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　　当人工智能不再是科幻中的场景，而是真正成为融入我们工作生活的工具乃至伙伴，我们如何面对新一轮技术浪潮将至？

　　9月11日上午9点，上海黄浦世博园区，2025 inclusion·外滩大会正式开幕。2024年图灵奖得主、“强化学习之父”理查德·萨顿(Richard Sutton)，阿里云创始人、之江实验室主任王坚，源码资本投资合伙人、美国国家工程院外籍院士张宏江，蚂蚁集团CEO韩歆毅，宇树科技创始人兼首席执行官王兴兴、“人类简史系列”作者尤瓦尔·赫拉利(Yuval Noah Harari)……来自全球的创新者们汇聚于此。

　　AI前沿技术日新月异，AI落地探索也进入了深水区。去年外滩大会的行业焦点更多聚焦在“我们能用大模型做什么”，今天，站在外滩的舞台上，问题已经悄然转变为“AI应该如何与我们共存，并共同走向繁荣？”

　　今年的外滩大会，就像是一面创新增长的智能显示屏。围绕“探索智能上限、深入产业实践、全球协作与发展”的主线，思想者和行动者们，在这里分享最新的前沿洞见，共同探索智能时代的创新路径与商业未来。

　　最一线的思考者们——从图灵奖得主理查德·萨顿(Richard Sutton)对“经验时代”的宣告，到历史学家尤瓦尔·赫拉利(Yuval Noah Harari)关于“记忆与协作”的警示，再到产业精英们对落地路径的激辩，一个更深层次的议题浮出水面：在追逐技术加速度的同时，我们究竟该如何定义“进步”本身？

　　但在这里，不止有会场内关于人类和产业未来的深度哲思。与此同时，一个由AI驱动的未来生活实验场正同步在外滩大会上演：

　　在10000平方米的科技主题展和5000平方米的科技集市里，人形机器人自如地打着太极，机械臂精准地冲泡着手冲咖啡；10000平方米的科技展区内，“幻觉零食”、AI健康管家AQ等应用，也正吸引着人们排队体验。

　　深度思考：从人类学习到人文主义

　　大会的开场，2024年图灵奖得主、“强化学习之父”理查德·萨顿为我们理解AI范式变迁提供了新视角。

　　萨顿认为，我们正处在“人类数据时代”的末期。今天绝大多数机器学习模型，本质上是将人类已有的知识、语言和标签转移到静态的AI上。“我们正逐渐达到人类数据的极限，”那么，AI未来该往何处去？萨顿给出了他的答案：“经验时代”(Experience Era)。

　　他认为，婴儿通过与玩具的互动来理解世界，智能体也应如此。这一论断，几乎是对当前主流大模型路径的又一次“修正”。它意味着，真正的智能，关键不在于“知道多少存量知识”，而在于“多快地学习新知”。这为我们理解AI的未来演进，提供了一个全新的、或许更接近本质的坐标系。

　　如果说萨顿定义了AI学习的未来，那么其他几位学者的分享，则从不同维度勾勒出通往未来的思想地图。

　　阿里云创始人、之江实验室主任王坚则将目光投向了推动AI发展的核心动力——“开放”。他认为，AI时代的革命性变化，是开源的内涵从“代码开源”(Open Source)演变为“资源开放”(Open Resource)。模型权重的开放，本质是数据和计算资源的开放，这让后来者不必重复消耗巨大的算力。他甚至畅想，未来人工智能不应缺席太空，通过发射“计算卫星”，将大模型送入轨道，让计算和AI陪伴人类走向火星。

　　源码资本投资合伙人张宏江则描绘了AI产业的宏观图景。他指出，大模型的“规模定律”(Scaling Law)依然有效，AI正在驱动基础设施大规模扩张，步入“产业规模化”阶段。他预言，人类正进入“智能体群”(agent swarm)时代，模型和GPU算力将成为组织的核心资产，“超级个体+agent”的模式将带来巨大的结构性变革。

　　香港大学计算与数据科学学院院长马毅则引导我们回归对“智能”本质的探讨。他尖锐地指出，当前的大模型拥有海量“知识”，却不具备真正的“智能”，因为智能的核心在于“自我验证与自我纠错”的能力。他呼吁，人工智能研究必须从依赖试错的“黑箱”，走向基于数学原理、具备闭环反馈的“白箱”，才能实现真正的机器智能。

　　中国科学技术大学教授孙玄的视角则更为“高能”，他指出了AI发展的物理边界——能源。他重申了“AI的终点是能源，能源的终点是聚变”的业界共识。随着AI消耗的电力呈指数级增长，唯有“人造太阳”核聚变才能满足其终极需求。而有趣的是，AI技术反过来又能帮助科学家设计全新的聚变堆，破解“终极能源”的挑战。AI的“大脑”与核聚变的“心脏”，或许将携手开启人类文明的新纪元。

　　前半部分发言的思想者，更多是在畅想未来，而最后闭幕时，《人类简史》作者尤瓦尔·赫拉利则是回望历史的“史官”。他的分享，为这场技术盛宴注入了冷静的人文主义关怀。

　　“单有速度，不是进步。”赫拉利用历史作为参照系提醒我们，任何强大的新技术，都需要社会花费漫长时间去发明与之匹配的制度与习惯。

　　他从人类数千年的历史中提炼出三条教训，作为我们守护AI进步的“刹车系统”：

　　·建立全球合作：人类的力量源于合作，而非孤立。面对AI，我们需要的是建立可验证的全球承诺，而不是看“谁跑得更快”。

　　·构建修正闭环：真正值得担心的不是技术本身，而是为了商业优势不顾安全边界地部署技术。一个发达的技术社会，必须有能力及时发现并纠正自身的错误和偏见。

　　·带着记忆前行：当AI开始构建叙事，我们必须守护人类讲述自身故事的能力。如果把记忆托付给非人类智能，我们将一无所有。

　　战场激辩：旧地图上，如何寻找通往新大陆的航线？

　　在对于创新的思考有了更深的理解之后，接下来的问题是，在AI时代，当创新的内涵和外延都发生了更大的迭代，我们如何理解发展、寻找增长的方向？

　　接下来的两场聚焦产业实践的圆桌讨论，正是把议题重心放在了具有挑战但也充满机遇的“地面战场”。

　　第一场圆桌“AI原生时代，旧地图上没有新大陆”带来了一股截然不同的年轻人的锐气。宇树科技的王兴兴，DeepWisdom的吴承霖，加州大学圣地亚哥分校终身教授、hillbot创始人苏昊等一批年轻的“AI原住民”创业者，他们的思考方式本身就是“新大陆”的产物。

　　比如王兴兴就认为，AI的终极形态之一是与物理世界深度交互的机器人，真正的“新大陆”在于创造能够自主感知、决策并行动的“新物种”。他强调，对于AI原生创业者而言，挑战不仅在于算法的优化，更在于如何将模型能力与硬件载体结合，在真实的、非结构化的环境中解决实际问题，这需要一种全新的、软硬一体的系统性创新思维。

　　被誉为全球青年“科技朝圣之地”的美国科技艺术节—“西南偏南”(South by Southwest，简称SXSW)向外滩大会发来一封特别的视频致信，信中就提到，中国年轻一代展现的蓬勃活力与创造力令人振奋。

　　这届年轻人，不再将AI视为优化旧流程的“辅助工具”，而是将其作为创造“新物种”、定义“新场景”的起点。他们讨论的，是如何构建适应AI原生时代的组织形态，如何应对机器人、智能体等前沿领域的技术瓶颈，以及身处“无人区”的兴奋与困惑。

　　第二场圆桌“大模型产业落地进行时”，则将行业最核心的焦虑摆上台面：如何将澎湃的模型能力，转化为确定的商业价值(ROI)？

　　蚂蚁集团CEO韩歆毅、小米集团高管张雷以及金沙江创投主管合伙人朱啸虎的对话，呈现了软件服务、智能硬件和资本三种视角下的路线图。

　　蚂蚁集团的路径，是在金融、医疗等高门槛、低容错的垂直场景中，追求“专业深度的服务价值”。其推出的AI健康管家AQ、理财顾问“蚂小财”，目标并非简单的入口替代，而是通过AI重塑服务的信任与体验。

　　小米则代表了另一股力量，将AI注入可穿戴设备，试图将“设备即入口”的优势转化为用户的长期留存。而作为投资人，朱啸虎则更关心商业模式的可复制性，并预言AI To C(面向消费者)的应用将在明年迎来大爆发。

　　这场讨论的核心，是关于“入口”的重新定义：未来的用户，是通过一个无所不包的超级App，还是通过一个更懂你的智能硬件，来与AI时代交互？

　　面对产业的兴奋与未知，全球化趋势的观察者们，则展现出了更为宏观的洞察。

　　麦肯锡中国区主席倪以理指出，人工智能发展的最大瓶颈不在于技术，而在于组织与文化，成功的AI转型必须由CEO主导。同时，他认为中国企业出海正进入3.0时代，需要从过去的“世界工厂”转变为“全球企业公民”，输出IP、专长与能力，并建设国际化的管理团队。

　　上海雄心：用创新驱动AI未来

　　值得注意的是，今年的外滩大会，首次迎来了新加坡金融科技节和香港金融科技周的主办方。亚洲三大顶级金融科技盛会的历史性聚首，本身就是对“协作”主题的最佳注脚。

　　这不仅是一场技术大会，更是一个全球对话的场域。上海，这座永不止步的创新之城，正试图在全球科技版图中扮演新的角色——不仅仅是技术的策源地，更是全球智慧交锋、促成协作的“连接器”。

　　从院士、图灵奖得主的前沿洞察，到10000平方米科技展和机器人小镇的生动实践，再到为青年科技人才搭建的创投Meetup和招聘会，外滩大会正在构建一个多元、开放的创新生态。

　　外滩大会首日，我们听到的最高频词汇，不再是“参数”“算力”或“颠覆”，而是“经验”“学习”“协作”与“共创”。

　　这似乎预示着一种新共识的浮现：AI正在进入更理性的“深耕期”。人们意识到，真正的护城河，或许并非模型本身的能力，而是其持续学习、适应真实世界复杂性的能力。

　　而决定这项技术最终走向的，也并不只是单纯的商业竞争，而是我们能否构建起与之匹配的社会协作机制与伦理框架。

　　而在这个进程中，需要上海这样能够促进协作和共创的创新之城，为新共识的涌现提供基础设施。

　　从黄浦江畔出发的这场思想激荡，仅仅只是开始。前方的“新大陆”依然充满未知，但正如艾伦·图灵在AI刚刚诞生时所说的那样，“我们或许只能看到前方很短的距离，但我们能看到那里有许多工作要做。”