本报记者 易艳刚

　　6月5日，北京国家会议中心。2026腾讯云AI产业应用大会现场，腾讯集团高级执行副总裁汤道生与鲜少公开露面的腾讯首席AI科学家姚顺雨进行了一场对谈。
　　50分钟的交流中，53岁的互联网老将汤道生与28岁的姚顺雨判断一致：AI竞争是一场马拉松，下半场才刚开始。


　　AI下半场最重要的是什么？对谈刚开始，两人就聊到了这个AI界普遍关心的问题。
　　姚顺雨打了个形象的比方——AI发展到现在，通用的方法论已非常成熟，但寻找问题变得更困难，“我们像有一把‘万能锤子’，它可以砸任何‘钉子’。”但是，“钉子”在哪里？
　　腾讯丰富的产品场景、交互数据和生态连接，为大模型的迭代与进化提供了天然的实战场，也让AI这把“万能锤子”找到了最佳的“用武之地”。
　　今年4月，由姚顺雨带领团队重建的混元Hy3 preview语言模型，正是沿着这一“实用主义”路线，推动了大模型和产品研发的联合设计（co-design），并在自身业务场景中持续检验模型的实用性，推动了模型能力与产品应用协同提升。
　　对谈结束，汤道生在接受新华每日电讯记者专访时进一步阐释，进入下半场，AI正在从展示能力走向创造价值，它不再是仅能回答问题的“小助手”，而正成为能独立完成任务、交付结果、持续自我迭代的“数字员工”。“AI下半场的关键，不在于提出新的技术概念，而是在产业现场找到真问题。”汤道生说。


　　当各种AI技术、智能体密集涌现，“AI是否会取代人类工作”日渐成为热门话题。受访时，汤道生给出了自己的判断：“AI不是在取代人，而是在重新分配人的注意力，它能让人从重复执行中解放出来，聚焦于判断和创造。”
　　与姚顺雨对谈时，汤道生透露：“我们今年大部分代码都由AI生成。工程师会花更多时间设计架构，把写代码的工作交给AI，然后定期指导、修正。”这是腾讯集团高管首次公开确认该情况。
　　在接受新华每日电讯记者专访时，汤道生介绍，在腾讯内部一些团队，已经出现“白天人机协作、晚上AI继续干活”的研发模式。在腾讯云代码助手CodeBuddy CLI 2.0版本研发过程中，仅有4名工程师参与，并且原本预计需要持续一年的工作，在58天内就完成了79次版本迭代，90%的新增代码由AI生成。“不过，这几个人的判断力、架构设计能力和审美是不可替代的。AI把他们的执行效率放大了几十倍，但方向是人定的。”他强调。
　　“要做驾驭工具的人。”汤道生认为，未来真正稀缺的，不是重复执行任务的能力，而是提出问题、作出判断和理解人的能力。
　　在他看来，AI时代最宝贵的三种能力分别是提问能力、审美能力和共情能力。过去，人们习惯于追求标准答案，但如今标准答案几秒钟就能生成，提出好问题反而变得更加重要。“未来，工作成果的下限与大模型有关，上限则由人的审美决定。真正理解人的需求、感知复杂社会关系的能力，目前仍是AI难以替代的。”


　　谈及外界关于“腾讯慢了”的讨论，作为云与智慧产业事业群CEO的汤道生坦诚回应：“有些地方我们很快，也有些地方确实可以做得更好。”
　　汤道生认为，进入AI下半场，更重要的是能否把技术能力转化为真实场景中的生产力。本次大会上，腾讯云正式首发效率智能体工具集。该工具集面向个人、职场及企业不同人群，覆盖20余个垂直场景，提供差异化、个性化的智能体解决方案。分析认为，这是腾讯AI下半场从模型竞赛转向场景落地与生产力转化的关键布局。
　　在汤道生看来，与传统AI工具相比，智能体最大的变化在于，不仅拥有更强的“知识大脑”，还具备了更灵活的“手和脚”。它不仅能够回答问题，还能够调用工具、拆解任务、自主执行并完成闭环交付，从“会说”进一步走向“会做”。
　　不过，汤道生也提到，他跟很多企业CEO、CTO交流时发现，企业在落地AI智能体时存在“用不好”“信不过”“算不清”三大痛点。
　　“用不好”——有的企业里很多员工都在用AI提效，但彼此之间缺少协同，很多企业对于AI在研发、客服、营销、生产等环节到底该怎么用，还不是很清楚。
　　“信不过”——很多人尤其是企业负责人担心AI会越权操作、泄露数据和隐私。出于安全与合规顾虑，他们不太敢让AI碰触业务系统，这也限制了AI的落地进程和效果。
　　“算不清”——很多企业虽然已在用AI，但不清楚如何量化AI的价值、降低使用AI的算力成本及运营成本等。
　　“进入AI下半场，智能体的价值正在逐步显现。要在真实的工作和业务场景里把活干好，需要体系化的能力支撑。”汤道生表示，推出效率智能体工具集、升级智能体基础设施（Agent infra）和安全等核心能力，就是为解决上述痛点，帮企业建好、用好、管好AI，建立可持续的商业模式。
　　目前，已有一些企业率先感受到AI带来的效率提升。
　　汤道生举例说，TCL引入CodeBuddy后，研发效率提升70%，原计划耗时2周的跨平台迁移，仅用2天就完成了；叮当快药把CodeBuddy和AI腾讯云智能体桌面工作台WorkBuddy部署到全流程之后，业务整体提效50%；华住集团利用腾讯云智能体开发平台ADP，在全国1万多家酒店上线AI智能体，能自动处理超过70%的高频客户服务。
　　“从互联网时代到移动互联网时代，再到AI时代，关键仍是用户需求问题。”在汤道生看来，AI下半场竞争将越来越多地回到产业本身，谁更了解行业，谁更理解用户，谁更接近真实场景，谁就更有可能找到人工智能创造价值的入口。


　　谈及当前备受关注的智能体的发展趋势，汤道生提到了团队内部经常挂在嘴边的一个英文单词——“Harness”。
　　这个词的原意是马具。“马的力量很大，如果没有马具，人无法驾驭它，也无法真正发挥它的价值。”汤道生告诉新华每日电讯记者，大模型的发展同样如此，随着智能体逐步具备执行能力，仅提升模型能力已经不够，更重要的是建立规则、权限和约束机制，让智能体在可控范围内创造价值。
　　“安全正在成为人工智能规模化应用的重要前提。”汤道生表示，过去人们更多关注模型能否回答问题，未来则将更加关注模型是否能够可靠地完成任务。当智能体开始参与业务流程、调用企业系统甚至执行实际操作时，权限管理、责任归属和风险控制的重要性，将会进一步提升。
　　本次大会期间，腾讯专门发布了一套完整的智能体安全方案。据汤道生介绍，这套安全方案的核心是三层防线：第一层是技能（Skills）供应链安全，智能体调用的技能可能存在风险，腾讯将提供一键扫描技能安全漏洞的能力；第二层是运行时的行为审计，智能体在执行过程中的所有操作都有日志可追溯，高危操作会被自动拦截，需要人工审批才能继续；第三层是权限边界，企业管理后台支持组织架构级的智能体管理，IT部门可以统一把企业内的所有智能体管起来。
　　“安全没有终点，必须贯穿智能体整个生命周期。约束不是对智能的压制，而是对智能的引导。给智能体划清楚边界，反而能让它们更高效地工作。”在汤道生看来，安全与创新并非对立关系，而是推动产业长期发展的共同基础，建立可信、可靠、可控的治理体系，大模型的能力才能真正转化为生产力。
　　“AI竞争是一场马拉松，未来决定竞争力的，是谁更了解真实世界。”采访接近尾声，话题再次回到“AI下半场”。在汤道生看来，相较而言，美国在基础研究、人才密度和资源投入方面具有优势，而中国则拥有全球最丰富的产业场景、最完整的制造业体系和强大的工程化能力。“当AI从‘能说会道’走向‘能干活办事’，真实产业场景将成为最重要的训练场。我们完全有条件把过去积累的工程能力转化为AI时代的基础设施优势，为千行百业打造‘用得上、用得起、用得放心’的普惠生产力工具，这是AI进化的重要方向。”汤道生说。