从前沿想象到AI落地,创新如何重塑增长丨2025外滩大会首日观察|亚洲 欧美 变态 另类 综合

  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。”

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