WAIC信息爆炸！大佬們都在說什麼，筆記看這裡

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400"> WAIC信息爆炸！大佬們都在說什麼，筆記看這裡 聞樂 2026-07-18 11:39:51 來源：量子位 圖靈獎得主、兩院院士……精彩、太精彩 魚羊 文婷 發自 凹非寺 量子位 | 公眾號 QbitAI WAIC（世界人工智能大會）第一天，信息量已經爆炸。Kimi K3在模型側攪動風雲，而更多來自行業更深處的思考，也在一場場論壇和交流中刷新大傢伙的認知。

從AI時代國家和企業的核心競爭力，到大模型邁向物理世界、邁向AGI所面臨的挑戰，再到Coding之後新的AI產品趨勢……圍繞從技術到產業的方方面面，圖靈獎得主、兩院院士、AI TOP研究者和企業、企業家們共聚一堂，精彩發聲不斷： “AI時代，大學最根本的使命是培養下一代人才，而不是做研究。” “靜態數據標註已達天花板，下一代AI核心路線是經驗驅動。” “AI產業下一輪爆發將來自智能體模型與下一代終端產品的結合。” …… △到處下餃子 重點有點多，腦袋有點過載。沒關係，量子位已經第一時間做好筆記，一起來看。

AI新競爭 John Hopcroft：人才是AI時代的核心競爭力 圖靈獎得主、美國康奈爾大學榮休教授、中國科學院外籍院士John E.Hopcroft認為，信息革命將產生極其深遠的影響，各國都應針對這種變革制定應對戰略。其中的一大難點是，AI可能還會持續發生重大變化。Hopcroft教授提出，因此，一項好的戰略必須具備適應變化的韌性。而最能適應變化的戰略，就是培養能夠探索並且應對全新發展方向的人才。核心觀點： 在未來，人才才是核心競爭力，致力於培養人才的國家將成為世界領先的強國。大學最根本的使命是培養下一代人才，而不是做研究。

高校人才培養的核心原則：一是引導學生髮掘志趣，幫助學生找到自身熱愛的領域；二是保障科研自主空間，需減輕高校科研人員的非必要工作負擔，預留充足時間探索感興趣的方向；三是重構評價指標體系，從“重論文”“重國際排名”轉向以教育質量為核心。印奇：AI產業下一輪爆發，是智能體模型+終端 大會開幕式上，階躍星辰董事長、千里科技董事長印奇表示，AI產業下一輪爆發將來自智能體模型與下一代終端產品的結合，智能正走出數字屏幕、進入真實物理世界，將推動產業形成新系統、新載體、新網絡三大結構性變化。核心觀點： 智能體正在成為生產力的最小單元。AI產業分三階段演進，物理場景通用智能體是第三波核心主線。

第一階段為預訓練大模型+對話應用，第二階段為強化學習推理+代碼開發輔助，第三波具身智能體帶來的產業變革，影響力將超過PC互聯網與移動互聯網變革之和。當前行業已臨近AGI臨界點，代碼智能體可獨立完成多日完整開發，編程語言成為人機通用交互媒介，智能體是通用AI時代最優產品載體。三大底層變革機遇將重塑數字產業：一是大模型原生跨設備操作系統，統一調度算力、數據與任務；二是全品類硬件終端重構，PC轉為個人算力工作站、手機成為全域設備中控、新能源汽車率先落地機器人形態；三是全新人機共生網絡，打通人、智能體、物理終端交互鏈路，重構價值分配與交易規則，兼容Web3等前沿技術體系。

產業設計邏輯轉向人機協同共生，AI是生產力工具而非人力替代者。行業需搭建智能體可信可控約束體系，推進技術普惠；同時新技術將催生全新職業賽道，誕生單人即可完成全業務流程的超級個體。周伯文：Research是下一個Coding 上海人工智能實驗室主任、首席科學家、清華大學講席教授的關注點，聚焦在AI for Science上： AI在編程等閉環任務上進步迅速，但科學原創能力仍然有限。科學研究不止是一個應用場景，更是AGI的終極挑戰。模型突破智能上限，需要完成三項轉變。從“數據驅動”到“世界交互”、從“即時反饋”到“長程自主”、從“模仿正確”到“善用失敗”。科學研究是“下一個Coding”。

編程推動了模型推理和智能體能力提升；科學研究若能把假設、推理和實驗結果轉化為可驗證反饋，也可能形成新的能力增長飛輪。AI科研目前缺少完整的反饋鏈。其中關鍵不是持續增加知識供給，而是通過可信驗證，重構認知。在WAIC現場，上海AI Lab也最新發布了書生·端硯科學發現平臺，以推動AI從理解科學、規劃研究，走向真實世界的實驗驗證和認知迭代。技術新趨勢 Richard Sutton：靜態數據標註已達天花板，下一代AI核心路線是經驗驅動 圖靈獎得主、強化學習之父理查德·薩頓（Richard Sutton）在大會開幕式上，圍繞智能本質與行業發展瓶頸提出了三個核心觀點： 行業普遍混淆算力規模與原生智能。

當下大模型、多模態生成僅完成人類歷史數據的模式擬合，僅能復刻既有知識，不具備自主發現新知的能力，事實偏差、邏輯缺陷等問題難以根除。市場對AI存在過度炒作與過度恐慌兩種極端視角，全球行業應當堅持多邊合作、互利共贏。應建立統一的通用心智科學。智能的核心是依靠動態行為適配環境、完成目標的自適應能力；強化學習是貫通人類、生物、機器智能的核心方法論。大眾熟知的圖靈測試並非圖靈初衷，機器自主交互學習才是其核心構想。靜態標註數據模式已觸達天花板，經驗驅動是下一代AI核心路線。

人工標註資源存量持續衰減，無法支撐模型長期迭代；而智能體依託自身與環境交互產生觀測、動作、獎勵信號自主學習，數據隨自身能力同步擴張，AlphaGo、奧數推理系統AlphaProof均印證該路徑可行性。現有大模型缺少目標與獎懲反饋，無法自主校驗信息真偽；經驗型智能體可依靠環境反饋持續校正認知，自主進化是不可逆的技術大勢。蘇昊：解決大模型幻覺的關鍵是物理智能 復旦大學浩清特聘教授、復旦大學通用物理智能研究院首任院長蘇昊提出，解決大模型幻覺的關鍵，是物理智能： 語言是世界的投影，大模型從語言中學習到的，只是現實世界的影子，知識缺乏可校驗的錨點。

因此破局的核心路徑，是大模型需要進入真實世界完成端到端交互，通過預測、行動、反饋修正的實驗過程，積累實體經驗。物理知識分為六層階梯，下三層是關於物體的知識、關於狀態的知識和關於動力學的知識；對應的上三層是功能知識、目標知識和行為知識。六層知識分散在視頻、教科書、真機數據等不同載體中，越往上層可記錄內容越少。物理智能的突破口不在模型架構優化，而在知識的聚合。沒有人能獨自完成聚合，需要全社會的通力合作。AI行業的評價維度將從演示有多驚豔，轉向運行有多可靠。通用性是重點，可靠性是起點。物理智能將把AI從科學的“讀者”，變成知識的“創造者”。

王堅：讓科學數據能成為大模型的原住民 中國工程院院士、之江實驗室主任、阿里雲創始人王堅強調了“重新認識數據”的重要性。他認為，AI正來到一個關鍵的轉折點：人工智能將像數學一樣成為基礎學科，而這個轉折的基礎，是科學數據。科學數據可能成為AI下一輪變革的關鍵驅動力。從舊數據裡發現新問題，是科學變革中的基本邏輯。比如，一名18歲中學生利用已經退役、且原本用於監測小行星的衛星數據，發現約150萬個此前未編目的太空物體。大語言模型是建立在文本數據上的基礎模型，而科學基礎模型，需要整合數據、論文和代碼。科學家真正需要的，不只是一個問答模型，而是能夠統一獲取科學數據、相關論文和計算工具的基礎設施。

科學基礎模型使得人工智能來到一個新的轉折點：人工智能像數學一樣成為基礎學科。這將在未來50年對科研產生深遠影響。AI新邊界 徐立：AI的核心價值是放大個體能力而非替代人力 商湯科技董事長兼首席執行官徐立探討了兩個核心問題：什麼是普惠AI？什麼是AI向善？AI的核心價值是放大個體能力而非替代人力，優質AI產品會放大每個人的能力，而非催生工具依賴。當AI的邊界真正意義上推進到超級個體的時候，會出現新的經濟學計算：計費從Token轉向Task。AI會自動化很多現有的職業，但AI也將重塑工作，產生大量新的職業，以及公司、組織的形態。有之以為利，無之以為用。

今天我們關注模型的發展、參數的變化、應用的突破，這是有；而背後的治理框架，是無。有和無並行起來的時候，我們才能做到讓AI用好的方式被用到。Bengio： 智能體的實用性與風險都來自其自主性 圖靈獎得主、深度學習三巨頭Yoshua Bengio線上參與了WAIC主論壇，圍繞安全話題發表了最新觀點： AI能力正在沿指數曲線增長。近幾年，模型在推理、數學、編程、科學和智能體能力上快速提升，能夠自主規劃和完成的任務越來越複雜。智能體的實用性與風險來自同一個特徵：自主性。智能體必須減少人類監督，才能完成長程任務；但自主程度越高，人類越難及時發現和制止危險行為。前沿AI面臨兩類災難性風險。

一類是被惡意使用，另一類是模型自身行為引發的失控風險。不能默認更強的模型會自然服從人類。高風險AI應實行“先證明安全，再允許部署”。風險治理不能由企業自行決定。全球治理還需要可驗證的技術基礎。版權所有，未經授權不得以任何形式轉載及使用，違者必究。WAIC 聞樂 清華系團隊發佈國產Token優化工廠：兼容10餘種國產芯片，日吞吐千億Token2026-07-18 WAIC直擊 | 十大開源社區「擠」進了一家GPU展臺，沐曦憑什麼？

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