■ 汪源

　　当大模型日均Token（词元）调用量突破140万亿，智能经济究竟怎样才能真正扎进产业的土壤，从“盆景”变成“森林”？在阿里研究院工作的七年，我养成了从产业一线观察经济变迁的习惯。从早期研究电子商务如何重构“人货场”，到见证云计算渗透进制造业的供应链神经末梢，再到今天千问大模型串联起电商、物流、本地生活等全域业务——我亲历了一个经济形态从“连接”走向“重构”的完整跃迁。但我也深知，单点的技术突破如同只给农民更锋利的镰刀，未必能改变“靠天吃饭”的本质。产业的深层变革，需要系统性的解决方案。

　　如今，作为阿里巴巴-上海财经大学数实融合创新联合实验室的执行主任，我正是带着这份从产业一线沉淀下来的感悟，确立了清晰的目标：不做高高在上的“智库”，要做扎进产业现场的“施工队”。实验室一端对接阿里巴巴在云计算、大模型、智能体领域的技术积累与真实场景，另一端对接长三角制造业、金融业和政府部门的真实需求，专门做一件事——把技术语言“翻译”成产业落地的行动。

　　“翻译”的第一步，是先看清楚技术到底能干什么。7月份，我带着上财匡时班学员走进杭州余杭，实地参访了强脑科技、有鹿机器人和达摩院。在强脑科技，我们看到脑机接口仿生手已从实验室走向商业化，重量从512克优化到383克，新增了触觉感知；在有鹿机器人，我们看到AI从数字世界走进物理世界，在工厂和仓储场景中落地；在达摩院，平头哥自研芯片、飞天操作系统、千问大模型、魔搭社区构成的全栈技术体系，让我们看到了从底层算力到上层应用的技术自闭环。这些走访不是参观，而是寻找“技术-产业”的咬合点。正如钉钉副总裁邱达在论坛上分享的，企业用好智能体需要四个工程要素：驾驭式架构（Harness)、数据准备、技能包（Skills）与模型和工具之间的双向接口（MCP）制作、权限与安全设计。我们在实验室做的，正是帮助企业把这四个要素从理论变成产线上的实操。

　　第二步，是把产业逻辑融入区域经济发展。在浙江嘉善，我们为浙大长三角智慧绿洲开发《AI领跑跨省域高新区高质量发展》课程，面对的不是技术专家，而是地方干部和企业家。他们不问“大模型参数有多大”，只问“我的产业该怎么接入AI”“半年能不能出亮点”。我们输出的不能是概念，而是实操方法论。同样，在广西发改委、山东金控、中国建筑以及上海的大数据局、卫健委、交通局，我们带着问题进场，带着方案离场——帮政府梳理AI赋能产业的切入点，帮央企国企设计数字化转型的路径图。这些工作的本质，不是培训，而是把阿里巴巴在产业一线验证过的模式，转化为可复制、可落地的行动方案。

　　第三步，是构建“技术—产业—治理”的闭环。智能经济新形态不只是技术问题，更是组织变革问题。中国大连高级经理学院常务副院长薛徽提出，管理者要具备AI治理领导力——战略判断、专业素养、跨境治理、组织变革。我们在实验室的实践中，把这四重能力转化为企业管理者听得懂、用得上的“三懂”：懂杠杆，会算“人VS机”的经济学；懂重塑，知道该把自己变成架构师还是执行者；懂边界，永远站在AI够不着的地方做判断与兜底。这套方法论已经在多家央国企的管理层中落地，成为他们推进智能转型的“操作手册”。

　　从阿里研究院到数实融合实验室，从余杭的科创企业到嘉善的跨省域高新区，我愈发确信：智能经济新形态不是凭空产生的概念，而是在企业的车间里、在政府的决策台上、在实验室的代码中，一点点长出来的现实。它的核心特征，不是Token调用量的数字，而是“技术扎进去、价值长出来”的真实过程。

　　在浙江这片数字经济的热土上，从阿里巴巴的全栈技术布局到之江实验室的科研攻关，从余杭“科研攻关—孵化培育—加速成长—巨头反哺”的创新闭环到长三角一体化的产业协同，“数”与“实”的深度融合正在发生。数实融合实验室要做的，就是在这场融合中当好“施工队”和“翻译器”，让智能经济真正从少数企业的“盆景”，成长为千行百业的“森林”。这既是我们的实践，也是这个时代赋予产业一线探索者的责任。

　　（作者为阿里巴巴-上海财经大学数实融合创新联合实验室执行主任、上海财经大学数字经济研究院副院长）