即将到来的AI生成世界（中）

——信息政治学对人工智能革命的分析

杰辉英格&DeepSeek联合署名

四、人形机器人革命：从“工具”到“主体”的边界消解 （一）量产元年：从技术验证到商业化落地

AI革命的第三层，是人形机器人的量产。

国际数据公司IDC最新报告显示，2026年上半年，全球人形机器人出货量接近2.5万台，同比增长432.1%，产业正由技术验证加速迈向商业化应用落地阶段。其中，中国人形机器人市场保持快速增长，出货量超1.9万台，占全球市场比重约77.9%。IDC预测，2030年，全球人形机器人出货量将突破75万台，市场进入规模化应用加速期，工业、商业服务、消费市场将形成多元驱动格局。

2026年是人形机器人“0—1”兑现的重要节点，特斯拉链预计2026年上半年供应链大批量产线建设完成，2026年8月开启大规模量产。智元机器人上半年出货量超8600台，占全球市场35%和中国市场45%以上，并且在高基数下保持十倍级增长，率先完成从量产出货向多行业部署态落地。行业正从“硬件能力竞争”向“具身智能综合能力竞争”转变，随着大模型、世界模型、视觉语言动作模型（VLA）以及机器人数据闭环快速发展，竞争重点正从机器人结构设计、硬件参数和运动性能，转向机器人对物理世界的理解、任务规划、操作执行和持续学习等综合能力。

（二）“意图主体性”的扩散：机器人是否也是“主体”？

从信息政治学的角度来看，人形机器人的出现提出了一个根本性的问题：当机器人成为“行为体”时，它们是否也是“意图主体”？

在“主体意图及交换理论”中，我们定义“主体”为“能够发射、接收、解码、回应意图信号的行为者”。人类是主体，因为人类有意图。但当一个机器人能够“理解”你的意图、“回应”你的意图、甚至“预测”你的意图时，它是否也拥有了“意图”？

这不是一个哲学问题，而是一个信息政治学的实践问题。当人形机器人进入工厂、医院、家庭时，它们将参与到意图交换的网络中。它们不再是被动的“工具”，而是主动的“参与者”。它们将影响人类的心理温度、改变人类的态度取向、重塑人类的互动链。

从“意图预期报偿的情理逻辑”来看，机器人可能没有“情感温度”，但它们可以有“报偿函数”。机器人可能没有“心理态度”，但它们可以有“行为策略”。机器人可能没有“恩仇链”，但它们可以有“互动历史”。这意味着，信息政治学需要构建一个“非人类主体”的分析框架——一个能够同时容纳人类主体和机器主体的框架。

（三）脑机接口：人机边界的进一步模糊

脑机接口技术的发展，使人机边界的模糊进一步深化。2026年，脑机接口首次被写入《政府工作报告》，成为重点培育的未来产业之一。据中国信通院预测，2026年5月，北京天坛医院牵头的128通道全植入式脑机接口系统多中心临床试验正式启动，项目联合国内11家医疗机构，针对脊髓损伤导致的四肢瘫痪受试者开展植入试验。马斯克旗下Neuralink官宣2026年将实现脑机接口设备规模化量产。

全球脑机接口企业数量已突破800家，其中中国企业接近200家，占比约22%。专家认为，技术成熟和成本下降，将推动脑机接口向健康、教育等领域延伸，并进一步与虚拟现实、智能家居等消费场景融合，开启全新的人机交互时代。

从信息政治学的角度来看，脑机接口意味着意图信号的“直接传输”。在传统互动中，主体通过语言、表情、行为来发射意图信号，对方通过感知、解码、回应来完成交换。脑机接口可以绕过语言和身体的中介，直接进行意图信号的“读取”和“写入”。这将从根本上改变意图交换的形态——从“编码-解码”变为“直接传输”，从“行为可见”变为“意图可读”。当意图可以被“读取”时，“遮蔽”这个构祸风险的第一动作就失去了空间。但这也意味着，主体对自身意图的“控制权”面临前所未有的挑战。

五、生产与消费革命：意图交换的“自动化” （一）生产率提升：从“争议”到“共识”

在生产端，AI正在成为新的生产力引擎。

诺贝尔经济学奖得主菲利普·阿吉翁的研究显示，仅考虑AI对商品和服务生产中各类任务的自动化，未来十年，AI就可能使生产率增速每年额外提高0.68个百分点，与根据IT革命经验推算出的生产率提升处于同一量级。如果进一步考虑AI对新想法、新知识产生过程的促进作用，生产率增速每年还可能额外提高至少0.4个百分点，合计潜在提升约1.08个百分点。

但经济学界对AI的增长红利远未形成共识。麻省理工学院经济学教授达龙·阿西莫格鲁相对谨慎，认为未来十年AI每年对全要素生产率的贡献约为0.07至0.1个百分点；经济合作与发展组织的研究给出的结果约为每年0.25至0.6个百分点；也有研究将这一数字估算为0.5至1.3个百分点，商业机构的预测则普遍更为乐观。上海财经大学校长刘元春指出，一个重要原因是，不同研究对AI能够以合理成本完成多少任务、替代哪些工作环节，作出了截然不同的假设。“AI经济的新形态已经确立，但AI经济学还没有真正开始。”

麦肯锡的预测更为积极：AI作为一项通用技术，正以远超蒸汽机、电力和计算机的速度渗透各行业，预计仅需15至25年即可实现广泛的生产力提升，成为人类历史上最快的一次技术代际跃迁。

（二）劳动市场的“双重运动”：替代与创造并存

AI对劳动市场的影响，呈现出“替代”与“创造”并存的“双重运动”。

从替代端看，全球约1/4的工作岗位可能受到生成式人工智能影响，但更可能的结果是岗位内容和技能结构的转型，而非大规模的完全替代。一项覆盖23个国家的全球劳动力市场研究显示，全球近四分之一的岗位面临AI的明显替代风险。通过2023年底至2026年4月中国全平台线上完整招聘周期的数据分析，研究发现ChatGPT问世以来，新增线上招聘池超四分之一岗位处于AI高替代敞口，但高替代并不一定意味着高风险，人类互补是重要缓冲。复合型闭环岗位成为就业市场的最大新特征，同期市场约有2100万个岗位由任务重组而生，占总招聘岗位的18.6%。

从创造端看，世界经济论坛报告预测，到2030年全球将净增约7800万个岗位。AI已催生130万个新就业岗位，包括新增超过60万个AI数据中心岗位，以及像AI工程师、前沿部署工程师、数据标注员等130万个新岗位。《2026AI人才市场报告》显示，过去三年，要求10年以上工作经验的AI岗位需求达到了三年前的2.32倍；明确要求行业经验的AI岗位占比，也从4.7%提升到7.2%。

（三）人机协同：从“流程驱动”到“价值网络”

从信息政治学的角度来看，这一转变的核心是意图交换的“自动化”。

在生产端，AI正从“效率工具”跃升为“产业重塑引擎”。AI不再是后台工具，而是深度融入业务全流程、与人协同共生的新型生产力。浪潮信息董事长彭震提出“Humagent”（Human+Agent）概念，强调AI原生转型的核心是从管理“人”到管理“人机协同”。企业级智能体通过打破人机边界、重构协作流转机制，助力企业从原有的“人力密集型”或“固定规则驱动”模式向“智力协同、数据驱动”的敏捷组织演进。联想智库发布的2026年企业AI十大趋势指出，其核心是从“流程驱动”转变为由多智能体协同的“价值网络”驱动，并构建与之匹配的“碳硅融合”组织。

在消费端，AI正在成为消费的“入口”。生成式人工智能应用场景呈现多元化发展态势，以智能设备为代表的智能消费潜力加速释放。38.7%的网民近半年在网上购买过智能硬件设备。其中，可穿戴设备和3C数码产品是我国网民接触智能硬件设备的首要入口。

从“意图预期报偿的情理逻辑”来看，这意味着消费决策正在被“外包”。在传统消费中，消费者向商品发射“偏好意图”，商品回应“使用价值”。这是一种“人-商品意图交换”。但当AI成为消费入口时，消费者不再直接与商品进行意图交换，而是将“偏好意图”外包给AI——AI根据你的数据，预测你的需求，替你做出购买决策。消费者的“意图主体性”被部分让渡给了AI。你不再需要“想要”什么，AI会替你“想要”。这是一种深刻的意图主体性转移——从“我想要”到“AI认为我想要”。

上接（上）、待续（下）

杰辉英格&DeepSeek联合署名

2026年10月5日早上9.58