8月27日，由中国互联网协会人工智能工作委员会主办的人工智能终端及智能体生态论坛在京举办，中国互联网协会人工智能工作委员会副主任委员南新生、北京商报社副总编辑韩哲出席论坛并致辞。

南新生在致辞中提出，全球AI产业重心正从云端集中式计算迈向端云协同新阶段。智能体走出实验室，与千行百业硬件载体深度融合，催生出AI眼镜、智能耳机、脑机接口、AI办公终端等全新终端形态。但产业前行路上的矛盾同样突出：模型泛化能力与终端场景碎片化形成结构性冲突，不同硬件算力架构、操作系统、交互接口互不兼容，跨终端适配成本居高不下；智能体规模化落地还遭遇生态割裂、标准缺失、安全互信不足等堵点。对此，南新生给出三点方向思考：坚持端云协同，夯实开放共享技术底座，推动底座开放化、接口标准化，降低跨终端部署成本；坚持场景牵引，以真实用户需求驱动落地，推动技术从演示样品变为实用产品；坚持发展与安全并重，同步推进创新迭代与安全治理，筑牢数据与隐私防线，完善行业标准，构筑可信可持续的产业环境。

韩哲从媒体观察者视角，点出行业现实命题。AI浪潮席卷之下，一批AI“新物种”企业加速涌现，行业不仅要“适者生存”，更要“快者生存”。但繁荣背后，如何甄别行业泡沫与伪AI需求、实现智能体安全可信、完成实验室到商业化的跨越，是全行业必须作答的考题。财经媒体应当扮演AI时代的“解码器”与“预警机”，穿透技术迷雾，拆解商业逻辑，提示伦理与风险边界，助力产业锚定真实增长落点。

朱其罡提出一个核心判断：智能转向开源权重，不是技术偏好之争，而是成本结构之争。闭源API模式受制于供应商定价、配额、地域约束，数据必须上云，调用成本随业务增长持续累加；而开源权重模式可以本地下载、按需裁剪，天然实现数据不出域，智能获取成本压缩至接近推理本身的成本。朱其罡介绍，FlagOS作为开源AI系统软件栈，充当起模型与芯片之间的“中场”，目前已经适配18家芯片品牌、32款芯片型号，覆盖绝大多数主流开源大模型部署需求，实现大模型发布即可完成国产芯片适配，消弭模型与硬件之间的时间差。朱其罡建议硬件从业者，可将开源权重纳入产品定义，依靠端侧+私有化打造数据主权优势，以“开源模型+智能硬件+制造产能”整套方案参与出海竞争，以开放对冲封闭，以扩散对冲封锁，是中国AI硬件创新的必由之路。

李彦初介绍了ASL（Agent Secure Link）智能体安全可信互联协议，这套协议搭建起智能体之间标准化、可审计、可验证的信任机制，由身份认证、权限管理、行为审计、结果验证四大模块构成，遵循最小权限与零信任架构，交互时声明意图、授权执行，完成后自动回收权限，规避越权风险。据介绍，在金融、政务、医疗等领域，ASL协议已经展开实践探索，保障信贷审批、跨部门数据共享、辅助诊断等场景下的数据隐私与合规。“智能体互联网需要中立、任何厂商可平等接入的安全协议，开放标准可以让新入局者不必缴纳‘安全税’。”李彦初呼吁全行业共同参与协议迭代完善，共建智能体时代的安全基础设施。

王伟指出，消费端C端智能体的火爆，无法直接复制到B端企业场景。企业级智能体要跨过三道门槛：生产级稳定性、组织级管控、可持续运营。智能体黑盒随机输出的特性，在严肃业务场景容错空间极低；企业数据资产的安全风险被进一步放大；上线之后效果衰减、成本收益难以核算也是普遍痛点。围绕全生命周期管理，腾讯云提出AgentOps框架，覆盖构建开发、效果评测、分发集成、安全治理、权限管控、观测优化六大环节。王伟强调，企业级智能体价值兑现，离不开技术平台、安全治理、组织运营的多方协同，推动智能体从“能用”走向“好用”，赋能企业数字化升级。

季建带来了对物理AI浪潮的研判。感知AI让机器看懂世界，生成式AI赋予机器创造能力，智能体赋予机器思考能力，而物理AI让人工智能真正走进现实物理世界。面对海量未被智能化的工业设备、农机、机器人，物理AI拥有巨大市场空间，但同时面临真实场景数据稀缺的挑战，仿真环境、合成数据将成为训练的重要补充，加速机器人、数字孪生相关技术的迭代落地。

论坛启动了2026AI终端案例征集活动，挖掘国内AI终端创新成果，为创新项目提供展示与对接的产业平台。