“察势者智，驭势者赢。”

眼下的大势是什么？官媒已给出答案：谁率先培育起代表未来方向的智能经济新形态，谁就能在激烈竞争中掌握更多战略主动。

智能经济一头连着智能产业化，一头连着产业智能化，都与人工智能息息相关。

AI红利就在眼前，拿下就站上风口，拿不下就深陷挑战。

然而现实总是很残酷。德勤2026技术趋势研究显示，89%的企业AI Agent试点从未进入生产环境。

在我看来，核心问题在于：AI在为个人提效方面可圈可点，但遇到跨部门、跨场景等需要为组织、流程赋能的方面时还是捉襟见肘，因此难以推广，商业价值就终究有限。

要规模化应用，需要新的稳定可靠的技术底座作支撑。

11月6日上午，中国移动董事长陈忠岳在2026移动网络大会上发表的题为《网络强基 智能共创》的主旨发言里也提到，“每一种经济形态，都有与之相适应的基础设施。新的智能经济，需要有新的基础设施。”

建设新的基础设施，也早已有了方向：贯彻国家“六张网”建设部署，坚持“智为先、算为要、通为本”，一体建强通信网、算力网、智能网。

与此同时，一个系统性推动技术能力向商业价值转化的落地路径，已经清晰可见。

AI商业化起步，

需要一个事半功倍的起点

AI商业化的“起点”，不在于技术能力高低，而在于找到合适的业务场景和交付对象。

AI走进企业，如果技术能力不能被企业方便地调用，不能解决真实业务问题，不能在更多场景中复制，商业化价值也就无从谈起。

在2026移动网络大会的资本金融展区里，可以看到中国移动资本金融图谱直击AI落地“缺场景、缺客户、缺资金”的起步难题。即，通过产业投资和金融产品，把技术企业、产业资源和应用需求接到一起，帮技术找到客户、进入流程、完成交付。

先看投资端。

截至目前，中国移动累计投资企业150余家、投资金额超2800亿元。其中有不少人们熟知的企业，比如荣耀、宇树科技、DeepSeek、Kimi。

但真正有价值的地方不是投了多少家，是如何强强联合。

以与宇树的合作为例，中国移动投的是机器人的本体能力，交付的是营业厅、家庭、导盲等场景。

到2026年9月，灵犀机器狗已投放21个省份的营业厅，负责迎宾、互动、配送。另外在导盲等民生场景，灵犀用骨传导耳机、牵引杆和多模态感知，搭出一套“交互—引导—避障—认知”的导盲系统，目前已在国家盲人图书馆、安徽芜湖盲人学校投入使用。

类似的强强联合，还有与荣耀联合打造首款深度嵌入灵犀智能体的AI手机、把DeepSeek、Kimi等大模型能力引入移动智算服务，等等。

这是以资本为纽带，把投资企业拉进中国移动的产品与客户体系，双方都不必从零开始。

再看金融端，与投资端相辅相成。

这方面的作用，是以产业金融覆盖研发、建设、结算、交付全流程。

例如，算网建设有新基建贷、委托贷款、固定资产贷款；科技研发场景为重点科技创新项目提供流动资金超18亿元；内部结算做到12亿元资金15天到位，帮咪咕拿下世界杯版权；供应链融资从中标、签约、发货一路陪到交付。

这些事原本应该分散在不同机构里，而今企业不用再跑流程，资源已经在流程里。

中国移动的资本和金融对企业及产业的一大价值，就在于此：陪伴成长、帮助落地，实现投前有场景、投后有订单，从而走出AI商业化的第一步。

AI效能升级：

智能能力，随取随用

有了场景和交付对象，下一步要推进到“有可用、可负担、可稳定运行的服务”。

这涉及到模型使用体验和使用成本的平衡。

只是这个平衡，又是一个难题。不同业务该选什么模型、接入后怎样稳定运行、调用成本如何控制，一系列问题若不能妥善处理，企业拥抱AI的战略大概率只能乘兴而来败兴而归。

因此，在这个环节，有两个方面最值得重视。

一方面是使用门槛和运行效率。

如今模型迭代快、任务需求不同，企业很难押注单一模型，多模型编排是趋势。

写代码强的模型未必擅长读财报，长文本好的模型未必算得快，真跑起业务来，一个任务里往往要换两三次模型。企业需要一个能随时换模型、按任务挑模型的入口。

作为国内领先的模型服务平台，中国移动的MoMA模型服务平台就是把300多款主流大模型收进一个入口，统一接入、按任务智能路由，降低使用门槛、成本和时间。

在我看来，MoMA有几个明显的优势：一是可以按需筛选模型。有文字、图片、视频、语音的分类，路由策略可以是成本优先、效果优先或是平衡模式，企业只管提需求；二是许多先进模型，可以实现几乎与官网同步上线；三是低成本、低时延。节点故障毫秒级自动切换，单位Token推理成本降低约30%，智能调度节约算力超30%；四是全链路可观测，安全管控极其可信。如有特殊需要，还可进行专属部署。

在2026移动网络大会的算网数智全栈创新论坛上，中国移动还发布了MoMA开放计划，围绕Agent、终端、模型、技术、算力五大方向共建开放生态。在降低开发者门槛、先进模型入驻、Token普惠等方面，未来还将有提升。

选得对、用得起、接得快，在一个入口里高效解决，为企业带来的升级十分具体和实用。

另一方面是运行稳定性。

模型要稳定进入业务，网络和算力得跟上：不中断且能随时按需调配。

想要稳，需要先看清变化。中国移动董事长陈忠岳表示，人工智能正在驱动移动网络流量加速增长，正在引发数据传送结构显著变化，也在呼唤网络与算力的融合协同。

如果要简单点理解，那就是过去按GB卖流量，现在企业按Token买智能，服务必须随之而变。

流量只需要“送到”，Token却要走完一整条路：算力把它生产出来，网络把它送出去，调度决定它走哪条路、用哪个模型，最后还得能计量、能审计、能追责。

依托AICN智算网络、AIDC算电协同、AICC云算服务三大支柱，中国移动的算力网分别对应着算力的产出、输送和售卖三大环节。通道还已经伸到境外，480个境外POP点覆盖95个国家和地区，实现国内外一体化服务。

同时，算网大脑4.0全面实现异构、异域算力的纳管和调度，一个在东部的任务有可能是跑在中国移动在呼和浩特甚至哈尔滨的数据中心，却依旧有接近本地调用的体验。

此外，中国移动还在2026移动网络大会上正式发布MobileAI智能网，这是与通信网、算力网协同构建的网络化人工智能基础设施，将有效支撑上层智能应用更加泛在普惠、敏捷高效、安全可信、韧性可靠。

总结而言，MoMA解决“选得对、用得起、接得快”，算力网与智能网解决“跑得稳、算得省”。

模型和算力，变成了随时可调用的商业化服务。

AI价值深耕：

如何形成生产力革命？

只是把模型接进来还不够。

最终，还要用业务流程检验价值，看能否可复制、可持续，这决定了AI商业化的天花板。

然而，专业不足、信任度不够、数据孤岛等痛点，使得智能体要进入企业已有系统和流程、协助完成具体工作，面临着一个结构性难题。

这就要求企业需要探索To A新业态，让智能体之间更好交互协同。

更关键的是，智能体要能嵌入已有系统的权限、数据和流程规则，并在可管理、可审计框架下运行，最后把单场景可控运行扩展为多场景可复用、可治理的服务。

可信任、可复制、可推广的技术，才能形成生产力革命。

所以在产业场景，中国移动的“AI+工业互联网”覆盖生产全链路，打造可复制的制造业数智化升级标杆。

在这方面，移动天工连续三年入选工信部双跨平台；落地538个5G工厂项目，行业排名第一；实现 41 个工业大类全覆盖，沉淀3万+“5G 专网”实践案例，已经是业内标杆之一。

其次在工作场景，中国移动打造了面向企业的智能体办公平台“MobileWork”。

它覆盖16个行业，沉淀专业技能1400多项、领域专家200多位，以30多个办公连接器接通企业原有系统，并首创人机协同与多智能体协同体系，覆盖多业务条线落地任务交付，性能十分全面。

同样令人印象深刻的，还有它在规范性和安全性方面的优势。

例如，每个智能体有独立身份，授权可以精细化到具体操作，全过程审计、全程留痕。这也是它能成为业内首批适配信创与可信环境、首批入选互联网智能体可信评估登记清单的原因。

MobileWork的意义不在于省下几个人工，而在于它证明了AI可以在一套有权限、有审计、有责任的系统里干活，可以贯通企业完整工作链路，真正实现“能接活、能办事、能交付”。

只有这样，企业才敢把关键流程交给AI，也才能摊薄成本和整体提效。

结语：

从资本牵引落地，到底层算力支撑，再到场景化应用渗透，中国移动已经形成AI商业化的完整闭环。

但这只是阶段性成果。

智能经济的商业价值还远未彻底兑现，相关的投入和转化仍需持续。

例如，就像中国移动董事长陈忠岳提到的，中国移动正在布局建设多个超大规模智算集群，未来两年智算能力将连续翻番；还有中国移动总工程师、中国工程院院士王晓云在大会上发布了“中国移动6G智能应用共创行动”，表示6G将成为智能时代的新型网络底座；以及中国移动在大会上发布的“移动智能”全新品牌，与“全球通”“移动云”一起构筑形成了中国移动全新的“三大主业”战略品牌体系，也是彰显了中国移动携手产业合作伙伴共筑智能新生态的决心。

这些新的布局和行动，与“网络强基、智能共创”的理念一脉相承。

要让新技术持续变成产品和服务，打开智能经济增长新空间，“底座筑基+生态共创”的路需要一直走下去。