通信世界网消息（CWW）一张单据从进入系统到完成审核，一位熟练的信贷审核人员大约需要30分钟；而在星尘浩宇（NeuxMind.AI)服务的海外某大型银行账务系统里，一位数字员工完成同样的工作只需8到16秒，且字段识别准确率超过98.6%。目前已连续上岗300余天，单季度累计处理超41万笔任务、650万张图片。它没有工牌，却有明确的岗位、权限与考核指标；它不领工资，却让一个原本约200人的团队减少了180个人力。
这样的员工 ，正在从个案变成趋势。9月9日—13日，2026年中国国际服务贸易交易会将在北京首钢园举行，星尘浩宇（NeuxMind.AI)企业级操作系统“神兽Agent OS（ANOS）”将在服贸会进行首发（3号馆北京方案展展区）。这款被定义为“面向AI Worker的智能劳动力操作系统”的产品，统一支撑数字与具身两类AI Worker，目标是让AI像真正的劳动力一样，被训练、被派遣、被运营。
那么“劳动力”三个字用在软件与机器人身上，究竟是营销修辞，还是一场正在发生的产业变革？带着这个疑问，工信智媒记者展前采访了星尘浩宇（NeuxMind.AI)CEO张磊。在他看来，中国企业AI正在跨过一道分水岭：“AI能不能真正进入企业岗位，长期稳定运行，持续交付可衡量的业务结果。”
行业之问：Demo遍地，为何上岗者寥寥
过去两年，AI产业的热闹有目共睹，但热闹背后的落差同样清晰。麦肯锡2023年的一份研究报告测算，生成式AI每年可为全球经济新增2.6万亿至4.4万亿美元价值。然而硬币的另一面是，Gartner在一项预测中直言：到2027年底，约40%的智能体AI项目将被取消或结束。这表明，多数企业仍徘徊在"演示很惊艳、生产不敢用"的门框之外。
张磊对这道门框的解读，始于一个行业坐标系。"企业AI的落地正在经历三个阶段。"他说，最早大家关注模型本身，比拼的是理解、推理与生成；随后进入智能体阶段，行业集中解决AI能否调用工具、连接系统、独立完成任务。"目前整个行业整体仍处在这一阶段，大量公司还在围绕任务完成率和工作流编排持续竞争。"而下一阶段的胜负手，是AI Worker：AI不再只回答能不能完成一个任务，而是能否真正上岗、持续运营、规模化复制。
世界经济论坛《未来就业报告（2025）》显示，到2030年，技术变革预计将创造1.7亿个新岗位、取代9200万个现有岗位。岗位的重构已经不可逆，那么问题只剩下一个：谁能让AI真正"顶上岗位"？
概念之答：AI Worker是一套岗位能力，而非一次任务完成
在星尘浩宇（NeuxMind.AI)的定义中，AI Worker不是更聪明的聊天机器人，而是一套完整的"岗位能力"——可用、可信、可控，并具备持续学习与进化能力的企业级智能体。张磊解释，它除了需要认知、规划、记忆、工具调用等智能体能力之外，还必须补齐身份与权限管理、企业知识与数据接入、安全合规、运行监控、任务调度、效果评估等企业级能力。"只有这些能力组合起来，AI才真正具备从'Demo'走向'上岗'的基础。"
星尘浩宇（NeuxMind.AI)将AI Worker分为两类：数字AI Worker进入企业的软件、数据与业务流程，完成供给、获客、自动交易等数字任务；物理AI Worker则借助机器人等物理载具进入真实环境，承担感知、移动、操作、交互。而承载这一切的神兽Agent OS，正是这次首发的核心——用张磊的话概括："为数字与物理AI Worker提供统一的训练、派遣和运营基础设施，推动企业运营向自动化和无人化演进。"
与传统智能体平台的差异，被他一语道破："传统智能体平台聚焦模型调用、工作流编排、知识库和工具连接，核心是解决'智能体如何把任务完成'；神兽 Agent OS更关注'AI Worker如何真正上岗，并长期、稳定、规模化运营'。"前者卖的是工具，后者经营的是劳动力——这也是星尘浩宇（NeuxMind.AI)以"派遣制"部署AI Worker、按需上岗、按效付费、以RaaS（Result-as-a-Service，结果即服务）模式持续运营的底层逻辑。
双线并进：数字侧先跑通，物理侧先筑基
企业运营走向自动化、无人化，路径并非一条。星尘浩宇（NeuxMind.AI)给出的方案是"数字侧与物理侧并行发展，但起点和工程方式不同"。
数字侧的起点是真实企业问题。"通用大模型在具体业务场景中不够稳定——幻觉、数学能力、企业规则理解不足，一旦进入金融审核、政务、交易等生产场景，就会直接影响业务结果。"张磊说。星尘浩宇（NeuxMind.AI)的解法是两步：先基于通用大模型，结合企业真实数据、合成数据与后训练，形成面向具体岗位的"场景模型"；再构建"企业知识智能"，解决文档理解、知识抽取、版本与权限治理等问题——"大量文档被直接放进知识库，可能混有过期标准和旧版本资料，AI很难知道哪些知识真正可用。"场景模型与企业知识智能共同构成数字智能核心，再通过电脑、浏览器、手机等工具连接SaaS、CRM、ERP、OA等企业系统，真正完成岗位任务。上岗后，成功与失败案例持续回流，形成"训练—派遣—运营—数据回流—再训练"的闭环。
物理侧则更强调"先筑基"。"具身世界模型还没有出现类似大语言模型'Transformer时刻'的基础性突破，能够跨任务、跨本体、跨场景理解物理世界的统一智能底座尚未形成。"张磊坦言。因此星尘浩宇（NeuxMind.AI)的第一步是构建虚实融合的世界模型，第二步将其仿真、训练、评测、部署能力平台化开放，第三步通过开发者生态与标杆场景走向商业化。运营阶段，每一个物理AI Worker都将拥有1:1的智能孪生体，成为企业数字系统与真实物理世界之间的连接层。
这一布局与产业大势同频。据国际机器人联合会（IFR）《World Robotics》报告显示，全球工厂中运行的工业机器人存量已超过400万台；2025年，具身智能首次写入我国《政府工作报告》，被列为重点培育的未来产业。数字与物理两条路线最终将在"虚实融合的新一代世界模型"处汇合——AI Worker能承担的任务边界，将从单点任务扩展到岗位、业务流程乃至数字——物理协同作业。
出海答卷："哑铃型"布局与劳动力重新分工
站上服贸会的舞台，张磊更愿意先谈全球劳动力正在发生什么。他援引两组数据的反差：美国就业咨询公司Challenger, Gray & Christmas的统计显示，2026年7月美国企业宣布裁员33429人，其中10970个岗位明确与AI相关，AI已连续第五个月成为企业公布裁员的首要原因；而盖洛普（Gallup）2026年的调查却显示，在实际被裁员工中，仅约1%认为AI是自己被裁的首要原因。"AI并不是在一对一替代人，而是在改变岗位内容、人员结构和企业组织方式。"因此，张磊更愿意用"劳动力重新分工"来定义未来："未来企业会同时存在三类AI Worker——碳基（人）、数字与物理。人更适合责任判断、复杂决策、创造性工作和异常处置；数字AI Worker承担高频流程化任务，7×24小时运行；物理AI Worker进入巡检、操作和高危重复性体力劳动。企业可以根据任务特点，在三者之间灵活组合和调度。"
而AI产品出海，绝对不只是语言翻译。张磊将其拆解为法律合规、文化业务、系统知识三重本地化——尤其在各国围绕芯片、算力与模型的出口管制之下，全球化部署从第一天起就要考虑技术栈与供应链的合规性。星尘浩宇（NeuxMind.AI)由此形成"哑铃型"全球化结构：一端依托中国的研发工程化与芯片、机器人、智能硬件供应链能力，一端深入海外高ARPU、高价值市场的当地客户与真实场景，中间以新加坡全球运营中心及各区域本地交付团队相连。落地节奏上，则遵循一条清晰的六步路径：进入当地、深度交付、建立行业标杆、沉淀标准能力、本地化复制、持续运营。
当被问及自动化、无人化的终点是否意味着机器换人，张磊的回答为整场专访留下了注脚："我们理解的自动化、无人化，不是简单地减少人的数量，而是让越来越多标准化、流程化、可验收的工作，在少人甚至无人干预的情况下持续运行。人的角色，会更多转向目标设定、复杂决策和创新创造。"
从服贸会展台出发的"神兽 Agent OS"，承载的不仅是一家企业的产品野心，更是一份关于"人与AI如何分工共事"的中国式答案。
