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? 模型能力進(jìn)化：大語言模型（LLM）正快速進(jìn)化為能夠理解視覺信息、處理自然語言并操控物理行動的視覺-語言-行動模型（Vision-Language-Action Models, VLA），為具身智能奠定基礎(chǔ)。

? 無人駕駛突破臨界點(diǎn)：我們預(yù)測，類似于DeepSeek等模型在語言領(lǐng)域帶來的跨越式進(jìn)步，將在無人駕駛領(lǐng)域重現(xiàn)。預(yù)計到2030年，該領(lǐng)域?qū)⒂瓉砥洹癉eepSeek時刻”，10%以上的新車將會具有L4+無人駕駛能力， 實(shí)現(xiàn)感知、決策與控制能力的重大突破。

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? 多模態(tài)深化：規(guī)模定律的應(yīng)用范圍正從語言模型規(guī)模定律（Language SL）向視覺模型規(guī)模定律（Vision SL）以及更廣闊的領(lǐng)域特定規(guī)模定律（Domain SL）擴(kuò)展，推動多模態(tài)理解與生成能力的邊界。

? 中國路徑：中國市場將走出一條特色鮮明的技術(shù)發(fā)展路徑。其核心在于：追求極致效能優(yōu)化（算力效率、模型效率），積極探索創(chuàng)新架構(gòu)（如非Transformer架構(gòu)、軟硬協(xié)同設(shè)計）以突破現(xiàn)有瓶頸，最終實(shí)現(xiàn)低價格、高性價比的普惠目標(biāo)。垂直行業(yè)的深度落地應(yīng)用能力將成為中國AI企業(yè)的核心競爭力。

? CBRN風(fēng)險等級升級：尤其在涉及化學(xué)、生物、放射性、核等領(lǐng)域的潛在惡意使用風(fēng)險，已從過去的“低”級別提升至“中”風(fēng)險級別，威脅性增強(qiáng)。

6月6日消息，中國工程院外籍院士，清華大學(xué)講席教授、智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR）院長張亞勤在“太湖對話·AI for Science”論壇上發(fā)表了題為《人工智能發(fā)展的一些觀點(diǎn)》演講。他表示，人工智能（AI）的發(fā)展正經(jīng)歷一場深刻的范式轉(zhuǎn)變，其重心已從單純的技術(shù)突破轉(zhuǎn)向產(chǎn)業(yè)深度融合與AI治理協(xié)同并進(jìn)的新階段。AI作為核心驅(qū)動力，正以前所未有的速度重構(gòu)生產(chǎn)力與生產(chǎn)關(guān)系，并推動物理世界、數(shù)字世界乃至生物世界的深度耦合與融合創(chuàng)新。

? 全球治理困境：當(dāng)前全球范圍內(nèi)有效應(yīng)對AI風(fēng)險的治理機(jī)制、技術(shù)手段和跨國協(xié)調(diào)能力呈現(xiàn)弱化趨勢，監(jiān)管框架滯后于技術(shù)發(fā)展，國際合作面臨地緣政治等因素的掣肘，構(gòu)建有效、包容、敏捷的全球AI治理體系面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

AI的創(chuàng)新前沿正在突破純數(shù)字世界的邊界，向物理世界和生命科學(xué)領(lǐng)域推進(jìn)：

觀點(diǎn)一：生成式AI向智能體AI的范式躍遷(Generative AI => Agentic AI)當(dāng)前AI發(fā)展正在經(jīng)歷顯著轉(zhuǎn)變，正從以內(nèi)容生成為核心的生成式AI向以目標(biāo)驅(qū)動為核心的智能體AI演進(jìn)。未來的智能體將不再局限于內(nèi)容的識別與創(chuàng)造，而是具備更強(qiáng)大的目標(biāo)導(dǎo)向性、自主決策規(guī)劃能力以及與環(huán)境實(shí)時交互的能力。其關(guān)鍵能力指標(biāo)呈現(xiàn)指數(shù)級增長：處理復(fù)雜任務(wù)的“任務(wù)長度”能力正以每7個月翻倍的速度提升；而在理解、規(guī)劃和執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)方面的“任務(wù)準(zhǔn)確度”也已突破50%這一關(guān)鍵門檻。這一范式躍遷將深刻重塑眾多行業(yè)場景，包括消費(fèi)電子、企業(yè)服務(wù)、醫(yī)療健康、生物制藥、個人計算（PC）、移動設(shè)備、智能電視、智能汽車等，最終將催生出真正具備自主性、強(qiáng)適應(yīng)性的通用智能體（AGI），實(shí)現(xiàn)從“工具”到“智能伙伴”的質(zhì)變。

觀點(diǎn)五：產(chǎn)業(yè)格局重塑與中國路徑產(chǎn)業(yè)格局重塑與中國路徑新的全球AI產(chǎn)業(yè)格局正在形成，中國將在其中扮演關(guān)鍵角色：

? 定律演進(jìn)：規(guī)模定律的核心正從預(yù)訓(xùn)練規(guī)模定律（Pre-trained SL）向推理規(guī)模定律（Inference SL）遷移，并最終指向衡量智能體綜合能力的智能體規(guī)模定律（Agentic SL）。

? 大模型市場整合：預(yù)計到2026年，全球范圍內(nèi)的前沿通用大模型（ Frontier Foundation Model）核心玩家將經(jīng)歷顯著整合，最終形成8-10家具有全球影響力的巨頭。其中，中國有望占據(jù)3-4席，成為全球AI版圖的重要一極。

? 模型安全威脅凸顯：模型欺騙、約束逃逸以及對人類監(jiān)管的抵制等安全風(fēng)險愈發(fā)突出，其威脅在新模型版本迭代升級時尤其顯著

觀點(diǎn)三：物理與生物智能的融合突破

? 生物與科學(xué)革命：AI驅(qū)動的精準(zhǔn)醫(yī)療、創(chuàng)新藥物研發(fā)（如靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、分子設(shè)計）以及對基礎(chǔ)科學(xué)研究（如數(shù)學(xué)，物理，化學(xué)， 材料學(xué)、生命科學(xué)）的加速，將是未來十年最具顛覆性潛力和價值的突破方向。

? 智能體風(fēng)險倍增：智能體（尤其是具備自主性和目標(biāo)導(dǎo)向的智能體）的普及，將導(dǎo)致其行為難以預(yù)測，可能引發(fā)連鎖反應(yīng)和系統(tǒng)性風(fēng)險，其復(fù)雜性和潛在危害將以翻倍的速度增長。當(dāng)強(qiáng)大的AI被深度應(yīng)用于科學(xué)研究、關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施控制等敏感領(lǐng)域時，風(fēng)險將急劇擴(kuò)大。

? 成本陡降與能力躍升：成本效率大幅提升,模型的推理單位成本正以每年10倍的速度降低，與此同時，智能體的綜合能力及所需算力正以每年10倍的速度增長。這種“成本降、能力升”的剪刀差效應(yīng)，正強(qiáng)力推動AI從側(cè)重“能思考”向真正“能實(shí)干”的實(shí)用化、規(guī)?；A段邁進(jìn)。

觀點(diǎn)四：AI風(fēng)險攀升與治理挑戰(zhàn)

? 具身智能創(chuàng)新加速：機(jī)器人技術(shù)與AI的深度融合，有望在2035年左右達(dá)到接近或達(dá)到人類水平的靈巧操作與環(huán)境適應(yīng)能力，在制造業(yè)、服務(wù)業(yè)、家庭等場景實(shí)現(xiàn)廣泛應(yīng)用。

? 開源與閉源生態(tài)共生：開源生態(tài)將繼續(xù)在推動AI創(chuàng)新和基礎(chǔ)技術(shù)進(jìn)步方面扮演不可或缺的角色，我們預(yù)測產(chǎn)業(yè)將形成約80%開源vs. 20%閉源的生態(tài)格局，開源的力量將加速知識共享、降低創(chuàng)新門檻，并與閉源模式形成互補(bǔ)，共同驅(qū)動產(chǎn)業(yè)繁榮。最后，張亞勤院士談到，人工智能的發(fā)展正經(jīng)歷一場從生成式智能向智能體智能躍遷、從模型優(yōu)化向成本效率革命深化、從純數(shù)字智能向物理與生物智能融合拓展的深刻變革。這場變革蘊(yùn)含著巨大的機(jī)遇，將重塑經(jīng)濟(jì)形態(tài)和社會面貌。在充分擁抱技術(shù)紅利的同時，我們必須以高度的責(zé)任感和前瞻性，正視其伴生的多重風(fēng)險與挑戰(zhàn)。加強(qiáng)全球協(xié)作，推動創(chuàng)新治理機(jī)制的建立，是確保AI健康、安全、可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。 對于中國市場而言，堅定走高效能、新架構(gòu)、低價格的技術(shù)路線，深耕垂直應(yīng)用場景，積極參與全球合作與競爭，是把握時代機(jī)遇、塑造未來AI新格局的必然選擇。

技術(shù)的“雙刃劍”效應(yīng)在AI領(lǐng)域日益凸顯，伴隨能力提升而來的是快速攀升的潛在風(fēng)險，亟需全球社會高度警覺并積極應(yīng)對：

業(yè)界廣泛關(guān)注的AI Scaling Law在基礎(chǔ)模型預(yù)訓(xùn)練階段的邊際效益正趨于平緩，技術(shù)發(fā)展的焦點(diǎn)已成功轉(zhuǎn)向新的維度，驅(qū)動著下一輪能力躍升：

觀點(diǎn)二：Scaling Law（規(guī)模定律）演變與成本革命