瑞财经 吴文婷 7 月 15 日，世界人工智能大会（WAIC）召开前夕，百度公司创始人李彦宏在《人民日报》发表题为《为智能经济打造科学评价体系》的署名文章。
据其指出，过去几年，大模型参数规模不断刷新纪录，算力投入持续增长，Token（词元）消耗快速攀升。相关数量指标能够反映技术能力和资源投入情况，很有必要。但如果 AI 的价值标尺仅停留在 " 投入了多少 "" 消耗了多少 "，就容易形成 " 重投入、轻产出 " 的倾向。
一个有效方式是为智能经济打造科学的评价体系，通过科学指标衡量其实际应用、实际产出。目前看，" 日活智能体数 "（Daily Active Agents，简称 DAA）可作为一个重要指标。如果说 Token 衡量的是智能消耗，那么 DAA 衡量的则是智能生产力，即每天有多少智能体完成了交付任务。
李彦宏强调，AI 不能只在实验室里 " 刷榜 "，必须到工厂车间里 " 干活 "。用 AI 服务人类，这是科技界、产业界的初衷。锚定这个目标踏踏实实往前走，把技术优势真正转化为产业升级的胜势，高质量发展将拥有更强劲的引擎。
以下为全文：
说出需求，代码就能自动生成；输入文字，就能调用电脑里的各类程序、工具，完成复杂任务……当前，AI（人工智能）正经历深刻跃迁，从模型阶段走向应用阶段。其中，智能体是最主流的应用形态之一。这意味着 AI 由聊天工具向 " 数字员工 " 或者 " 代理人 " 转变，并快速向生产制造、物流配送、医疗诊断、政务服务等领域渗透。
4 月 28 日召开的中共中央政治局会议提出 " 全面实施‘人工智能 + ’行动，发展智能经济新形态 "，今年的《政府工作报告》首次提出 " 打造智能经济新形态 "，这些释放出鲜明信号：AI 正在与生产力对接，走向万千场景、走入千家万户。
在这一过程中，一些问题也值得关注与警惕。过去几年，大模型参数规模不断刷新纪录，算力投入持续增长，Token（词元）消耗快速攀升。相关数量指标能够反映技术能力和资源投入情况，很有必要。但如果 AI 的价值标尺仅停留在 " 投入了多少 "" 消耗了多少 "，就容易形成 " 重投入、轻产出 " 的倾向，比如盲目追风、不顾实际应用搞大模型，一哄而上搞 "Token 排行榜 "" 烧 Token 比赛 " 等。
这种模式下，实体经济是否被赋能、生产效率是否得到提升、人民群众是否真正受益，就容易被忽略。长此以往，资源就可能更多流向技术自我循环，而不是流向产业一线，不利于智能经济健康发展。
如何应对？一个有效方式是为智能经济打造科学的评价体系，通过科学指标衡量其实际应用、实际产出。目前看，" 日活智能体数 "（Daily Active Agents，简称 DAA）可作为一个重要指标。如果说 Token 衡量的是智能消耗，那么 DAA 衡量的则是智能生产力，即每天有多少智能体完成了交付任务。Token 是智能经济消耗的 " 电费单 "，DAA 是智能经济增长的 " 成绩单 "。前者算的是用了多少资源，后者算的是创造了多少价值。比如，一次医疗辅助诊断，一次生产排程，一次物流调度，一张自动处理完成的工单，一次促成交易的智能撮合服务，等等。有了科学指标，我们就能更清楚地看到 AI 给生产生活带来的实际改变和效益。
实际上，高端产业也会出现低水平重复建设，新赛道尤其需要贯彻新发展理念。有了科学的评价体系，才能推动智能经济高质量发展。DAA 成为重要指标，有助于引导各类资源更多流向以实体经济为主的产业智能化领域，流向解决产业问题、提高生产力、服务社会、改善民生的创新方向。我们发展 AI、激活智能经济，说到底还是要服务实体经济，赋能全社会的创新创造，一定不能走脱实向虚的路子。
我们缘何敢于在国际上率先提出以 DAA 来衡量智能经济？就在于独特的中国优势。中国拥有全球最丰富的应用场景、最完整的产业链、最大的数字消费市场，每天都在产生海量真实需求，订机票、订酒店、预约体检、撰写研究报告、投资理财等，都将成为智能体生长的肥沃土壤。充分利用这样的优势和条件，更加注重人工智能技术与实体经济结合、与真实场景结合、与群众诉求结合，我们定能走出一条以解决实际问题为导向、以满足真实需求为目标的智能经济发展新路径。
AI 不能只在实验室里 " 刷榜 "，必须到工厂车间里 " 干活 "。用 AI 服务人类，这是科技界、产业界的初衷。锚定这个目标踏踏实实往前走，把技术优势真正转化为产业升级的胜势，高质量发展将拥有更强劲的引擎。
