AI需要一本进化论

来源：滚动播报

（来源：北京商报）

“人工”创造了过去和现在的一批又一批“智能”，智能会否“自进化”、自我迭代甚至创造出新的智能？

6月12日，一批中国乃至全球AI领域最为顶尖的头脑，汇集在中关村国际创新中心，汇聚在智源研究院主办的第八届“北京智源大会”，对包括AI自进化在内的大量前沿议题输出自己的思考与洞见。

在以“重构世界”为主题的圆桌对话中，对于AI的自进化，清华大学计算机系教授、面壁智能联合创始人兼首席科学家刘知远以类比给出了倾向于肯定的回答：工业革命达成了“机器制造机器”的终局，智能革命的方向也将会是“AI制造AI”，这是AI发展到高级阶段的标志；但自我改进的核心驱动力仍是人类，由人定义AI的发展目标与价值导向，保障人的主体性。

小米集团MiMo大模型负责人罗福莉向北京商报等媒体提到，顶尖大模型在近些年已从“精准执行指令”进阶到“解决抽象问题”，能够覆盖科研流程中的实验设计、流程执行、结果验证等环节。当前，模型与顶尖人类研究员的核心差距在提出有价值的研究假设与研究“品味”，但这一边界正在被更强的模型与自进化系统逐步打破。

但在远期的自进化图景落地之前，技术演进的步调与方向，仍需要学界与业界的顶尖力量深度参与、共同锚定——智源研究院院长王仲远向北京商报记者表示，当我们回望今天，真正值得被关注的并不一定是某一场技术发布、某一个模型上线，而是智源大会这样的平台，让大家能在这个时间点，共同畅谈人工智能最底层、最根本性的问题，探讨人类如何与AI共同重构未来。他也希望这场“重构世界”的巅峰对话，能够成为智能未来的一个新的起点。

“智能涌现”一词在大模型时代常被提及，一般解读为AI在达到一定规模或能力级别后，自发学会全新能力，实现“量变到质变”的进阶发展。此刻的智源大会，成为回望技术起点、眺望智能终点的理想观测点。此刻的AI,同样需要一本进化论。

技术迭代避不开“人”

伴随模型能力加速提升，业界对跃升属于量变累积还是质变临界点，有了更多讨论。

清华大学计算机系教授、生数科技创始人朱军认为，模型规模与数据规模的提升，仍在持续带来显著的性能增益，这条规模化增长规律在视频生成、物理仿真等多模态领域同样适用。他向北京商报等媒体提到，模型解题过程中大量的Token消耗，可视作高阶智能能力提升的量化体现。

南洋理工大学校长讲席教授、人工智能交叉研究院院长安波表示，数据飞轮是模型能力持续增强的核心逻辑，但以代码为基础的能力仍存在明显边界——仅能覆盖可程序化的问题，大量非标准化的现实场景，仍需探索更多元的技术路径。

随着数字空间的智能边界不断拓宽，多模态与世界模型成为AI向物理世界延伸的核心载体，也是“重构世界”的关键路径。罗福莉从产业视角向北京商报记者解释称，现阶段语言模型发展节奏更快，数字世界的环境更易搭建成熟的自进化体系；世界模型的重要前提是先诞生高效的世界模拟器，实现高质量、高效率的世界重构，再叠加智能体系统与强化学习，最终将与语言模型形成底层范式互通。

当然，技术迭代的终局仍避不开“人”，面对AI快速发展带来的行业焦虑，圆桌论坛将最后的视角落向青年人才成长，探讨智能时代的成长答案。朱军结合人才培养经验谈到，技术飞速变革的时代，打牢底层技术根基才是核心竞争力。在AI时代的早期，全行业从业者大约仍处在同一起跑线持续学习，年轻人无需过度焦虑，主动拥抱AI工具、持续更新知识体系，就是应对变化最好的方式。安波给出了务实的建议：选对赛道、聚焦真正有价值的核心问题，远比盲目追热点更重要；在当前的技术迭代速度下，一线前沿实践的价值正在超过学历等“参数”本身，这与刘知远“敢为人先、坚持初心、拒绝路径依赖”的三点建议不谋而合。

作为业界讨论颇多的“AI天才少女”，罗福莉谈到，AI时代，青年人要保持探索欲与好奇心、在实践中培养判断力与研究品味。

“年少且天才”的故事

AI时代，小米罗福莉、月之暗面杨植麟等“年少且天才”的故事被大家喜闻乐见。

本届大会前夕，同样的青年成长案例浮出水面。北京商报记者获悉，22岁北京大学青年学者、逆矩阵创始人陈博远，近日已出任北京智源人工智能研究院行为世界模型创新中心负责人，主攻通用世界基座模型研究。

青年学者挑大梁，是智源人才体系的特点之一。据悉，智源学者计划内，38岁以下青年科学家共40位，其中3位年龄不足30岁；面向更广泛群体的青源会，已汇聚海内外青年学者2000余人。成立七年来，智源累计孵化加速20余家具备核心技术能力的创新企业，其中已上市1家，估值超百亿的2家、超十亿的6家。智谱AI、月之暗面、面壁智能、银河通用等行业头部企业的核心创始人，均曾在智源开展相关研究。

本届大会上，智源还集中发布了多项技术成果：神经科学领域，悟界·Brainμ1.0作为全球首个实现理解与生成统一的多模态神经科学大模型正式亮相，其将大语言模型的Next-Token Prediction范式拓展至神经科学领域，相关研究成果已发表于《Science》；同步推出全球规模最大的AI-Ready神经科学数据集与配套数据平台BrainToken。

药物研发方向，悟界·OpenComplex2.5下一代AI药物发现模型发布，可精确解析IDP灵活构象，以单一模型覆盖制药四大核心步骤，支撑创新药物研发全流程。世界模型赛道，悟界·Physis-v0.1通用世界基座模型推出，以统一物理状态学习为核心，追求物理正确性、因果可追溯性与场景泛化能力。

底层计算生态方面，智源联合开源社区打造的众智FlagOS更新至2.1版本。该系统针对多模型与多芯片的适配难题，提供统一接入方案，现已支持18家厂商的32款芯片，是全球覆盖芯片数量最多的计算系统软件栈。截至目前，FlagOS生态成员已超80家，全球下载量超37.5万次，覆盖开发者5.6万人。

长期主义下的AI新范式

之江实验室主任、阿里云创始人王坚还有另外一个身份：“2050大会”发起人。

自2018年起，这场非营利活动每年4月最后一个周末在杭州云栖小镇举办。王坚最初的想法很朴素：现有的大会、论坛多为成功者设立，他想为还未被定义为“成功”的年轻人办一场聚会，让更多人看见他们正在做的事。定名“2050”并无复杂深意，只是读着顺口，这个时间节点足够遥远，却又并非遥不可及。

在2026北京智源大会上，王坚与智源研究院理事长黄铁军分享了对行业长期发展的思考。谈及前沿探索的底层逻辑，王坚向北京商报等媒体表示，做成一件事必然需要他人帮助，但最核心的原则是不能抱持机会主义心态。他以“2050大会”的初衷举例：年轻人站在舞台上表达观点，核心不是说服台下的人相信，而是通过公开表达，让自己真正坚信自己的选择。

站在Agent时代的技术拐点，王坚判断AI已经完成了本质层面的跨越：过去AI解决的多是人为设计的“玩具问题”，今天已经能攻克人类都难以处理的真实科学难题。从推理输出答案，到自主行动解决复杂问题，Agent正在把AI的影响力从数字世界延伸到真实世界。

支撑这一跨越的动力是数据形态的进化，从自然语言文本，到有逻辑的代码，再到真正的科学数据，AI每理解一种新的数据形态，就会重构一个行业。其中最先被重构的就是科研本身——过去科学数据只能被少数研究者理解一次，AI可以让历史沉淀的海量科学数据被大规模、多维度地重新解读，正如代码大模型首先改变了程序员的工作模式。

而作为技术的灰面、暗面，AI的可解释性与风险边界，在王坚眼中有着独特且远期的思考——大模型的“幻觉”“黑箱”等特质，本质上也是人类本身具备的特点——人脑同样是黑箱，同样会产生认知偏差。无法完全理解智能系统不是灾难，反而是推动人类认知进步的契机。

在他看来，当前行业的评价体系存在明显偏差：大家只测评模型单体的能力，却忽略了“人+AI”组合的综合能力，而后者才是Agent时代更贴合真实应用场景的评价标准。

接下来，还需要时间去实践、实践去验证。

北京商报记者 陶凤 王天逸