近日，一款能够自主规划并完成复杂任务的"数字员工"Manus引发热议。这款AI与市面常见的语言模型有何不同？让我们通过实测揭开面纱。

功能实测

当笔者输入"生成成都五日游方案，需含3D地图导览"的指令后，系统立即启动多线程运作。短短三分钟，不仅输出了包含熊猫基地、三星堆等特色景点的行程表，更自动生成了可交互的立体导航模型。

继续测试影视创作需求，输入"制作太空电梯坍塌的灾难场景动画，需包含碎片轨迹模拟"。令人惊叹的是，程序不仅渲染出4K级画面，还通过物理引擎精准计算了建筑残骸的坠落路径。

最令人意外的是，当要求"搭建中国航天史数字展厅"时，Manus直接调用云端资源库，整合1970年东方红一号至今的影像资料，自动生成带时间轴筛选的H5页面。

能力分野

DeepSeek如同"数字智囊"，擅长攻克代码漏洞、破解数学猜想，其知识储备堪比移动图书馆。而Manus更像是"全能助理"，背后有专业团队分工协作，能实时调取行业数据库，熟练操作PS、CAD等专业软件，像人类工作组般默契配合。

"传统大模型是聪明的大脑，Manus则为这个大脑装上了灵巧的双手。"项目负责人李晓阳这样比喻，"我们通过架构创新，让人工智能真正成为生产力工具，每个用户都能体验创造的乐趣。"

产业跃迁

国家工业信息安全发展研究中心专家王立军指出："从DeepSeek的思维突破到Manus的落地应用，标志着我国AI产业完成从理论探索到实践转化的关键跨越。"

据工信部最新数据显示，2024年Q1人工智能专利申请量同比增长67%，其中智能体相关技术占比达41%。这种爆发式增长，源于国产基座模型的突破性进展。目前头部企业已形成差异化发展格局：算法优势型企业聚焦认知智能开发，工程能力强悍的团队则专攻场景化应用。

隐忧与突破

值得注意的是，虽然我国在应用层持续领跑，但基础研究领域仍有短板。全球AI芯片专利TOP10中，美企占据七席；NeurIPS等顶会论文作者中，华裔学者占比不足三成。

清华大学交叉信息研究院张教授强调："要实现从跟跑到领跑，必须在三个维度发力——突破认知计算理论瓶颈、构建自主可控的算力网络、完善产学研用协同培养机制。预计到2028年，随着神经拟态芯片和群体智能技术的成熟，AI助理将进化成真正的数字合伙人。"