11月4日，在2026年世界互联网大会乌镇峰会“人工智能技术创新与治理论坛”上，来自中兴通讯、阿里巴巴、苹果、SAP、智元、微博等科技企业的嘉宾，围绕“从技术创造者到安全守护者：智能浪潮下企业的自主创新与治理责任”这一圆桌主题展开对话，共同探讨AI加速融入经济社会背景下的创新机遇与治理责任。中兴通讯首席发展官崔丽受邀参与讨论，围绕智能终端创新、AI安全共治与青年人才培养等议题，分享了中兴通讯与产业伙伴协同推动AI持续创造价值的思考与实践。
智能体手机：让AI贴近用户
以开放协作共塑产业生态
随着智能体走向真实应用，技术创新正从单一模型或产品的突破，转向基础模型、智能终端、操作系统与应用生态的深度融合。智能体手机正成为观察AI如何贴近用户、创造价值并重塑产业生态的重要窗口。
崔丽表示，本轮大模型驱动的AI浪潮已从技术突破期步入技术应用和扩散期。其关键特征是，模型整体能力达到较好水平、使用成本快速下降。产业竞争的焦点也从参数和榜单比拼，转向服务综合性价比与实实在在的场景落地价值。对于任何一个变革性技术而言，无论是在消费者场景还是企业场景，核心在于最大限度弥合前沿技术与用户现实需求之间的Gap，智能体手机和当下火爆的FDE正是试图解决这一障碍。
崔丽介绍，这也是中兴努比亚和字节豆包合作的初衷。从去年的M153技术预览版到今年的NaviX Ultra，双方探索的重点都是如何推动AI智能体与手机操作系统深度融合，使其更好地理解用户，从简单问答、被动响应进化为能够识别意图、主动服务的随身助理，让生活变得更简单。
她进一步从通信和终端产业的视角，分析智能体手机的发展将至少带来三方面变化：
第一，终端入口与应用生态重组。过去是“人找应用”，未来则将更多转向“人提需求，AI完成服务”。App不会消失，但部分App将从独立入口转变为可被智能体调用的能力节点。短期看会有一些现实挑战，但趋势不可逆，智能体时代的生态建设，可能比移动互联网时代更需要开放协作，同时也将为行业带来更多新的想象空间。
第二，技术架构向云、边、端协同演进。基于成本与安全等因素，未来高频、轻量、隐私敏感的任务将更多在端侧完成，复杂推理和知识检索交由云端处理，边缘节点承接实时计算需求。网络也将从“连接数据”升级为“智能服务”，具备敏捷高效统筹网络、算力和模型等综合资源的能力。
第三，产业价值创造从单点能力走向系统协同。终端不再只依靠出厂硬件体现价值，网络也可从连接延伸至算力调度和场景服务。用户最终将为“处理问题和完成任务”付费，而不仅仅为模型或Token付费，端到端TCO最优将成为加速技术扩散和普惠的重要基础。
崔丽表示，中兴通讯希望发挥在网络、算力、能源、终端、工程优化等方面的技术积累和协同优势，同时坚持开放解耦，灵活扩展，与产业伙伴一起，拥抱变化，共赢AI时代。
AI安全共治：责任各有边界
安全不能断点
AI服务要真正为用户创造价值，不仅需要技术能力的支撑，也需要安全与信任的保障。这要求产业各方在技术协作的基础上，进一步加强安全治理协同。通信网络作为智能终端与AI服务运行的基础载体，应在其中承担什么角色，又如何与模型平台、终端厂商形成协同，成为圆桌讨论进一步聚焦的问题。
崔丽认为，通信基础设施应成为整个系统的安全底座和协同枢纽。AI助手一次看似简单的操作，背后可能同时连接手机、基站、云平台和多个第三方服务。除了关注模型回答是否准确，服务由谁调用、用户是否授权、数据经过哪里，以及出现异常情况能否及时处置，同样不容忽视。
在这一过程中，网络需要守住可信接入、权限校验、加密传输和异常流量识别等关口，遇到攻击、拥塞或模型异常时，还要通过流控、切换等手段保障服务连续性。但这并不意味着网络可以随意查看用户数据，安全保障必须坚持最小必要原则，守住隐私边界。
“安全是设计出来的，而非事后补救。”崔丽表示，应将风险评估贯穿大模型训练、部署推理和运维全过程，并将安全能力沉淀到云、边、端协同架构中，让敏感任务尽量留在本地，使不同风险等级的数据选择合适的网络路径、算力和安全策略，在体验、成本与安全之间取得平衡。
在责任分工上，各方职责各有侧重：终端厂商应对用户授权、端侧处理和设备安全负责；模型平台应对训练数据、模型行为和输出安全负责；网络及运营方则应对可信连接、资源调度和服务连续性负责。在此基础上，各方还需共同推进接口开放、标准衔接、风险通报和应急联动，确保问题出现时能够共同定位、协同处置。
崔丽将AI治理比作一场“接力赛”：“责任各有边界，安全不能断点。开放合作把责任接起来，让AI既跑得快，也能跑得稳，更让人放心。”
青年人才培养：驾驭AI、激发原创力
让好想法走向产品和产业
在讨论创新与治理之外，圆桌还将目光投向未来创新的主体——青年人才。AI时代，青年应培养哪些核心能力，企业又该如何为原创想法提供成长空间？崔丽从人与AI的能力差异谈起。
她指出，当前模型在知识压缩、概率与逻辑、内容生成等方面已有良好表现，但AI与人类智能仍存在差异：首先，人类具备超越数据的创新能力，而AI则是基于对历史知识和数据的压缩进行推演；其次，人类具备因果推理能力，当前AI主要基于数据关联进行模式识别与组合创新，在因果理解与原创探索方面仍有局限。最后，人类能够主动提出新假设、定义新问题，并通过实验不断拓展认知边界，而AI当前更多是在既定目标与反馈机制下进行推演、学习和优化。此外，人类智慧不仅是理性思考的成果，还是生物进化、物竞天择和极致效率的竞合产物。
基于这些差异，崔丽认为，青年人才既要具备“AI原生”能力、善于驾驭AI，也要在定义问题、创造力、判断力、品味和人文素养等方面持续提升。
在人才培养实践中，中兴通讯通过“蓝剑计划”和“青年领军人才”计划等项目，为青年人才提供具体场景中的实战机会，让好想法以“小步快跑”的方式得到验证，并留出合理的试错空间，再进一步推动其走向产品和行业。同时，中兴通讯还依托“中兴捧月”赛事、“创兴日”金点子大赛及产学研合作，让青年人才敢想、能试、有资源、有反馈，推动更多原创想法从创意走向产品、从实验室走向产业界。
从让AI理解需求、完成任务，到以责任协同保障服务安全，再到为青年人才释放创造力提供实践空间，崔丽的分享表明：能力协同让AI办成事，责任协同让用户更放心，而人才与创新生态则为技术持续向前提供动力。
本文来源：中兴通讯
