AI技术的普及正在改变我们的生活，但很多人没意识到的是，最终真正推动AI应用进入千家万户，服务于企业与大众的不只是算法与芯片。

但一个再先进的AI模型，如果没有稳定的网络传输，没有持续不断的算力支持，没有可靠的电力保障，它又如何真正走进我们的生活？

这个问题，在《探寻人工智能2026》节目中，杨澜与清华大学智能产业研究院院长、中国工程院外籍院士张亚勤的一段对话中，给出了一个值得深思的答案。

张亚勤提到，未来人工智能的发展重点已经不仅停留在数字世界，而是会越来越多地进入现实场景。

进入物理AI时代以后，数据中心、边缘网络以及各种智能设备都会连接在一起，整个系统是否能够稳定运行，很大程度上取决于底层基础设施是否足够完善。

很多人平时感受不到这些变化，是因为基础设施本身就像空气一样，看不见，却时时刻刻都在发挥作用。只有真正依赖人工智能开展生产和服务的时候，大家才会发现，决定AI能不能顺利工作的，并不仅仅是一套算法。

比如自动驾驶汽车在道路上行驶时，车辆上的摄像头、激光雷达等设备会持续采集大量数据，并实时上传到云端，用于模型不断优化。

如果网络传输不稳定，数据同步出现延迟，模型训练就会受到影响，车辆后续的智能能力提升也会受到限制。对于需要实时响应的智能设备来说，高带宽、低时延、稳定可靠的通信网络，已经成为不可或缺的一部分。

正因为如此，近年来我国持续推进数字基础设施建设，为人工智能的发展提供了坚实支撑。全国陆续建成多个人工智能算力中心，同时稳定的电力系统也为大规模算力运行提供了保障。

同时，以中国移动为代表的通信企业不断完善5G网络建设，目前已经建成全球数量最多的5G基站，形成全球领先的5G精品网络，覆盖全国97%以上人口，并支撑了5.7万个5G行业应用案例，覆盖91个国民经济大类，为人工智能在工业、交通、医疗、能源等众多领域落地提供了重要条件。

很多人关注的是机器人越来越聪明，却很少关注机器人背后的网络到底有多快。

其实，一个机器人完成复杂任务，并不是单独依靠自身完成计算，它需要传感器实时采集环境信息，再借助边缘计算节点快速处理数据，同时与云端算力中心保持持续连接，实现模型不断更新。

这也是张亚勤近年来多次提到的“物理AI”理念。未来人工智能真正发挥价值，不只是会聊天、会写文章，而是能够参与制造、物流、医疗、交通等现实世界的运行，实现感知、分析、决策和执行的完整闭环。

这种变化意味着，人工智能产业的发展方向也正在发生变化。过去，人们更多关注模型参数和算法能力，而未来，更重要的是整个产业生态是否能够形成协同。

从数据中心到边缘计算，从通信网络到能源保障，每一个环节都影响着人工智能最终能够服务多少人、覆盖多少应用场景。

事实上，这一趋势已经体现在我国近年来持续推进的新型数字基础设施建设之中。

2022年正式启动的“东数西算”工程，就是其中的重要布局。

通过在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝地区以及内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等地建设国家算力枢纽，实现全国算力资源优化配置，让不同地区的数据中心协同运行，提高整体算力利用效率，也为人工智能大模型训练和产业应用提供更加充足的计算资源。

这些看似离普通人很远的工程，实际上正成为未来智能社会的重要基础。

张亚勤还曾多次表示，人工智能未来真正创造价值，并不只是模型能力不断刷新纪录，而是能够深入制造业、医疗、教育、交通等实体产业，让技术真正解决现实问题。

当越来越多行业完成数字化和智能化升级，人工智能才能真正从实验室走向生产线，从屏幕里的应用走向现实生活。