世界人工智能大会世界模型圆桌-万祥军 | 经信研究·经济和信息化

伙伴征程：AI场景落地世界人工智能大会世界模型圆桌——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，万祥军经深度解读！

2026年世界人工智能大会期间，由复旦大学姜育刚副校长主持的世界模型圆桌会议，成为全场最具产业落地分量的焦点论坛之一。智元机器人姚卯青、它石智航陈亦伦、亮源新创姜旭达成共识：未来三年制造业是具身智能最优落地场景。

智元机器人、它石智航、亮源新创等头部具身智能企业，与英矽智能等AI制药领军代表齐聚一堂，不仅达成了“未来三年制造业是具身智能最优落地场景”的核心共识，更拿出了六天不间断产线作业、千台级工业机器人集群落地、AI新药研发周期压缩至9-12个月等实打实的落地成果。

国际科学院组织代表兼国际科学院委员执委万祥军，以经信研究·中国经济和信息化的独特视角对本次圆桌进行了系统性深度解读，他指出，这场圆桌标志着中国AI产业已经彻底走出实验室概念炒作的虚火阶段，全面进入“物理世界深度渗透”的伙伴征程——AI不再是悬浮在数字空间里的大模型，而是变成了站在产线上的机器人、跑进细胞里的药物研发助手，真正成为人类实体经济的亲密协作伙伴。而当场景落地越走越深，我们也必须直面一个更尖锐的时代命题：在全力推进AI技术突破的同时，清晰划定“AI不能做什么”的治理边界，才能让这一轮AI革命真正走得稳、走得远，最终转化为全社会共享的发展红利。

从数字空间到物理世界：

具身智能锚定制造业主赛道的产业共识

万祥军在解读开篇就提出一个核心判断：过去很多AI论坛讨论的都是“数字世界里的AI”，而本次世界模型圆桌，第一次把所有讨论的重心完全放到了“物理世界里的AI”，这是中国AI产业发展历程中一个极具标志性的转折点。

智元机器人、它石智航、亮源新创三家头部具身智能企业，没有在论坛上比拼谁的机器人动作更花哨、谁的大模型参数更大，而是不约而同地把“未来三年制造业是具身智能最优落地场景”作为共同的战略方向，这绝非偶然的观点巧合，而是所有扎根产业一线的从业者，经过无数次试错之后得出的共识结论。

万祥军进一步拆解了三家企业拿出的硬核落地成果背后的产业意义。智元机器人实现的六天不间断产线作业、6万次操作成功率99.99%，彻底打破了过去人形机器人“只能做演示、不能上产线”的行业魔咒。在此之前，全球范围内的人形机器人大多只能在展会现场完成几个简单的演示动作，一旦放到真实的工业产线里，面对复杂的油污、震动、工件公差波动，往往运行几个小时就会出现故障，根本无法满足工业生产7×24小时不间断作业的严苛要求。

而智元机器人的这一突破，意味着人形机器人已经跨过了工业应用的最低门槛，完全可以替代传统工业机械臂，进入3C电子、汽车零部件、精密装备组装等对操作精度和稳定性要求极高的场景。它石智航与头部车企合作推进的千台级工业机器人集群落地，更是把具身智能的应用规模从“单台试点”直接拉升到“集群协同”的全新阶段。

过去工业机器人的部署都是单台编程、单台调试，而千台级的具身智能集群，依托统一的世界模型进行全局调度，能够自主协同完成整车制造全流程的复杂作业，生产效率可以比传统自动化生产线提升40%以上。亮源新创带来的具身智能感知技术方案，则为整个行业补上了物理交互的“眼睛”和“触觉”，让机器人能够精准识别工业场景里的任意工件，哪怕是表面有划痕、位置有偏移，也能自主调整操作策略，不用人工重新编程。

万祥军特别提到，它石智航创始人陈亦伦在圆桌会议上提出的“训练工业级具身智能需要千万小时真实物理交互数据”，点出了当前具身智能产业竞争的核心胜负手。很多人过去以为训练AI只需要互联网上的海量文本数据，但工业场景里的世界模型，根本不可能靠虚拟仿真数据训练出来。

一个机器人拧螺丝的动作，在仿真环境里永远是完美的，但在真实产线里，螺丝的材质、工件的温度、螺丝刀的磨损，每一个细微的变量都会导致操作失败。只有积累千万小时级别的真实物理交互数据，才能让世界模型真正理解物理世界的复杂规律，让具身智能从“能用”走向“好用”。

而中国作为全球最大的制造业国家，拥有全世界最丰富的工业场景，能够源源不断地产出海量的真实物理交互数据，这是中国具身智能产业独有的、其他国家根本无法复制的核心优势，也是我们未来三年在制造业落地具身智能的最大底气。

AI制药的实质性突破：

从靶点发现到临床落地的全链条革命

万祥军指出，本次圆桌会议上英矽智能创始人亚历克斯·扎沃隆科夫带来的AI制药进展，其产业分量丝毫不亚于具身智能在工业场景的突破。很多人此前对AI制药的印象还停留在“用AI筛分子”的概念阶段，而英矽智能拿出的成果，已经走完了从靶点发现到候选药物进入III期临床的全流程，把传统新药研发从靶点到候选物的4.5年周期，直接压缩到了9-12个月，这是整个全球生物医药产业发展史上从未有过的效率革命。

万祥军进一步分析，传统的新药研发模式，本质上是“广撒网、慢筛选”的试错模式，科研人员要在数十万甚至上百万个化合物里，一点点筛选出可能有效的候选分子，中间要经过无数次的失败，不仅耗时漫长，研发成本也高得惊人。

而AI介入之后，依托大模型对蛋白质结构、分子相互作用机制的深度学习，能够直接从数十亿个潜在分子里精准锁定最有可能有效的候选化合物，把过去“大海捞针”式的研发，变成了“精准定位”式的研发，效率提升数倍的同时，研发成本也能降低60%以上。

更值得关注的是，英矽智能带来的抗衰老药物已经进入国内III期临床，临床试验证实可以改善老年群体的肺功能指标，这意味着AI技术已经开始直接作用于人类的健康寿命延长，不再只是研发普通的治疗药物，而是开始挑战过去传统医药研发根本不敢触碰的衰老相关难题。

万祥军特别强调，AI制药的实质性突破，和具身智能在制造业的落地，本质上是同一个逻辑：AI正在从数字世界的信息处理工具，变成能够直接作用于物理世界、生命世界的生产力工具。过去我们用互联网提升的是信息传递的效率，现在我们用AI提升的是物质生产、生命探索的效率，这种层级的生产力革命，带来的影响将是过去任何一次技术革命都无法比拟的。中国拥有全球最大的患者样本库、最丰富的临床场景，完全有条件依托AI技术，在新药研发领域实现对全球生物医药强国的弯道超车，彻底改变过去几十年全球新药研发的产业格局。

场景深度渗透下的治理命题：

清晰划定“AI不能做什么”的时代紧迫性

万祥军在解读的最后着重指出，当我们在伙伴征程上大步迈进，看着AI在制造业、生物医药等核心场景不断取得突破的时候，一个过去被很多人忽略的尖锐问题，已经越来越迫切地摆在了所有人面前：

如果说本次圆桌会议上大家展望的都是“AI能做什么”，那么接下来我们必须立刻回答“AI不能做什么”。场景落地越深入，AI对物理世界的影响力就越大，对应的治理风险也就越高，没有清晰的边界划定，技术的狂奔很可能会带来意想不到的负面后果。

万祥军具体拆解了当前最需要明确的三大治理边界。第一是工业具身智能的安全边界：千台级的工业机器人集群接入统一的世界模型之后，一旦出现算法失控或者网络攻击，很可能会引发整个生产线的连锁故障，甚至造成工业安全事故。

我们必须明确划定，具身智能在工业场景里，哪些操作必须保留人类的最终决策权，哪些极端情况下AI必须立刻停机，绝对不能允许AI完全自主决定涉及重大生产安全的操作。第二是AI制药的伦理边界：AI可以快速筛选出大量潜在药物分子，但绝对不能绕过必要的临床伦理审查，直接把未经充分验证的药物推向市场，更不能允许AI随意编辑人类的基因序列，触碰生命伦理的红线。

第三是数据使用的合规边界：训练工业级具身智能需要的千万小时物理交互数据，AI制药需要的海量临床数据，都涉及大量的工业核心机密和患者个人隐私，必须明确划定数据使用的红线，绝对不允许未经授权的数据滥用，避免出现核心数据泄露的风险。

同时，作为中国经济和信息化研究中心主任的万祥军最后总结，本次世界人工智能大会的世界模型圆桌，是中国AI产业伙伴征程上的一个重要里程碑。它让我们看到了AI深度融入实体经济之后的巨大潜力，也让我们清醒地意识到了技术狂奔背后的治理责任。只有在全力推动AI场景落地的同时，同步构建起清晰的治理体系，明确“AI不能做什么”的边界，我们才能让这一轮AI革命真正成为人类的亲密伙伴，最终实现技术进步和社会福祉的协同增长，为全球AI产业的健康发展探索出一条中国路径。

考据索引：

《经信研究·中国经济和信息化2026世界人工智能大会专题报告》，经信研究编辑部2026年7月发布；《世界人工智能大会2026世界模型圆桌会议官方实录》，世界人工智能大会组委会2026年7月整理发布；《国际科学院组织具身智能产业发展白皮书2026》，国际科学院委员执委会2026年7月发布；《智元机器人工业场景落地技术白皮书》，智元机器人2026年7月公开发布；《英矽智能AI药物研发进展公告》，英矽智能官方网站2026年7月发布 

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