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WAIC五位大咖热议AI迭代路线、如何填补人手缺口?

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比上海盛夏高温天还要火热的,是2026世界人工智能大会(WAIC 2026),国内AI上下游企业整整齐齐地来到上海,在这个世界级舞台上展示最新成果。 世博展览馆是面积最大、产业链覆盖最全面的展区,从H1到H4,全是人。你甚至无法在这个喧闹的环境里,和机器人语音互动,因为它需要接收、识别你的声音,而它已经在现场无数人的声音里“失聪”了。 离世博展览馆三百多米的世博中心,是大咖们发声的场合,论坛在这里轮番举行,主讲人的声音掷地有声。其中,最重磅的WAIC主论坛已于7月17日举行完毕,有哪些嘉宾关于AI的冷静思考值得我们关注,一起来看看。


世博中心外场。南都N视频记者 赵唯佳 摄

“强化学习之父”萨顿:AI发展从静态数据走向经验驱动

2024图灵奖得主、“强化学习之父”、阿尔伯塔大学计算机科学教授理查德·萨顿(Richard Sutton)作为基础理论领域权威,围绕智能本质与行业发展瓶颈提出三大核心观点:

第一点,行业普遍混淆算力规模与原生智能。当下大模型、多模态生成仅能完成人类历史数据的模式拟合,仅能复刻既有知识,不具备自主发现新知的能力,事实偏差、逻辑缺陷等问题难以根除。市场对AI存在过度炒作与过度恐慌两种极端视角,全球行业应当坚持多边合作、互利共赢。

第二点,他呼吁建立统一的通用心智科学。综合心理学、图灵原始理论、工程实践多重定义,他提出智能的核心是依靠动态行为适配环境、完成目标的自适应能力;强化学习是贯通人类、生物、机器智能的核心方法论。大众熟知的图灵测试并非图灵初衷,机器自主交互学习才是其核心构想。

第三点,静态标注数据模式已触达天花板,经验驱动是下一代AI核心路线。人工标注资源存量持续衰减,无法支撑模型长期迭代;而智能体依托自身与环境交互产生观测、动作、奖励信号自主学习,数据随自身能力同步扩张,AlphaGo、奥数推理系统AlphaProof均印证该路径可行性。现有大模型缺少目标与奖惩反馈,无法自主校验信息真伪;经验型智能体可依靠环境反馈持续校正认知,自主进化是不可逆的技术大势。

阶跃星辰印奇:智能体是通用AI时代最优产品载体

AI领域青年创业者代表、阶跃星辰董事长、千里科技董事长印奇立足产业实操视角,梳理了AI迭代周期,并预判未来3-5年产业结构性变革。

在他看来,AI产业分三阶段演进,物理场景通用智能体是第三波核心主线。第一阶段为预训练大模型+对话应用,第二阶段为强化学习推理+代码开发辅助,第三波具身智能体带来的产业变革,影响力将超过PC互联网与移动互联网变革之和。“当前行业已临近AGI临界点,代码智能体可独立完成多日完整开发,编程语言成为人机通用交互媒介,智能体是通用AI时代最优产品载体。”

印奇表示,三大底层变革机遇将重塑数字产业:一是大模型原生跨设备操作系统,统一调度算力、数据与任务;二是全品类硬件终端重构,PC转为个人算力工作站、手机成为全域设备中控、新能源汽车率先落地机器人形态;三是全新人机共生网络,打通人、智能体、物理终端交互链路,重构价值分配与交易规则,兼容Web3等前沿技术体系。

复旦大学苏昊:物理智能的使命,是把人还给人

复旦大学浩清特聘教授、复旦大学通用物理智能研究院首任院长苏昊以《物理智能:从幻觉到现实》为题在主论坛发表主旨演讲。


复旦大学浩清特聘教授、复旦大学通用物理智能研究院首任院长苏昊。

今天的AI会写诗、会写代码、会做PPT——但它帮不了一位老人翻身。苏昊认为,智能的价值大多还停在数字“比特”世界,可人最沉重的那些需求,全在物理“原子”世界。

“物理智能不是人的替代者,而是人的协作者——填补的是人手的缺口,把翻身、搬运这样的体力活交给机器,把照护者的时间,还给陪伴与关怀;把危险的作业交给机器,让人退到安全线之后,承担判断与创造。物理智能的使命,是把人还给人。”苏昊判断,它不会在某场发布会上一夜“实现”,更像当年的电气化——先点亮工厂和仓库,再走进商店和医院,最后才走进千家万户。

苏昊表示,物理智能将把AI从科学的“读者”,变成知识的“创造者”。当AI拥有一双能感知、操作、验证真实世界的手,AI就能自己提出假设、亲手实验、昼夜不休地修正。新材料、新药的发现,可能因此快上几个数量级。

阿里云王坚:AI会成为所有基础科学通用底层工具

中国工程院院士、阿里云创始人王坚在演讲中给出了一个长期判断:未来AI会像数学一样,成为所有基础科学通用底层工具。


中国工程院院士、阿里云创始人王坚。

王坚提到,在当前的语境中,存在一个巨大的思维盲区——中文世界常把“大模型”等同于“大语言模型”。大语言模型本质上只是一个建立在“文本数据”上的基础模型。人类处理文本的历史非常古老,中国古代汉语和古拉丁文最初都没有标点符号和空格,人必须念出声来才能理解。而现代人加空格、加标点的朴素行为,本质上就和今天大模型做分词的逻辑如出一辙。

王坚表示,如果AI对科学的理解仅局限于人类现有的、被写成论文和代码的死知识,那么未来的创新空间将被严重锁死。正因如此,之江实验室在几年前就明确定义了“科学基础模型”,内部代号为“021”。它不是一个被局限在某一学科的垂直模型,而是一个独立的、具备最基本能力的通用基础模型。它的终极目标非常纯粹,即通过对“科学数据”进行分词,将文本、代码与真正的“科学数据”融合在同一个空间和同一个大模型中,让“科学数据”真正成为大模型的原住民。

王坚称,人工智能已经到了一个非常不一样的转折点,它变得跟数学一样基础,不再是一个领域的独立的东西。因此,他断言,数学在人类科学历史上起了多大的基础性作用,在接下来的五十年里,人工智能对人类科学研究所起的作用就会有多大。“而这一切的起点,都取决于我们今天能否勇敢地打破文本的藩篱,让‘科学数据’成为智能时代真正的原住民。”

商汤科技徐立:让AI在安全边界的守护之下发展

商汤科技董事长徐立以《无界创新与有界守护——人工智能发展的普惠与安全》为题在主论坛发表主旨演讲。


商汤科技董事长徐立。

如何用好人工智能,徐立认为,核心在于如何为它构建合理的使用边界。那么该如何划定这个边界?徐立的答案是,必须让AI在安全边界的守护之下发展。

要保证模型发展路径的安全,徐立表示,在真正预训练、后训练的时候要保证模型训练数据的安全,同时在使用的过程当中,也要解决多模型的交叉验证,保证在模型的应用当中的安全。

徐立称,每一次新的生产力突破,往往都会重新定义大量新的工作,尽管现有部分流程会被自动化,但由此拓展出的边界、带来的可能性要大得多。一些偏流程化、两端都是系统的岗位会被AI所优化,但与此同时,AI拓展的边界会催生大量全新的职业、公司形态与组织形态。

“大家通常关注的是AI消耗了多少算力、消耗了多少Token,而我们认为,当AI的服务边界真正拓展到超级个体时,未来的核心计费维度应当是任务完成的价格。”徐立表示,衡量单位从Token转向Task,是一种全新的经济学的计算。这部分Task的计算成本会持续降低,从而是使得说真正意义上AI变成一个普惠的门槛。

采写:南都N视频记者 赵唯佳 发自上海

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