人工智能正以前所未有的速度融入千行百业，智能经济核心产业规模呈现爆发式增长。那么，什么是“词元”？什么是“具身人工智能”？它们又将如何改变生产与生活？本期《科技周刊》，我们将逐一解读这些AI热词，带您读懂人工智能的“现在”与“未来”。文字整理/梁倩薇资料来源/新华社、人民日报词元：小小“积木块” 帮助AI理解世界词元是什么？词元是人工智能（AI）大模型处理信息的最小单元。正如中国电信董事长柯瑞文所说，词元经营在本质上就是提供AI服务。我国词元的发展水平如何？两年前，我国日均词元调用量约为1000亿，如今这个数字飙升到140万亿以上。词元调用量的爆发式增长，反映了AI应用的活跃度。全球AI模型聚合平台OpenRouter的数据显示，截至2026年7月26日当周，中国AI大模型周词元调用量已连续十三周超过美国，稳居全球首位。该平台全球调用量排名居于前五位的AI大模型全部被中国包揽。小米MiMo-V2.5、DeepSeek-V4、智谱GLM-5.2等国产开源AI大模型集体崛起，跻身全球大模型一流梯队，将高性能AI从“奢侈品”变为“日用品”。工业和信息化部总工程师王卫明在国新办举行的新闻发布会上介绍，我国AI开源大模型全球累计下载量突破100亿次。词元如何赋能千行百业？词元调用的价值，最终要在“用”上见真章。AI应用，正以“真干活”的务实姿态，深度嵌入到研发、生产、管理、服务等各个环节，成为车间里的“老师傅”、生产线上的“调度员”、实验室里的“科研助手”。在制造业，智能化转型带来实打实的产业成效。在一汽解放大连柴油机有限公司“超级工厂”，工程师们基于设备维修数据打造了一位“AI老师傅”，如今已成为员工日常工作的好搭档。大柴公司智能制造组组长鞠佳奇说：“维修产生数据，数据训练AI，AI再反哺业务，形成了一个正向的循环。AI不再是单点的应用工具，而是驱动业务优化和重构的核心引擎。”AI不仅在工厂成为“老师傅”，也在基层医院和课堂悄然改变着人们的生活。上海交通大学医学院附属瑞金医院信息中心主任赵艳介绍，在AI技术的辅助下，基层诊疗通过智能分诊、辅助问诊和健康管理，实现从“被动响应”转向“主动触达”，医疗服务从“治已病”转向“治未病”。未来：期待“智变”引发“质变”下一步，AI还要进一步走深、走实，走向普惠、可信、安全。太初（杭州）集成电路有限公司首席架构师夏忠谋告诉记者，AI目前正向中小企业全面渗透，成为企业全员提效的核心工具。目前，很多中小企业为员工配置专属词元预算，覆盖文档创作、编程辅助等多种办公场景。北京电子数智科技有限责任公司工业AI负责人康健在接受记者采访时表示，随着AI应用在多个行业的深度扩展，高质量数据集必不可少，算力、场景、数据三者协同发展，才能进一步提升AI赋能行业的水平。“智变”，可以期待引发“质变”。在真正扎根于千行百业后，AI将为经济高质量发展提供源源不断的硬核支撑。具身：给AI装个身体 让它们动手干活“具身”是什么？“具身”就是把人工智能赋予到实体载体当中。大家所熟悉的大模型AI，拥有很强的思考能力，但没有实体，没有办法直接在物理世界干活，不能帮我们洗衣服、拿物品等。而具身智能就是把AI赋能到物理实体上，让AI能够和真实的物理世界进行交互。载体可以是机器人、汽车、无人机、无人船等各类无人设备，在实体硬件内部运行AI模型，处理现实世界当中的一些真实任务。具身智能就是人形机器人吗？很多人会把具身智能跟机器人、人形机器人混为一谈，相当一部分具身智能确实是以机器人作为载体呈现的，但两者不能画等号。机器人可以分为两类：一类是具备具身智能的，另外一类则不具备。核心的区分标准是具身智能机器人是依赖环境感知来进行自我进化、迭代学习的。而传统机器人也搭载传感器、拥有预设的程序和一定的执行能力，但不一定属于具身智能机器人。举个例子，科技馆里有一些外观高度仿真的人形机器人，你跟它对话，它会完成抬手、眨眼等一些基本的动作，但是它所有的回答、动作都是预先编程好的，预设在数据库里。遇到设定的问题它会回答，遇到设定之外的问题它就无法回答。哪怕外形跟真人一模一样，它也只属于广义的人形机器人，因为它没有自主学习的能力。真正的具身智能机器人，模型跟程序会依托环境感知实现自主学习、自主训练，持续迭代，变得越来越聪明。现在，我们看到很多人形机器人，无论是春晚表演中，还是在机器人运动会，它们的能力每个月都在迭代，这种迭代并非源于程序员持续大规模改写代码，而是具身智能带来的自主迭代能力。具身智能的应用场景有哪些？第一类是工业机器人场景。传统工业自动化机械臂、机器人，依赖预编程来部署，每家工厂每条生产线环境各不相同，需要单独调试参数，部署的成本高，落地难度大。具备具身智能的工业机器人有很强的泛化能力，同一台机械臂，放到新的工厂、新的生产线，初期表现可能并不理想，但它可以通过自主学习、自主训练来适配新的环境。它可以快速迁移到不同的工业场景，加速数字工厂、智能工厂落地，大幅降低落地的推广成本。第二类是服务机器人场景，分为公共服务机器人和家用服务机器人。公共服务机器人包括医疗机器人、警用机器人、仓储物流机器人、商用服务机器人等，主要用于公共场所的服务。家庭服务机器人就是帮我们承担家务的家用机器人，比如叠被子、洗碗、拖地，照顾老人小孩等。第三类是特种机器人。主要应用在国防安全、应急救援等各种比较特殊的场景。载体有天上的、地面的、水下的各类装备等，它们可以进入人类无法抵达的一些恶劣环境，比如火灾现场、深海、极地、太空等。物理AI：让AI感知环境 在开放环境做任务物理AI是什么？我们可以将其理解为走出屏幕、进入现实的AI智能体，它能如人一般感知环境、“动手”操作。北京通用人工智能研究院—德塔智能联合实验室负责人马晓健认为，物理AI有三个重要特征：能力建立在真实物理交互数据之上，包含对物理世界的理解，以及能部署到真实实体上。这意味着，物理AI知道物体的运动、接触、变形，了解摩擦、重力、空间关系和因果变化等，并能据此预测未来、规划动作，从而在开放环境中完成任务。物理AI和生成式AI有何区别？物理AI和生成式AI的差异主要体现在技术原理和承载任务上。具体来说，物理AI的重要能力是在物理世界中承载运动控制、环境交互等任务；生成式AI的重要能力是文、图、视频生成等，提供内容创作、代码编写、数据分析等服务。“物理AI和生成式AI属于AI的两种不同分类维度。”马晓健介绍，两者正在深度结合。比如，生成式AI强大的语言理解、场景生成、规划和代码生成能力，可以帮助物理AI更好地理解任务、构建仿真环境等。物理AI产业化落地有哪些场景？业内专家普遍看好物理AI产业化落地前景。一方面，物理AI与大模型发展底层逻辑相通，依托更大规模的数据采集、性能更强的模型、系统化评测与持续迭代，产品能力将稳步提升。另一方面，物理AI不必等到完全研发出通用类机器人才算实现产业化。在垂直细分场景中，只要模型可在同类任务中展现优良泛化能力，便是重要的阶段性成果。在未来，低空经济、新能源电池、具身智能、高端芯片、航空航天等需要复杂场景仿真与优化的前沿领域，均是物理AI的落地方向。马晓健认为，在一些不适合人类长期作业、传统自动化又难以完全解决的场景，物理AI有望最先落地。电力巡检便是这样一个场景。在西南偏远地区，过去需要工作人员翻山越岭检查设备，现在北京人形机器人创新中心研制的“天工”机器人可实现户外巡检、变电倒闸操作、配网接地线挂载等复杂任务。在产业界，物理AI模型训练效率也在持续提升。“得益于在AI基础设施领域的常年积淀，我们将‘视觉—语言—动作’大模型训练速度提升70%，世界模型推理时延下降50%。原本以周为单位的训练周期，如今可压缩至小时级。”百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖表示。模型蒸馏模型蒸馏是人工智能模型研发领域的一项基础技术，通常指将较大型的人工智能模型所包含的知识高效迁移至轻量级模型。 智算中心智算中心即人工智能计算中心，是基于人工智能理论、采用人工智能计算架构，提供人工智能应用所需算力服务、数据服务和算法服务的一类算力基础设施。人形机器人人形机器人是具备类人形态和移动能力，集成环境感知、自主认知、运动控制与人机交互等功能，像人那样使用人类工具、适应人类环境的智能机器人。智能体智能体是具备自主感知、记忆、决策、交互与执行能力的智能系统，是人工智能产品和服务的重要形态。其核心在于能够实现知识体系的自主学习和算法模型的持续进化，以更好适应复杂环境，并可运行于各类终端设备。大模型基于大量数据训练得到，具有复杂计算架构，能处理复杂任务，且具备一定泛化性的深度学习模型。多模态大模型不同于语言大模型只对文本进行处理，多模态大模型将文本、语音、图像、视频等多模态数据联合起来进行学习，融合了多种感知途径与表达形态，能够同时处理和理解来自不同感知通道（例如视觉、听觉、语言和触觉等）的信息，并以多模态的方式表达输出。算力算力即计算能力，是集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新型生产力，主要通过算力基础设施向社会提供服务。通用人工智能通用人工智能是要让智能体像人一样，不仅能够独立感知环境、进行思考、作出决策、学习新技能、执行任务，还能够与人类或其他智能体进行有效的协作。同时，智能体能够理解人类的情感，并且遵循社会伦理和道德规范。世界模型世界模型是AI系统对现实世界的内部模拟，它通过预测环境动态、理解因果关系、构建空间表征，使AI具备类似人类的认知和推理能力。世界模型不仅能感知、理解、推理真实物理世界的时间、空间、物理规律和物理常识，同时能涵盖文本、视频、力觉、感知等全模态数据。