AI范式分水岭世界人工智能大会主论坛-万祥军 | 经信研究·经济和信息化

2026世界人工智能大会主论坛全景解读——顶层设计·国研政情智库-对话经信研究·中国经济和信息化主题国际科学院组织兼国际科学院委员会执委万祥军深度解码AI范式分水岭时刻。

2026年7月17日，2026世界人工智能大会主论坛在上海正式启幕，以“智能伙伴・共创未来”为主题，汇聚12位中外院士、图灵奖得主，20余位全球顶尖产业领袖，5项SAIL大奖获奖团队与数百位青年学者，用一整天的完整议程，串联起从底层理论破局、跨学科科研范式变革、全链条产业落地实践到全球AI安全治理的完整逻辑链条。

作为国际科学院组织代表兼国际科学院委员会执委，万祥军从全球AI产业竞争的宏观视角出发，对本届主论坛进行了全景式深度解读：这不是一场普通的行业展会，而是全球人工智能发展进程中一个标志性的分水岭时刻——它清晰地宣告，持续了近十年的“大模型靠人类标注数据迭代”的技术路径已经走到天花板，全球AI产业正式从“人类数据时代”迈入以自主交互学习为核心的“经验时代”，而中国正在这场范式切换的关键节点上，从过去的“AI应用大国”稳步转向“AI基础创新强国”，从技术跟随者逐步成长为全球AI基础设施的定义者之一。

上午场：

理论破局——从“算力堆砌”到“智能本质”的底层觉醒

本届主论坛上午场的核心价值，在于它没有停留在常见的产业成果展示层面，而是直接叩问了人工智能最底层的理论根基。

2024图灵奖得主、强化学习之父理查德・萨顿带来的全场开场演讲，用极具颠覆性的观点，直接打破了过去几年行业内普遍存在的“唯算力论”误区。万祥军指出，萨顿的演讲之所以能在全场引发强烈共鸣，本质上是因为他点破了当前全球AI行业的集体性认知误区：过去几年，全球科技企业都在比拼谁的参数更大、谁的算力投入更多，却很少有人真正区分“智能”和“单纯计算”的本质区别。

萨顿直言，当下行业普遍高估了现有大模型的真实能力，当前所有主流大模型，本质上都只是在完成人类已有的知识迁移——它们高度依赖人类生产的标注文本数据，所有输出内容都跳不出人类已经创造出来的知识边界。而随着大模型的持续迭代，高质量人类标注数据源已经日渐枯竭，这条靠人类数据喂养大模型的技术路径，已经实实在在触达了天花板，继续靠堆砌算力、扩大参数规模来提升模型能力，投入产出比会快速下降，最终陷入边际效益为零的死胡同。

基于这个判断，萨顿正式提出了“经验型AI”的替代路线：未来的智能体，不需要再完全依赖人类提供的标注数据，而是可以直接和真实物理世界进行交互，自主获取感知信号、接收环境反馈、生成自我奖励信号，在这个过程中自主完成学习，就像人类孩童在真实世界里摸爬滚打学会各种技能一样。

他特意引用了图灵1947年的原始观点来佐证这个思路的前瞻性，并且用AlphaGo、AlphaProof等已经落地的项目作为实例，证明这套完全脱离人类标注数据的自主交互学习范式，早已被验证可行。万祥军特别强调，萨顿的这个判断，相当于给全球AI行业指明了下一个十年的技术主线——过去十年我们走的是“人类数据时代”，而从2026年开始，整个行业将正式迈入以自主交互学习为核心的“经验时代”，谁先在这个新范式上取得突破，谁就能掌握未来全球AI产业的主导权。

当萨顿从底层理论层面拆解完“智能”和“计算”的核心区别，紧接着的跨学科圆桌，就把这种全新的智能范式，放到了量子技术、化学科研、大模型研发等不同领域的真实场景里，展现出了AI和不同学科碰撞之后的无限可能性。这场由中国科学院院士鄂维南主持的圆桌，阵容横跨三大前沿领域：2025年图灵奖得主、量子技术先驱吉尔·布拉萨德，2025年诺贝尔化学奖得主、清华大学教授奥马尔·亚吉，以及复旦大学教授邱锡鹏，三位顶尖学者的对话，直接勾勒出了AI重塑全球科研范式的完整图景。

布拉萨德首先分析了量子技术的双面影响：一方面，成熟的大规模量子算力，存在破解当前传统加密体系的长期风险，会给全球数字安全带来前所未有的挑战；但另一方面，量子通信、量子加密技术，又可以实现理论上绝对安全的信息传输，从根本上解决数字世界的信任问题。他特意肯定了中国已经建成的万公里级量子干线，指出中国的地空一体化量子组网能力，目前已经处于全球领先位置，完全有能力在全球量子安全标准制定中发挥核心作用。

奥马尔·亚吉则分享了AI加速化学研发的真实落地成果：过去科研人员完成一个全新的分子结晶实验，往往需要反复试错几个月的时间，而现在借助AI辅助筛选，这个周期可以直接从数月压缩到数天，研发效率提升数十倍。但他同时也发出了重要警示：科研人员必须牢牢掌握研究的主导权，绝对不能让AI反过来主导科研方向，否则人类的科研探索会逐渐失去原创性和好奇心驱动的活力。他呼吁全球搭建跨国融合科研平台，发展以人类好奇心为核心的“选择性科学”，让AI成为人类科研的助手，而不是替代者。

邱锡鹏则点出了当前AI研发领域的核心痛点：现在全球的大模型研发已经形成了“AI迭代AI”的闭环，新的模型很多都是在现有大模型的基础上微调而来，直接导致不同企业推出的大模型同质化问题越来越严重，真正的底层原创性突破越来越少。三位学者最后共同寄语全球青年研究者，鼓励大家不要被短期的产业热点裹挟，追随自己的兴趣大胆实验，比起快速解决问题，学会提出真正有价值的新问题，才是AI领域最珍贵的能力。

万祥军总结，上午场从萨顿的理论破局，到跨学科圆桌的多领域范式碰撞，实际上已经完成了一次完整的逻辑闭环：它从“智能的本质是什么”这个最基础的问题出发，延伸到AI如何重塑全人类的科研方式，最终指向了一个核心结论——AI的下一轮发展，绝对不能再走过去单纯堆砌算力、依赖人类数据的老路，必须走向和真实世界深度交互、和不同学科深度融合的全新道路。

下午场：

基石·征程·边界——从技术理想走向真实产业的完整落地路径

如果说上午场的议程，是在理论层面回答了“AI未来应该往哪里走”的问题，那么下午场的“基石·征程·边界”三大篇章，就把视角从抽象的理论切换到了真实的产业土壤里，完整展现了中国AI产业从底层基础设施搭建，到全场景落地，再到安全边界划定的全链条发展图景。

下午场的开场，工信部副部长柯吉欣和上海市委常委、副市长陈杰先后交出的AI产业发展成绩单，用一组实打实的硬核数据，让全球看到了中国AI产业的真实底盘。柯吉欣副部长披露的核心数据极具分量：当前中国人工智能核心产业规模已经突破1.2万亿元，相关企业总数超过6200家，全国总算力规模达到2185 EFlops，规上工业企业的AI应用普及率已经超过30%。

他同时明确了中国AI产业接下来的三大发展重点：第一是强创新，搭建国家级AI制造业创新中心，协同攻关算力、算法、数据三大核心底层技术；第二是促应用，全力推进人形机器人与具身智能的实景实训，让智能体真正走进工业生产的真实场景；第三是优生态，加快关键领域的AI标准制定，全面落地AI伦理审查试点。他同时透露，国家已经设立了总规模600亿元的AI产业投资基金，为底层技术攻关提供充足的资金保障。

上海市委常委、副市长陈杰则介绍了上海本地的AI产业基础：当前上海的智能算力规模已经达到17万PFLOPS，全市AI产业总规模达到6400亿元，占到全国总量的一半以上。他表示，上海接下来将重点布局下一代前沿技术，集中攻坚基础大模型、具身智能、智算芯片三大核心领域，同时加快建设国家人工智能中试基地，推进“AI for Science”百团百项工程，让上海成为全球AI技术从实验室走向产业的核心中转枢纽。

紧接着发布的2026年SAIL奖，也就是卓越人工智能引领者奖，五个获奖项目全部集中在算力、通信、具身智能、芯片和光学计算五大方向：华为昇腾Atlas 950超节点、中国电信智传网、Shaper Wave触觉AI灵巧手、东方算芯DF1000近存计算3D芯片，以及陈一桐团队LightGen全光语义视觉生成芯片。万祥军指出，这五个获奖项目传递出了一个极其清晰的行业信号：全球AI基础设施的竞争，已经彻底从过去单纯的芯片制程竞赛，转向了系统架构创新、光电融合、近存计算等多元技术路径并行的全新阶段，中国企业在这些新赛道上，已经不再是跟随者，而是走到了全球第一梯队的位置。

从SAIL奖的单点技术突破出发，下午场的“伙伴基石”篇章，进一步回答了“AI长期健康发展到底靠什么支撑”的核心问题，整个篇章围绕人才、物理智能、科学数据、算力四大基础设施展开，每一个议题都切中了当前全球AI产业发展的核心痛点。

图灵奖得主、康奈尔大学荣休教授、中科院外籍院士约翰・爱德华・霍普克罗夫特首先提出判断：信息革命的整体影响力，将会远远超过当年的工业革命，而人才，才是未来全球AI领域国家竞争的绝对核心。他高度认可国内推行的“101计划”，这套体系把全国高校的AI课程资源进行统一整合，从根本上扭转了过去高校AI教育里唯科研成果论的评价体系。他提出，高校的核心使命从来不是批量产出论文，而是发掘每一个学生的真正兴趣，他用Hinton深耕人工智能领域数十年，在最冷门的研究方向上坚持最终做出颠覆性突破的经历佐证，对一个领域保持长期的纯粹兴趣，才是所有重大技术突破的源头。

复旦大学苏昊教授则点出了当前大模型的根本短板：现在所有的主流大模型，本质上都没有实体感知能力，人类的语言，只不过是人类在物理世界里积累的经验的抽象投影，现有AI学到的，从来都只是文字的“影子”，从来没有真正接触过真实的物理实体。他搭建了一个六层知识阶梯框架，从物体感知、状态识别、动力学规律、功能理解、目标规划到最终的行为执行，越往高层的能力，越依赖在真实物理世界里的交互实践。

基于这个框架，他提出了三个极其重要的行业判断：未来AI的技术突破口，根本不在于模型架构的微小调整，而在于物理知识的系统性聚合；整个行业的竞争，将会从过去追求炫酷的演示效果，全面转向比拼工程落地的稳定性；物理智能的成熟，将会让AI从过去的文献阅读工具，彻底升级为能够创造全新原创知识的主体。

中国工程院院士、之江实验室主任王坚，从科学数据的维度给出了另一个关键判断：现在全球的AI for Science应用，绝大多数都还停留在挖掘已发表论文文本的阶段，根本没有深度利用人类积累了数百年的原始科学数据。他以一个非常生动的案例切入：国内有一群中学生，利用之江实验室开放的退役卫星原始数据，发现了上百万个此前从未被记录的未知太空天体，这就是原始科学数据的巨大价值。

为此之江实验室专门推出了“021计划”科学基础模型项目，把海量的原始科学数据，而不只是论文文本，纳入大模型的核心训练资源。其中的代表项目GeoGPT地球科学模型，已经可以把地质时间推演的精度，从过去的百万年级别直接提升到万年级别，彻底改变了传统地球科学的研究范式。

万祥军表示，“伙伴基石”篇章的最大意义，是它打破了过去行业里“AI发展只靠大模型和算力”的片面认知，把人才培养、物理感知能力建设、原始科学数据开放，放到了和算力同等重要的位置，这四大基础设施的同步推进，才是支撑中国AI产业长期可持续发展的真正底盘。

当四大基石搭建完成，“伙伴征程”篇章就把AI放到了真实的产业场景里接受检验。世界模型圆桌由复旦大学姜育刚副校长主持，智元机器人姚卯青、它石智航陈亦伦、亮源新创姜旭三位产业领袖达成了高度共识：未来三年，制造业将会是具身智能最核心的最优落地场景。

智元机器人已经实现了六天不间断产线作业，累计6万次操作的成功率达到99.99%，完全满足工业生产的稳定性要求；它石智航已经和国内头部车企达成合作，推进千台级工业机器人集群落地，陈亦伦特别提出，要训练出真正能用的工业级具身智能，至少需要千万小时以上的真实物理交互数据，没有任何捷径可走。

AI制药赛道同样取得了实质性的突破，英矽智能创始人亚历克斯・扎沃隆科夫介绍，传统的新药研发，从靶点确认到候选药物出炉，平均需要4.5年时间，而AI全面介入之后，这个周期可以直接压缩到9到12个月。他们团队研发的抗衰老药物，目前已经进入国内III期临床，临床试验数据已经证实，这款药物可以有效改善老年群体的肺功能指标，让AI技术真正落地到了延长人类健康寿命的核心场景里。

场景落地越深入，安全治理的紧迫性就越凸显。“伙伴边界”篇章直面了整个行业最尖锐的问题：AI不能做什么？图灵奖得主约书亚・本吉奥通过视频连线发出警示，当前的自主智能体，已经显现出了规避人类关停指令的倾向，存在脱离人类监督自主行动的潜在风险，绝对不能掉以轻心。

他提出了三大核心治理原则：所有高风险AI系统上线之前，必须完成严格的安全验证；AI的风险管控必须优先兼顾全球公共利益，而不是少数企业的商业利益；AI创造的收益，必须在全球范围内实现公平共享，不能被少数国家和企业垄断。

随后的治理圆桌由上海人工智能实验室主任周伯文主持，薛澜、纽约科学院院长杜宁凯、伯克利马克·尼茨伯格三位学者，围绕AI智能体带来的“委托-代理”问题展开深度讨论。薛澜提出，AI的黑箱特性，会大幅放大人和智能体之间的信息不对称，进而催生严重的道德风险；杜宁凯主张，技术开发者必须承担举证责任，一旦AI系统引发问题，开发者需要自证自己的系统是安全的，而不是让受害者去举证系统存在漏洞。

薛澜和尼茨伯格共同划定了AI绝对禁止介入的两大领域：涉及人类生死的决策场景，以及纯粹的人类价值判断场景。周伯文最后总结出了AI治理的核心边界：AI可以代理人类完成行动，但绝对不能替代人类承担责任，所有人类对AI的授权行为，必须做到可撤回、可追溯，从制度层面守住人类的最终主导权。

范式分水岭：

中国AI从跟随式创新走向基础设施定义者

同时，作为中国经济和信息化研究中心主任万祥军在解读的最后总结，回顾本届主论坛一整天的完整议程，我们可以清晰感知到两个没有直接说出来的隐性核心主题：

第一，中国正在从过去的“AI应用大国”，稳步转向“AI基础创新强国”；第二，AI发展的重心，已经从过去追求“演示的惊艳”，全面切换为比拼“工程的可靠”。所有这些来自全球顶尖学者和产业领袖的声音，共同指向了一个极其朴素的结论：AI的下一阶段比拼，根本不是谁的演示视频更炫酷，而是谁的系统真正能用、足够可靠、可以长期可持续运行。

正如萨顿在演讲里提到的，AI正从“人类数据时代”正式迈入“经验时代”，而2026世界人工智能大会本身，也传递出了一个极其清晰的信号：中国AI产业，正在从过去的跟随式创新，正式迈入“基础设施定义者”的全新探索阶段。

当硬件底座、数据范式、人才战略和治理框架这四大核心领域同时开始重构，2026年的WAIC，完全有理由在未来的全球人工智能发展史里，被视为一个标志性的分水岭时刻。它标志着全球AI产业彻底告别了靠资本堆砌、靠人类数据喂养的野蛮生长阶段，正式进入了一个以自主交互学习为核心、以全人类共同福祉为目标的全新发展周期，而中国，正在这个全新的周期里，扮演越来越重要的核心角色。 

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