「一體化神經網路」與「AI催化的第四代互聯網」，標誌著從「連接資訊」向「自主協同」的範式躍遷。其核心在於通過AI智能體（Agent）重構網路架構、交互模式與生產力邏輯，實現人機物智的深度融合。以下結合技術動因、架構變革、落地場景及未來挑戰展開分析：
一、第四代互聯網的核心特徵：AI智能體驅動的一體化網路#
範式轉型：從「人操作」到「智能體執行」
- 傳統互聯網依賴用戶主動操作（如搜索、點擊），而第四代互聯網以智能體（AI Agent） 為樞紐，形成「自主執行+人類監督」的新模式。用戶角色從操作者轉變為決策者，智能體通過「大模型+記憶系統+工具調用+規劃能力」閉環，主動分解任務、調用軟硬體資源，實現跨場景協同。
- 數據佐證：2021-2024年，AI貢獻全球48%的互聯網流量增長；2025年中國日均token消耗量達10萬億（同比增100倍），印證AI已成流量主引擎。
網路架構重構：邊緣化、高上行與多模態融合
- 流量結構顛覆：上行流量占比從15%躍升至50%，邊緣節點流量占比從15%提升至65%，核心網壓力向邊緣轉移。
- 超融合需求：鄔江興院士提出「五個一體化」目標——人機物智融合、空天地一體、存算通感智一體、安全與信息化一體、运维智能化一體，推動網路突破傳統傳輸定位，兼具計算、存儲、感知等複合能力。
二、技術支柱：智能體如何實現「一體化神經網路」#
智能體的三層進化路徑
- 單智能體：聚焦特定場景（如醫療影像分析、工業質檢）；
- 多智能體協同：通過中心化編排層實現跨域合作（如城市管理中交通調度、公共服務智能體聯動）；
- 智聯網（Internet of Agents, IoA）：基於區塊鏈與聯邦學習，實現開放式異構智能體協作，成為人類的「數位化身」。
生成式網路與內生安全
- 多模態網路環境（PINE）：通過基線技術元素化與AI動態編排，生成適配多樣化場景的應用網路模態，解決「剛性架構與業務多樣」的根本矛盾。
- 內生安全架構：結合動態異構冗餘（DHR）構造，將數據投毒、漏洞等威脅轉化為可屏蔽問題，為AI系統提供可量化安全保障。
三、應用場景：從B端增效到C端普惠#
產業端（2B）：嵌入式智能體重塑生產力
- 藥物研發：文獻篩選→分子模擬→藥物設計的全流程智能體協同，縮短研發周期；
- 智能制造：工業智能體監控產線吞吐、優化庫存，Gartner預測2028年33%企業將嵌入Agentic AI，15%日常決策由智能體自主完成；
- 金融風控：房貸審批從45天壓縮至72小時，釋放人力投入高價值決策。
消費端（2C）：智能體即服務（AI Agents as a Service）
- 複雜任務代理：語音指令規劃旅行（訂票/住宿/交通）、智能家居多設備協同；
- 終端革命：手機/AR眼鏡嵌入智能體，延伸感知與分析能力（如AI健身指導、虛擬角色操控）；
- 健康管理：個人健康智能體整合體徵數據、醫療知識庫，提供即時干預建議。
四、挑戰與突破路徑#
技術瓶頸
- 算力能耗：AI算力占美國總能耗2%-3%，逼近6%臨界點，需通過輕量化模型與邊緣計算優化；
- 協同障礙：多智能體協作需解決通信協議標準化與信任機制（如微軟「模型+記憶+工具+權限」四要素架構）。
社會接受度與倫理
- 責任錨定：人類需為智能體決策最終負責（如醫生複核AI診斷）；
- 隱私保護：聯邦學習保障「數據不出域」，區域化模型部署滿足主權合規（如印度農民補貼系統）。
五、未來圖景：實驗床建設與社會盈餘創造#
- 國家級工程裝置：鄔江興團隊提出建設「超融合網路與智能計算實驗床」，驗證「結構決定效能/安全/多樣性」理論，破解「有限資源生成多樣化結構」的科學難題。
- 社會價值衡量：微軟CEO提出「社會盈餘」理論——AI需滲透至經濟基本單元（如醫療流程優化年省180億美元），證明其創造價值超越能源消耗。
結語#
第四代互聯網的本質是 「神經中樞」與「智能肢體」的一體化：
- 神經中樞：由生成式網路動態編排資源，實現存算通感智融合；
- 智能肢體：智能體作為執行終端，在權限框架內自主行動。
正如鄔賀銓所言，未來十年是AI互聯網關鍵發展期，中國需通過多模態網路、內生安全等非對稱賽道搶占定義權。這場變革不僅重塑技術架構，更將重構人類協作範式——當智能體成為普惠生產力，文明將邁向「社會盈餘」驅動的嶄新紀元。