型，生成式 AI 能够全面感知并解析周围环境。在自动驾驶领域，先进的视觉与感知技术实现了对环境的实时分析与理解。而在智慧农业中，结合无人机高分辨率成像与深度学习图像识别，可动态监测作物生长状况并预警病虫害，为科学决策提供依据，减少经济损失。

高效的任务规划与执行：大模型具备策略优化能力，能理解任务、分解任务、制定优先级，并实时监控调整计划。以家庭场景中的机器人为例，机器人可以根据语音指令结合大模型进行服务任务规划，如取物、开关电器等。在搜索救援场景下，大模型帮助机器人分析环境并规划路径并实时调整。

增强的数据质量和标注效率：为了提升复杂的场景和任务下的数据质量，确保模型训练和应用效果，大模型能够纠正现有数据集中的错误信息，补充缺失的关键信息，识别并修正错误标注，填补缺失属性值。此外，大模型还能提供标注建议，甚至实现自动化标注，减轻人工负担，提高标注效率，减少人为错误。

智实融合的应用领域和实施路径

智实融合作为前沿趋势，正在深度重构各行业的竞争格局与价值创造模式。对于企业高层决策者而言，深入洞悉智实融合的战略意义及其在实际场景中的应用潜力，并精准把握其实施路径，成为在日益激烈的市场竞争中实现差异化优势和可持续发展的核心要务。

多领域融合，技术协同与数据驱动

智实融合技术正广泛赋能个人、企业、行业以及社会民生等多个领域。在个人应用方面，涵盖智能效率工具、 智能家居、智能穿戴等，提升生活便利性和舒适度；企业层面，涉及办公环境、研发设计、生产制造、供应链管理等环节，推动企业创新发展；行业专属领域，像汽车出行、交通物流、能源电力等，实现行业转型升级；社会民生领域，包括城市管理、公共教育、医疗健康等，提高社会整体福祉。企业应具备战略前瞻性和行业洞察力，结合自身业务所处的行业和领域提前布局新兴应用场景，探索蓝海市场，挖掘潜在业务增长点。

智实融合的应用广度正在快速延展，传统行业纷纷借助智能技术实现产业转型与升级。例如，无人机遥感监测、智能灌溉系统以及精准施肥技术的应用，使农民能够根据作物生长状况进行科学化管理。在教育领域，虚拟教师与个性化学习算法的应用逐渐普及，为精细化教学与个性化教育提供了技术支撑。这种融合不仅仅是技术层面的简单叠加，而是通过数据、算法和物理实体之间的深度交互，实现了生产效率提升以及商业模式创新。

智与实的融合程度也正在持续提升，其应用场景和技术深度不断扩展。例如智能家居已突破传统设备控制的局限性，逐步迈向基于用户行为模式学习的主动式智能服务，通过数据分析与算法优化实现个性化场景构建与自动化决策；自动驾驶技术在复杂动态环境中的感知能力、 路径规划及安全性保障方面也取得了显著突破，不断提升系统在复杂决策场景中的鲁棒性与可靠性。企业需加大研发投入，特别是在人工智能、云计算与物联网等关键技术领域进行战略布局，以满足市场对智能化体验日益增长的需求。

智实融合的核心在于多种前沿智能技术的协同整合与深度应用。云计算、人工智能、大数据和物联网等技术相互协同，共同推动实体企业的智能化变革。例如传统机器人的操作较为复杂，主要依赖精确的指令输入。随着大模型的引入，通过其强大的意图识别与语义理解能力，能够处理更具灵活性和泛化性的任务指令。再结合处理特定任务的专用小模型以及 AI 智能体，使机器人能够快速理解并精准执行复杂的任务需求。同时借助云计算强大算力、物联网实现设备实时互联，使得机器人能够高效执行任务，提升整体运营效率。企业不能孤立看待智能技术，需构建技术生态，发挥协同效应。

在智实融合体系中，数据作为核心资产贯穿始终，其价值挖掘与应用成为推动业务创新的关键驱动力。无论是在供应链管理中利用智能标签和传感器收集货物运输数据，用于优化库存与配送，还是医疗健康领域借助多源异构数据进行 AI 辅助诊断，数据的收集、分析与应用贯穿始终。企业应将数据视为智实融合的关键，挖掘数据价值，驱动业务决策与创新。

分层次推进，探索智实融合的创新路径

智实融合的推进需遵循由浅入深、循序渐进的原则，结合企业的资源禀赋与战略目标，选择适配的发展路径，最终实现智能化技术与实体经济的全面协同发展。

在智实融合的单点探索阶段，企业可采取单点技术应用策略，即通过引入特定智能技术解决局部业务需求。

例如，在消费电子领域，智能电脑和手机可依托个性化智能助手提升用户体验；在办公场景中，智能会议室通过语音识别技术优化协作效率。此类方案具有实施门槛低、部署周期短的特点，虽然对整体业务模式的变革有限，但能够为企业积累初步的技术应用经验，尤其适合资源有限或处于探索期的企业。

当进入深化拓展阶段，企业可推动多技术协同优化，实现部分流程的优化和局部的协同。例如，智能工厂中传感器收集数据用于生产线的自动控制与质量检测，工业机器人用于精准操作，但各环节之间的数据共享和协同还可以进一步完善。在交通物流领域，基于大数据分析的动态路径规划显著提升了配送效率，然而仓储管理与运输调度之间的信息交互延迟问题依然存在。此阶段要求企业在具备一 定技术积累的基础上，逐步构建跨部门、跨系统的协同机制，从而为更高层次的深度融合奠定基础。

到了全面融合阶段，智能化技术与实体经济实现全流程、全链条的高度协同与深度集成。这一阶段的核心在于将智能技术贯穿于产业链的各个环节，形成闭环式智能化生态。以智慧城市建设为例，将交通管理、环境监测、市政管理、公共安全等多个子系统通过数据互联互通与多维协同运作，构建起高效的城市智能生态系统，提升可持续发展能力。深度融合能够带来显著的经济效益和竞争力提升，但其实施难度较高，涉及复杂的系统架构设计、高昂的研发投入以及长期的战略布局，因此更适合具备雄厚技术实力和清晰战略愿景的企业和组织。

多维度考量，科学评估成本与收益

智实融合项目成本涵盖多方面，主要包括硬件设备采购，像智能工厂的传感器、工业机器人，智慧物流的无人机、AGV 等；软件和系统开发或购买费用，如企业使用的智能管理系统、人工智能算法开发、云计算资源使用等；人员培训成本，使员工掌握新智能技术的培训费用；后期系统维护、数据存储等运营成本也不可忽视。企业在项目决策前需进行精细化的成本核算，确保预算编制的科学性与合理性。

在收益评估方面，智实融合项目的回报应综合考量直接收益与间接收益。直接收益主要体现在生产效率的显著提升、运营成本的优化以及产品质量改进所带来的利润增长；间接收益则包括品牌溢价能力的增强、市场份额的扩展、客户满意度的提升、以及社会价值的体现等。

不同行业和领域的智实融合项目在投资回报率(ROI)表现上也存在显著差异。例如，短期效益显著型项目，如企业销售和门店管理、个人智能效率工具应用，能在短期内为企业和用户带来明显的经济效益，投资回报周期短。长期价值增长型项目，像能源电力领域的智能监测维护和企业研发设计环节的智能化应用，虽然前期投入大、回报周期长，但能为企业创造持续增长的价值，增强市场竞争力。 社会价值主导型项目，例如公共教育和环境保护领域的智实融合应用，侧重于社会价值创造，经济效益相对较低，评估 ROI 时需综合考虑非经济性指标。企业应根据所处行业和领域的特点，精准测算项目的投资回报率，确保资源的高效配置与可持续利用。

企业在智实融合项目的实施过程中，应结合自身资源与项目难易程度合理规划落地顺序。技术成熟、实施难度低且市场反馈良好、ROI 稳定的项目可优先安排，以确保收益并降低风险。与企业长期战略目标紧密相关的项目，虽短期 ROI 不高，但能为未来发展奠定基础，可按战略规划分阶段推进。对于新兴市场或技术领域中潜力巨大但当前规模较小或技术尚不成熟的项目，可在资源允许的情况下提前布局，进行探索性实施，着眼长远发展。

智实融合未来展望

生成式 AI 正以前所未有的速度推动着数字世界与物理世界的深度融合，未来我们有望见证一系列令人振奋的变化发生。未来三年，人工智能算力和算法突破，多模态融合发展，产品服务加速智能化。五年内，生成式 AI 与强化学习结合，大脑小脑算法协同优化，且广泛赋能各行各业，提升生产效率与生活质量。五年后，AI 与多学科融合，实现物理世界全面智能，人类有望加速迈向通用人工智能，推动全球经济繁荣。

近期展望

技术侧：未来三年，生成式 AI 的技术基础将显著增强，重点在于面向 AI 的算力基础设施建设和算法优化。硬件性能提升和新型计算架构的涌现，以及 Transformer 架构的优化，如基于 MoE(Mixture-of-Experts，混合专家) 架构的大模型，将进一步加速推理过程并减少计算成本，改善模型效率与性能之间的平衡。多模态融合技术的发展将使生成式 AI 能够更自然地处理图像、文本和声音等多种信息形式，提供丰富且连贯的交互体验。此外，针对边缘设备和移动端的轻量化、专业化模型开发将取得重要进展，以适应资源受限环境下的应用需求。

产业侧：短期内，各产业将加速智能技术与实体经济的融合应用，这一过程主要聚焦于对各生产环节的智能化改造以及对现有产品和服务的智能化升级。一方面，智能技术的应用将实现业务流程的自动化与智能化，重塑传统制造业和服务业的运行模式，提升产业效率。另一方面，借助智能技术可以提供更高效、更贴合用户需求的产品与服务，为消费者带来全新的体验和价值。

中期展望

技术侧：生成式 AI 与深度强化学习技术将深度融合，使模型在动态环境中不断学习和优化自身行为，特别是在机器人智能决策领域，模型可实现更优的性能和适应性，展现出更高的泛化性能。而运动控制的“小脑”算法将进一步优化，端到端大脑小脑融合方案也会是未来重要的研究和技术突破方向，以增强环境感知、行为控制、人机交互等能力。同时，可解释性问题也将取得突破，开发出有效的解释工具和方法。另外，特定场景定制化的专用 AI 芯片将问世，进一步提高模型的训练和推理速度。

产业侧：智实融合将推动各产业内部以及产业之间的深度协同，智能技术将在农业、工业制造、交通物流、能源电力等多个垂直行业中发挥重要作用，应用的广度和深度逐渐提升，提升生产效率，推动产业智能化发展。同时，这些技术也将逐步融入教育、医疗健康、城市管理、公共服务等关键领域，提升民众生活质量和社会福祉。

远期展望

技术侧：生成式 AI 将不再局限于单一功能或场景的应用，而是发展成为具有广泛认知能力的系统，灵活处理各种复杂任务。生成式 AI 也将与物理学、生物学、神经科学等多学科交叉融合，催生新的理论和技术。量子计算的发展或将彻底改变数据处理方式，加速模型训练并提高决策质量。脑机接口技术的日渐成熟也将开启全新的沟通和交互模式。不可忽视的伦理道德问题将成为研究重点之一，从而确保超级智能体的行为符合人类价值观。

产业侧：长期来看，智实融合将构建起跨产业的智能生态系统，智能技术与物理世界的深度融合将彻底改变我们的生活方式。物理世界几乎每个角落都将被智能化改造，从个人、家庭到公司再到整个城市乃至国家层面，都将形成一套高效协同运作体系，这将极大促进全球经济繁荣发展，我们或许有望加速迈向“通用人工智能”(AGI) 的全新时代。

本文摘自《云栖战略参考》总第18期