作者 | 江宇
編輯 | 漠影
當(dāng)AI時(shí)代的巨輪駛?cè)肷钏畢^(qū)，誰(shuí)在掌舵？誰(shuí)在瞭望？
今天，在中關(guān)村，600位來(lái)自科研界、產(chǎn)業(yè)界與投資界的參與者齊聚一堂。
其中，既有圖靈獎(jiǎng)得主姚期智、宇樹科技創(chuàng)始人王興興，也有來(lái)自智譜、第四范式、階躍星辰、面壁智能、阿里云、星海圖、思必馳、云知聲、中數(shù)睿智等企業(yè)的核心負(fù)責(zé)人。他們共同站在了定義AI未來(lái)十年的起跑線上，展開了各自的判斷與觀察。
而臺(tái)上，是這個(gè)時(shí)代最值得記錄的聲音。
在對(duì)人工智能的未來(lái)展望里，姚期智明確提出：“無(wú)論怎么樣看，人工智能未來(lái)發(fā)展最重要的下一步，就是怎么樣能夠達(dá)到大家都滿意的AGI，就是通用人工智能?！彼麖?qiáng)調(diào)AGI“不但是科學(xué)上，而且是戰(zhàn)略上和各國(guó)經(jīng)濟(jì)上的科技高地”。
技術(shù)演化的窗口也正在被持續(xù)展開。
關(guān)于AI將如何改變科學(xué)研究方式，姚期智提到：“AI能夠賦能各種行業(yè)，甚至在人類覺得最高智能的領(lǐng)域，就是科學(xué)研究，現(xiàn)在AI也能夠使得科學(xué)里面每個(gè)領(lǐng)域在以后的5年、10年會(huì)對(duì)科學(xué)研究者做科學(xué)的方式起翻天覆地的變化。”
在產(chǎn)業(yè)一線，工程師與企業(yè)家們看到的路徑更加具體。王興興說(shuō)：“ 下一個(gè)十年，AI技術(shù)將賦能機(jī)器人真正理解世界的能力?！彼仡櫰饳C(jī)器人的發(fā)展歷程，談到：“我們的下一個(gè)十年，注定是‘生長(zhǎng)與綻放’——是機(jī)器人‘從運(yùn)動(dòng)’到‘能做事’，從‘行業(yè)工具’到‘生活伙伴’的十年?！?/p>
多位嘉賓同時(shí)指出，應(yīng)用落地正在真正成為推動(dòng)AI前進(jìn)的力量，技術(shù)與產(chǎn)業(yè)結(jié)合的契機(jī)正在逼近。
與此同時(shí)，安全與治理的議題也備受關(guān)注。姚期智指提到：“AI算法有它天生的性質(zhì)，就是缺乏魯棒性，不確定，不可解釋，不善于抵抗惡意。”他提醒在設(shè)計(jì)階段就應(yīng)考慮安全，“應(yīng)該能夠研發(fā)出可以證明安全的AI系統(tǒng)”。
四重觀點(diǎn)交織成一個(gè)共同起點(diǎn)，AI正在加速駛向真正的深海。
今天，中關(guān)村像一艘駛?cè)肷詈５哪概?，集結(jié)中國(guó)極具前沿力量的研究者與創(chuàng)業(yè)者。2025，不只是一個(gè)年份，而是“AI下一個(gè)十年”的起點(diǎn)——船已出港，航向正在這里被定義。
一、技術(shù)前沿在快速擴(kuò)展：從強(qiáng)化學(xué)習(xí)“新范式”到具身智能
姚期智在主旨演講中提出，未來(lái)AI演進(jìn)有四個(gè)必然方向，他首先談到具身智能。他指出，具身智能“需要有一個(gè)硬件的身體”，需要“小腦”讓動(dòng)作更加穩(wěn)定敏捷，也需要“大腦”完成認(rèn)知、決策與計(jì)劃。他強(qiáng)調(diào)，這一方向不僅是科研高地，也是產(chǎn)業(yè)高地，因?yàn)樗锌赡茏寵C(jī)器人承擔(dān)大量人類不愿從事的工作，補(bǔ)足傳統(tǒng)機(jī)器人“呆板”的不足。
緊接著，他談到AI for Science。他以量子糾錯(cuò)為例，提到谷歌利用AI實(shí)現(xiàn)了關(guān)鍵突破，并強(qiáng)調(diào)：“將來(lái)任何一個(gè)科學(xué)家的工作都必須是科學(xué)家加上大模型之類的人工智能?！?/p>
圍繞技術(shù)的演進(jìn)，圓桌中的行業(yè)實(shí)踐者們也給出了相同感受。
階躍星辰創(chuàng)始人兼CEO姜大昕提到，過(guò)去三年，從ChatGPT到O1模型，“智能的演化正從模仿學(xué)習(xí)邁向強(qiáng)化學(xué)習(xí)”。在他看來(lái)，O1代表了“范式的轉(zhuǎn)變”，是大模型開始具備執(zhí)行多步驟推理與任務(wù)的能力的起點(diǎn)。
清華大學(xué)交叉院助理教授、星海圖聯(lián)合創(chuàng)始人許華哲則從機(jī)器人視角補(bǔ)充，他提到過(guò)去兩年里，“這些機(jī)器人從最開始路都不穩(wěn)，到能跳舞、能干活，逐漸走到工廠”，并判斷“機(jī)器人也是大模型的明天”。
嘉賓們的發(fā)言呈現(xiàn)同一趨勢(shì)——技術(shù)突破正在多方向同時(shí)展開。
二、場(chǎng)景成為真實(shí)驅(qū)動(dòng)力：產(chǎn)業(yè)落地從“跑分”轉(zhuǎn)向“跑通”
在圓桌開場(chǎng)中，主持人徐葳提出，AI發(fā)展到今天，“不能只贏在跑分、論文里面，而應(yīng)該是真實(shí)世界里面，不能說(shuō)賺到，要保證能虧得起?！彼?qǐng)嘉賓結(jié)合自己的經(jīng)歷討論，高科技如何真正轉(zhuǎn)化成生意。
圍繞“如何把高科技過(guò)渡成好生意”，嘉賓的發(fā)言都集中在一個(gè)共同點(diǎn)上：靠技術(shù)本身，也靠場(chǎng)景閉環(huán)。
智譜董事長(zhǎng)劉德兵提到：“我們特別期待更多殺手級(jí)的應(yīng)用，包括與行業(yè)深度結(jié)合的應(yīng)用能夠快速出來(lái)。”他還強(qiáng)調(diào)開源的重要性：“開源本身對(duì)整個(gè)行業(yè)的發(fā)展至關(guān)重要?！彼灾亲V自身為例說(shuō)明開源與商業(yè)化并不矛盾：開源讓行業(yè)“整體發(fā)展變快”，反過(guò)來(lái)帶來(lái)API調(diào)用和商業(yè)共創(chuàng)的增長(zhǎng)。整個(gè)生態(tài)的技術(shù)能力上來(lái)了，企業(yè)才有發(fā)展的空間。
第四范式聯(lián)合創(chuàng)始人首席科學(xué)家、執(zhí)行董事陳雨強(qiáng)分享，“人工智能真正能推動(dòng)商業(yè)化的關(guān)鍵是幫助企業(yè)‘改變北極星’”，讓企業(yè)經(jīng)營(yíng)產(chǎn)生實(shí)際的提升，才具備“持續(xù)、長(zhǎng)期的獲利可能”。他提到在國(guó)內(nèi)，軟硬一體機(jī)也是能把技術(shù)真正落到現(xiàn)場(chǎng)的商業(yè)模式。
同時(shí)，具身智能、智能體（Agent）、端側(cè)AI也成為最受產(chǎn)業(yè)關(guān)注的話題。
階躍星辰創(chuàng)始人姜大昕談到智能體興起的原因：“大模型技術(shù)的發(fā)展，一是推理能力逐步增強(qiáng)，二是多模態(tài)技術(shù)不斷進(jìn)步，使得模型能夠感知世界，并且理解用戶的環(huán)境，可以一起完成很多的任務(wù)?！彼麖?qiáng)調(diào)智能終端將來(lái)有可能成為AI的入口，并進(jìn)一步闡明，車會(huì)成為“第三空間”，家會(huì)是AIoT設(shè)備的集合，包括具身智能。
星海圖聯(lián)合創(chuàng)始人許華哲則把目光放在具身智能。他認(rèn)為具身智能并非是“短期能做到高收益的場(chǎng)景”，而具身智能真正需要的是“最難的場(chǎng)景”。他說(shuō)，他們團(tuán)隊(duì)跑了二十多個(gè)工業(yè)場(chǎng)景，從發(fā)動(dòng)機(jī)制造到物流分揀，“能不能做是一回事，但這些場(chǎng)景能不能帶我們走到AGI，是另一回事”。他認(rèn)為機(jī)器人應(yīng)該直接進(jìn)入家庭等復(fù)雜環(huán)境，“用現(xiàn)有能力先進(jìn)去”，才能逼近真正意義上的通用智能。
整場(chǎng)圓桌，嘉賓們的共識(shí)都指向同一現(xiàn)實(shí)：當(dāng)應(yīng)用真正落地，技術(shù)進(jìn)步才有方向感。而當(dāng)場(chǎng)景跑通，生態(tài)才能真正成立。
三、模型夠強(qiáng)了，但行業(yè)還缺：低成本、好數(shù)據(jù)、強(qiáng)工程
隨著大模型進(jìn)入產(chǎn)業(yè)深水區(qū)，各方觀點(diǎn)在技術(shù)、數(shù)據(jù)、工程化幾重要素之間，形成了幾個(gè)關(guān)鍵共識(shí)。
清華大學(xué)副教授、面壁智能聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學(xué)家劉知遠(yuǎn)認(rèn)為，真正影響AI能否進(jìn)入千行百業(yè)的核心變量是成本。
他提到，過(guò)去“模型越大越強(qiáng)”推高了訓(xùn)練與推理開銷，而產(chǎn)業(yè)落地首先要解決的正是成本問(wèn)題。他提到“模型能力密度法則”，即通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新，“更少的參數(shù)也能承載更強(qiáng)的能力”，且密度提升速度很快，“大約每100天可以翻倍”，這將直接壓低大模型的訓(xùn)練與部署成本。
思必馳聯(lián)合創(chuàng)始人、上海交通大學(xué)特聘教授俞凱將落地難點(diǎn)歸結(jié)為“系統(tǒng)化工程能力”。他提到，真實(shí)場(chǎng)景不是“模型進(jìn)來(lái)聲音、輸出文字”這么簡(jiǎn)單，而必須交付全系統(tǒng)能力，涵蓋任務(wù)執(zhí)行、資源調(diào)度與用戶需求滿足。智能體還需與硬件深度結(jié)合，并且支持高效、可大規(guī)模定制。
他強(qiáng)調(diào)：“技術(shù)尤其單點(diǎn)算法為技術(shù)，站在產(chǎn)業(yè)角度不是萬(wàn)能的，沒有技術(shù)對(duì)于創(chuàng)新企業(yè)來(lái)講萬(wàn)萬(wàn)不能的”，系統(tǒng)性能力才是走進(jìn)行業(yè)的關(guān)鍵。
云知聲創(chuàng)始人兼CEO黃偉從商業(yè)視角談到，客戶關(guān)注的并不是模型是否“滿血”，而是“是否能在預(yù)算內(nèi)把問(wèn)題解決”。以DsspSeek相關(guān)項(xiàng)目為例，“模型越大性能越好，但客戶用不起”，反而是更恰如其分規(guī)格的模型、更可控的成本，真正讓應(yīng)用落成。
他提醒，中國(guó)市場(chǎng)與美國(guó)不同，企業(yè)并非天然為技術(shù)付費(fèi)，因此從業(yè)務(wù)邏輯選擇、資源投入方式到工程推進(jìn)，都必須先搞清楚“什么對(duì)自己是正確的”，行業(yè)中“少吹牛、多做事”尤為重要。
阿里云智能集團(tuán)副總裁霍嘉則歸納了過(guò)去30個(gè)月的落地觀察，認(rèn)為兩個(gè)現(xiàn)象尤為突出：一是產(chǎn)業(yè)界對(duì)大模型能力的認(rèn)知仍不足，常見情況是“業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)信心很足，技術(shù)人員反而擔(dān)憂落地”；二是行業(yè)內(nèi)真正具備“工程化深度”的最佳實(shí)踐仍然稀缺。
他總結(jié)阿里在項(xiàng)目中的四個(gè)經(jīng)驗(yàn)：場(chǎng)景選擇必須避免“炫技”，優(yōu)先處理重復(fù)性工作；“有數(shù)據(jù)不等于有語(yǔ)料”，關(guān)鍵在于本地化處理；模型選擇并非越大越好，“傳統(tǒng)方法有時(shí)更有效”；智能體架構(gòu)應(yīng)循序漸進(jìn)，“真正的規(guī)?；涞?，是工程師的巨大機(jī)會(huì)”。
在“什么技術(shù)最可能改寫產(chǎn)業(yè)格局”的快問(wèn)快答中，嘉賓們分別給出判斷：劉知遠(yuǎn)認(rèn)為未來(lái)會(huì)走向“智能體互聯(lián)網(wǎng)”；李振軍強(qiáng)調(diào)“互聯(lián)互通的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施”；俞凱提到“軟硬件結(jié)合的分布式智能體系統(tǒng)”；黃偉認(rèn)為“是基于超強(qiáng)基模合作智能體，每個(gè)智能體都會(huì)像移動(dòng)時(shí)代的APP”；霍嘉則指出“AI應(yīng)用不用看多少智能體，不用看多少算力，就看Token消耗量”。
嘉賓們從模型、數(shù)據(jù)、工程化到商業(yè)實(shí)現(xiàn)給出了一個(gè)共同方向：真正推動(dòng)規(guī)?；涞氐?，不是單一技術(shù)突破，而是成本下降、系統(tǒng)工程成熟與行業(yè)場(chǎng)景閉環(huán)。
結(jié)語(yǔ)：船已出港，新的航程從這里開始
回到最初的問(wèn)題：當(dāng)AI時(shí)代的巨輪駛?cè)肷钏畢^(qū)，誰(shuí)在掌舵？誰(shuí)在瞭望？
在今天，答案漸漸清晰——行業(yè)的觀察在不斷提出判斷，產(chǎn)業(yè)的一線在推動(dòng)實(shí)踐，航向正在它們之間的互動(dòng)中成形。
這些聲音，都在這一天匯聚在中關(guān)村的舞臺(tái)上。
船已出港，航道正在這里被書寫。
