在数字经济时代，AI 正如何催生出全新商业模式或重构传统商业，可否举例说明？
以企业采购环节为例，传统模式依赖人工决策，易出现流程不透明、响应滞后等问题。如果我们用 AI 来实现全供应链协同管理，就可实现需求预测、供应商匹配、库存调度的自动化与可视化，减少人为干预带来的不确定性。这不仅保护了企业，也保护了人。同时，围绕整条供应链，还可以做很多商业创新。比如小批量个性定制，传统供应链无法支持，但 AI 可以，这样能释放新的增长空间。
AI 的广泛应用引发了公众对就业的普遍关切。企业能否简单地通过部署“数字员工”实现降本增效？在 AI 时代，哪些人类能力将变得愈发珍贵？
在部署数字员工方面，企业应该做的是“转岗”，而不是简单粗暴地裁员。消除和创造同时存在，为了维护新流程，必然会有新的岗位出现。比如软件企业缩减了基层编码人员，但需要更多 AI 模型设计人员；在客户端，也需要更多岗位去做质量检测和服务工作。所谓“AI 替代人工”的焦虑，往往源于我们对现有工作岗位的认知局限，我们对那些未知的新工作岗位还不了解。在推理、思考问题等方面，AI 无法替代人类。你不能完全放手让大模型直接给你指定商业决策，这太危险了。如果你养过“龙虾”（指部署、训练和使用开源 AI 智能体），就会知道，真把权限完全放给它，它连邮件都会回得乱七八糟。事实上，人的大脑才是精密且低功耗的推理型计算机，目前大模型只是模拟了一部分我们处理信息的能力，距离能替代人脑还非常远。未来我们应该让 AI 解决更多事务型问题，而使用我们的大脑更多地解决创造性的、决策性的问题。
网络上正在热议：如何“蒸馏”一个同事。意思是把企业员工的工作技能和工作经验进行总结，上传给 AI，把同事“复制成数字人”，以便 24 小时解决问题。这是可行的吗？
应该说这是个伪命题，因为你拿到的是这位同事现有的工作数据和过去的工作经验，通过“蒸馏”生成他的工作模式，却用于处理未来的工作。你可以把它当作一个互联网热梗来玩，但不能真的用于处理严肃商业工作，我想，企业老板恐怕无法承担其中的风险与损失。这种“蒸馏”本身也是人们对AI 在商业应用上的一种误解。所以，企业一定要区分，人擅长做什么，AI 或数字人擅长做什么，二者绝非互相取代的关系。
你曾提出未来的房子应升级为“数字空间”。在 AI 驱动下，未来的人居空间和生活图景将是怎样的？
未来的居住空间，智能化一定是重要方向。比如在房子里加很多传感器，去感知环境和人。比如对健康状况的感知、对日常起居舒适度的感知、对孩子学习情况的感知，这会衍生出养老、娱乐、教育等一系列服务。第二个方向是连接，我希望房子成为一个连接器，而不仅仅是一个独立的居住场所。智能服务可以和医院、教育机构等各种各样的服务对象连接起来，AI 帮我们处理采集到的感知数据，并且快速、准确、安全地跟外界连接。
2026年被看作是“智能体应用元年”。可以介绍一下AI智能体发展的新趋势吗？
智能体（Agent）是指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的代理体。它可以是软件、硬件或一个系统，具备自主性、适应性和交互能力。过去，人们做出各种各样的电气设备，使我们进入电气化时代。现在，智能体的普及，也相当于一个“用电设备”，但它使用的不是电力，而是算力。进入“算气化”时代，我们需要做出各种各样的“算器”，就像空调、电视等电器一样。2026 年，我更愿意把它看作是“算气化”的元年，智能体是其中一种，未来会有更多能消耗算力的“算器”出现，去服务社会和经济的发展。
未来一两年，可能会因为 AI 产生哪些我们当下还未深刻意识到的新需求？
现在非常突出的就是词元（Token）的需求，它是 AI 大模型处理文本时的最小单位，就像我们用乐高积木搭建城堡一样，AI 模型通过这些“积木块”来理解和生成语言，提升算力。现在还很少有企业把 Token 预算列入企业预算，但清华已经开始想要把 Token 的消耗列入整体预算了。像这类的对 Token 消耗的需求，以前很多企业想都没想过。个人“养龙虾”也要购买 Token，这就跟付电话费是一样的。将来我们可能要交另外一笔“电话费”，就是 Token 的费用。如果我们进一步拓展数字空间，人不仅仅在实体空间生活，还要到数字空间做一人公司（OPC）。OPC 的价值不是说一个人要开公司，而是一个人可以像一家公司一样来运作。既然把自己当作一个公司来运作，那么要消耗掉、产生的需求就远远不是当下我们所能想象的了。其他还有个性化定制需求，我们希望每个人穿的衣服都不一样，留给每个学生的作业都不一样，借助 AI，未来都可以做到。
未来的数智化人才应该掌握怎样的技能？目前学生的反馈是怎样的？
提到学生反馈，如果说只是问孩子们需要什么，我觉得这是错误的，是一种迎合教育，而且很多时候迎合的不是学生，而是学生家长。所以，未来下一代要学的，还是要我们做出引领，主要体现在提出问题、分析问题和解决问题的能力。我们的世界还有太多未知，我们可以鼓励学生用 AI 去帮助自己做分析，最后自己提出 AI 提不出来的问题，并尝试寻找不同解决方案。其实这样一个完整的能力，是各个时代、各个学科都应该去努力培养的，这就需要让学生保有好奇心和想象力。凭着这些好奇心和想象力，加上提出问题、分析问题、解决问题的能力，他们可以适应任何一个时代科学技术的发展。
当下的 AI 工具在多大程度上改变了你本人的研究与教学工作？
作为清华大学“人工智能 + 教育”的创新实践，“清小搭”是一款由清华大学自主研发、面向本校教师和学生的 AI 成长助手与智能学伴，可以为学生提供全天候、全过程、全方位的个性化学习与生活支持。从我自身的使用体会来说，教学重心发生了明显转变。我们不再强调怎么给学生灌输一整套知识框架，而是走向以问题为核心，激发同学对我所研究的数字经济领域的好奇心。我和学生的互动方式也发生了转变，原来是每周固定的答疑时间，可能只有少数学生来咨询，现在随时保持“清小搭”在线，同学随时可以跟我互动。另外，AI 也为科研手段带来巨大变化。过去我们做社会科学研究，更多是靠现实的案例研究，现在可以做计算模拟。比如模拟一整个产业生态，制作出一千家虚拟企业，让它们在数字环境里进行协同，我很快就能得到一些参数，从而判断产业生态里的变化趋势。这在以往是不可想象的，AI 为教学和研究带来了革命性的变化。
