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（来源：亚布力企业家论坛CEF）

清华大学智能产业研究院创始院长、中国工程院外籍院士

3月17日—19日，2026亚布力论坛第二十六届年会在黑龙江亚布力盛大举办，本届年会主题为“信心·机遇·新篇”。在开幕式上，清华大学智能产业研究院创始院长、中国工程院外籍院士张亚勤发表精彩演讲。

以下为演讲内容：

大家希望我谈谈人工智能，尤其是“人工智能+”的大趋势。其实，这个话题我已经思考了约10年。

我记得我第一次思考这个话题的时候，正好是10年前——2016年3月。当时，阿尔法狗击败了李世石，这件事让我十分意外，我本身从事人工智能研究，也下围棋，但我从来没有想到AI能战胜世界顶尖棋手。所以后来我就写了一篇文章，提出了“智能+”和“AI+”，当时发表在《人民日报》。这10年里AI与“人工智能+”发展迅猛，我去年出版的《智能涌现》，也对当年的文章、观点和这10年的行业变化做了总结。

我想先对AI做一个简单的梳理和定义，我始终认为AI包含数字智能、物理智能和生物智能三个维度。大约30多年前，MIT Media Lab（麻省理工学院媒体实验室）的创始人Nicholas Negroponte提出，我们的原子世界正在走向比特世界；而现在，其实我们也能看到比特正回归原子、回归分子，分子对应的正是生物世界。

所以新一代人工智能，是数字智能、物理智能与生物智能的融合，是原子、比特与分子的融合，也是碳基生命和硅基生命的融合。接下来我会为大家精简分享这一趋势及相关案例。

第一个大趋势，是人工智能正从生成式AI向智能体AI演进。三年前，我们完成了从判别式AI到生成式AI的跨越，如今已经迈入智能体AI阶段。

过去一年，AI处理任务的长度增加了2倍，准确度大于50%，这是一个重要的行业标杆。大家现在看到最火的就是编程智能体，不管是Claude Code、Coding Agent，还是OpenClaw等等，这类智能体的应用场景十分广泛，可覆盖消费、工业、科学研究等领域。

第二个大趋势是规模定律的发展变化。预训练阶段的规模定律增速已经放缓，行业更多向后期训练和推理环节倾斜；同时，规模定律也从语言领域延伸到了多模态领域，这一过程中还存在不少难题。比如机器人领域，视觉方面是否存在规模定律、是否数据越多效果越好等问题，现在因为相关数据不足，行业内仍有不同争论。

我们目前看到的Sora2、Nano Banana，还有Seedance2.0可以说是多模态领域的新标杆。另外，去年，推理单位成本下降了10倍，智能体算力要求提升了10倍，两者相抵基本呈常数关系。

第三个趋势，就是我们正走向物理智能和生物智能。大语言模型逐步发展为融合语言、视觉与行动的模型。具体来说，以无人驾驶为例，我觉得它的ChatGPT时刻已经到来。作为机器人的一个特殊应用，无人驾驶的场景相对清晰，是第一个具身智能可以实现大规模落地的应用。

另外，我也非常看好整个机器人行业的未来，我近期也提到，2035年机器人的数量或将超过人类，这里的机器人包含无人驾驶车辆、工业机器人、社会机器人，最终会发展到家庭人形机器人，整个机器人市场规模将达到几十万亿美元。

生物智能领域同样成果显著，脑机接口、新医疗、新药研发和基础科学研究都有大幅进展。新药研发方面有几个代表性模型：MIT和Recursion联合打造的开源模型Boltz-2，我们团队研发的DrugCLIP，还有谷歌推出的非开源模型IsoDDE。

这些是好消息，但也不能忽视坏消息。AI的安全风险正持续上升，各类风险频现，这是第四大趋势。我也投入了大量精力研究如何让AI沿着正确、安全的方向发展。

从信息领域的风险，到物理世界、生物世界的风险，危害程度都在不断加大；智能体的出现更是加剧了这一问题，我去年测试发现相关风险提升了2倍，而如今像OpenClaw这类产品带来的安全风险，可能不止2倍。

第五大趋势是新的AI产业格局正在形成。目前行业内研发基础大模型的主体最多，同时我也相信我们会有垂直模型，尽管有人认为未来垂直模型会被淘汰，但在一些需要海量数据和专业知识的产业，垂直模型的价值不可替代；此外，边缘设备如手机、电视、智能眼镜、手环等，也需要适配的边缘模型。那么基础大模型，我认为全球最终可能不会超过10个，其中美国、中国大概率各占三四个，其余一两个来自其他地区。

中国的AI发展路径十分清晰，DeepSeek的出现为中国AI发展开辟了新路径，即高效能、新架构、低价格，同时是开源的。我认为行业进入稳态后（比如5年左右），开源模型的市场占比将达到80%左右，闭源模型约占20%，类似当下移动手机的格局，所以中国在开源模型领域已经是全球领先的。

经常有人问我，什么时候可以实现通用人工智能（AGI），我其实不太愿意回答这个问题，因为AGI的定义目前并不清晰。我简单分享一下我对AGI的定义，我觉得它是能在99%的任务上超越99%的人类。所以，要实现这一目标，还是有很多挑战，如今的大模型虽然做得很好，但未来也还有较大的提升空间。要真正实现AGI，我们还需要新的算法、架构和范式。我们还需要向大脑学习，人类大脑历经几十万年进化，三斤重、功耗20瓦，却拥有860亿个神经元、万亿级的突触，记忆系统更是精妙——从海马体的短期记忆，到大脑皮层的长期记忆，再到DNA层面的记忆，记忆的转化和存储体系十分完善。而当前AI的记忆体系还十分粗糙。

从这个角度来看，信息智能有望在五年内达到成熟阶段，目前Seedance2.0在视频领域的表现，已经达到了我所说的新图灵测试标准；物理智能的成熟需要约十年时间，无人驾驶会是第一个通过图灵测试的领域，后续人形机器人等领域也会逐步实现；生物智能的发展周期会更长，新药研发、脑机接口、生命体相关研究等，都需要更多时间探索。

我给大家分享两个例子。一个是关于无人驾驶，我研究这个领域的时间比较长。在百度任职期间，我推动推出了阿波罗平台，以及无人驾驶出行服务萝卜快跑。六年前我到清华任教后，继续与百度合作，如今萝卜快跑已成为国内最大的无人驾驶平台，尤其是在武汉，布局了1000多辆完全无人驾驶的车辆，基本覆盖了城市所有区域，大家去武汉可以体验一下。

我在百度时就对阿波罗团队提出要求：无人驾驶的安全性必须比人类驾驶高十倍，才能实现真正的商用。目前从百度和萝卜快跑的运营数据来看，其安全性已经是人类驾驶的17倍，累计行驶超2亿公里，没有发生任何大的事故，这是挺了不起的成绩。

我给大家展示两段视频，一段是三年前我们刚进入武汉时的运营画面，另一段是最近几周的最新画面：三年前的无人驾驶，运行环境相对简单，道路上的车辆也都遵守交通规则；而现在的无人驾驶系统，已经像一位经验丰富的老司机。最新的视频里，上方是车辆的视觉识别画面，下方是车内的实际行驶画面，场景是武汉日常的复杂交通环境，包含了进出环岛、车辆加塞等棘手的边缘场景，还有连续变道、施工路段连续避障、雨天行驶、前方事故绕行、逆行避让、大雪天气行驶等场景，全程没有安全员，车辆的操作十分灵巧，甚至比人类老司机的应对更精准。这些进步，主要源于这几年AI技术的突破，包括世界模型、大模型的优化，以及更多的数据、更优的算法和更强的算力支撑。

第二个案例，是我们研究院刘洋老师带领团队，在两年前研发的多智能体无人医院系统。该系统以北京三甲医院为模拟原型，医院中的医生、病人、护士、药剂师等角色，全部由AI智能体担任，相当于在医院场景中落地了类似OpenClaw的智能体应用。这个系统能在两天内完成三甲医院2-3年的工作，且结果十分准确。当时我们叫它Agent Hospital，当然，研发这一系统不是为了替代医生，而是为了提升医生诊断和诊疗的准确性与效率，在医疗领域，人和机器的高度协同才是核心。

接下来我讲下AI产业的发展机遇。我曾从事操作系统研发，在微软参与过嵌入式系统和云平台Azure的开发，所以我认为，当下的基础大模型，就是人工智能时代的操作系统，如同移动时代的iOS和安卓、PC时代的Windows，而其规模会比前者大几个数量级。

三年前我在黑板上画过一张产业架构图，当时认为底层是云算力，之上是大模型操作系统、垂直软件、SaaS等，客户端的边缘模型之上则是各类APP。去年10月我对这张图做了部分修改，核心观点是：智能体将成为未来的SaaS和APP。

这并非意味着软件会消失，相反，我认为在人工智能时代，软件的作用会更加重要，只是表现形式会发生根本变化。

最近，Anthropic发布AI插件后，一众SaaS公司的股价大幅下跌，总市值缩水可能超1万亿美元，我认为这属于市场错杀——部分SaaS公司可能面临挑战，但多数公司的价值会进一步提升，如今很多SaaS公司都在自主研发智能体。智能体将成为未来的交互界面，但实际的业务落地，仍需要SaaS的支撑，尤其是企业端和垂直领域。

我也深耕互联网行业多年，从行业发展来看，早期是PC互联，后来进入移动互联，而从2025年开始，我们将进入智能体互联网（Internet of Agents）时代，这一阶段，互联网的架构、逻辑、商业模式都会被彻底颠覆，进而改变未来的社会形态、经济形态和企业发展模式。未来的企业发展，需要数据、算力、模型的支撑，同时也离不开人，只是人类的工作方式和形态会发生彻底改变。因此，我们需要打造全新的企业架构和设计模式，也需要构建适配的社会体系和社会模式。

人类拥有三种智慧：一是发明新技术的智慧，属于科学家和工程师；二是使用新技术的智慧，属于企业家；三是管理新技术的智慧，属于政策制定者和政府官员。我相信，在人工智能这场产业风暴中，人类的这三种智慧都会被发挥到极致。我是一个乐观主义者，谢谢大家。

责编｜林洁

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