今年的外灘大會屬實讓人眼花繚亂了——
機器狗當寵物已不新奇，現在改恐龍了？還是會自己到處跑、開口出聲那種。
使用螞蟻AQ APP，一位非洲小姐姐的黑眼圈都被AI檢測到了。雖然她一邊大喊天塌了，但下一秒還是老老實實地谘詢AQ如何改善（doge）。
這還不算完，在整整10000平科技展覽、5000平科技集市裏，什麽炒菜機器人、打鼓機器人、會在蛋殼上雕花的機器人……統統都亮相了，而且還把“人造太陽”核聚變、AI健身房這樣的黑科技搬到了觀眾眼前。
u1s1，雖然人擠人，但現場著實好玩~
而除了新鮮感拉滿，這屆Inclusion·外灘大會還匯聚一眾大佬對一係列前沿問題進行了探討：
智能的上限是什麽？產業在落地中遇到哪些困難？大洋兩岸的算力差距如何？諸如此類的問題在1場開幕主論壇+44場見解論壇中不斷地被提出、被回答。
與會嘉賓包括国产AV蜜桃网站熟悉的新晉圖靈獎得主理查德·薩頓、阿裏雲創始人王堅、金沙江創投主管合夥人朱嘯虎、“人類簡史係列”作者尤瓦爾·赫拉利，宇樹CEO王興興等。
所以，如果你對AI的現狀及未來感興趣，不妨花點時間了解一下這些行業領軍人物都在思考什麽、做什麽，相信對你也會有所啟發。
話不多說，以下為部分重要嘉賓觀點傳送。
圖靈獎得主薩頓：人類數據紅利正逼近極限
一上來，大會就現場連線了2024年圖靈獎得主、“強化學習之父”理查德·薩頓（Richard Sutton）。
其核心觀點為，人類數據紅利正逼近極限，人工智能正在進入以持續學習為核心的“經驗時代”，潛力將遠超以往。
具體而言，他認為如今大多數機器學習的目標，是把人類已有的知識轉移到靜態、缺乏自主學習能力的AI上。
其瓶頸顯而易見，當国产AV蜜桃网站逐漸達到人類數據的極限：
現有的方法無法生成新的知識，不適合持續學習，而持續學習對智能的效用至關重要。
所以，国产AV蜜桃网站需要一種新的數據源——可以在智能體與世界直接交互中生成，也就是所謂的“經驗”。
這正是人類和其他動物的學習方式，是AlphaGo自我博弈下的“第37手”，也是近期AlphaProof在國際數學奧林匹克斬獲銀牌的路徑。
一句話，国产AV蜜桃网站正進入“經驗時代”。其中“經驗”具體是指，觀察、行動和獎勵這三種信號在智能體與世界之間來回傳遞。
知識來自於經驗，可以從經驗中學習。一個智能體的智能程度，取決於它能預測並控製自身輸入信號的程度。經驗是一切智能的核心與基礎。
進一步地，他還指出是強化學習將国产AV蜜桃网站帶入了新的經驗時代，但要想釋放全部潛力，還需要兩項目前尚不成熟的技術——持續學習（continual learning）和元學習（meta-learning）技術。
一旦條件成熟，未來人工智能超越人類將是不可避免的。其對人工智能的四大預測如下：
第一，對世界應該如何運轉並沒有共識，但沒有哪一種看法能夠淩駕於其他。第二，人類將真正理解智能，並借助技術將其創造出來。第三，當今人類的智力水平，很快將會被超級人工智能，或者超級智能增強的人類遠遠超越。第四，權力和資源會流向最聰明的智能體。
總之，在這位圖靈獎得主看來，當前對人工智能的恐懼被誇大了，正確的姿態應該是積極擁抱：
人工智能是宇宙演化的必然下一步，国产AV蜜桃网站應以勇氣、自豪和冒險精神來迎接它。
阿裏雲創始人王堅：選擇開源or閉源已成為AI競爭的關鍵變量
接下來，阿裏雲創始人、之江實驗室主任王堅的演講全部圍繞“開源”二字展開。
從開源這個概念的源起，到它如今所經曆的演變，再到個人最新開源工作，幾乎句句不離開源。
之所以如此重視開源，他也提到了很重要的一點。今年年初，美國首次將“模型權重”納入AI出口管製範圍，但明確隻管閉源模型，所以開源在國際AI競爭中的戰略地位愈發凸顯。
包括隨著通義Qwen、DeepSeek的開源，連OpenAI CEO奧特曼也說出了一句讓所有人都很震撼的話——在開源這個時刻，OpenAI站在了曆史的錯誤一邊。對此王堅表示：
我想這句話背後的含義就不用多說了，他不是一個策略性的錯誤，這是一個曆史的選擇。
回顧開源曆史，“Open Source”這個指代開放源代碼的術語在1998年就出現了，雖然最初叫法有很多（如自由軟件、免費軟件），但“開源”這個詞後來逐漸被一批極客固化下來。
而且在他看來，從1998年網景瀏覽器開源開啟了互聯網新紀元，到如今AI大模型的開源浪潮，開源本質上經曆了從源代碼開放→資源開放的演變。
也就是說，開源在今天不僅意味著代碼共享，更意味著數據、算力和模型權重等核心資源的共享。
需要注意的是，“開放資源”並不是因為有了“開源”概念才出現，而是科學探索中早已有之。真正讓這一理念走向前台的，是AI發展中的幾次關鍵躍遷：
2012年，Hinton團隊把數據、模型與GPU算力結合，開啟了深度學習和人臉識別的時代，但當時數據和算力規模有限，“資源”概念尚未凸顯。
直到2017年，Transformer與Tokenization的提出，讓數據真正實現資源化，疊加規模效應，使AI在短短幾年內迎來指數級飛躍。
王堅特別強調，這種“資源層麵的開源”已經成為推動AI產業前進的關鍵環節。
過去在軟件時代，開源代碼能帶動生態繁榮；而在人工智能時代，模型權重的開放，意味著研究者和開發者不必再重複投入巨量算力和資金去訓練模型，而是能夠在前人的成果之上進行創新。
這不僅降低了AI的進入門檻，也讓更多參與者能加入到全球範圍的AI研發與應用中。
他還以自己參與的最新探索為例——今年5月，他所在的之江實驗室利用“三體計算星座”計劃，首次將一個完整的8B大模型與12顆衛星同時送上太空，實現了衛星之間的互聯互通與在軌智能計算。他還特意解釋道：
送上太空的並非簡化版算法或小程序，而是一個跟地麵上一模一樣的完完整整的AI模型。這12顆衛星到了太空以後會保證，隻要衛星到達的地方，就可以在太空的任何地方完成對所有數據的處理。
順帶一提，王堅還詼諧解釋了“三體計算星座”的命名來源——
雖然“三體”常被聯想到科幻小說，但它其實是牛頓提出的科學概念，指三體運動無法找到解析解，複雜度遠超二體問題。他借此類比，說明多主體協同往往比單獨行動更困難（原話是“三個和尚沒水喝”）
而“三體計算星座”的目標正是要在開放資源的前提下，實現多主體的高效協作，讓無數參與者共同建設並共享太空計算能力。
人類去火星的路上，不能沒有算力和AI的陪伴，這就是未來十年甚至二十年最激動人心的地方。
港大馬毅：當前的智能階段約等於人類生命早期，甚至還沒開始
在人人都擔憂“AI即將或已經超越人類智力”的時刻，香港大學計算與數據科學學院院長馬毅卻大膽提出：
當前人工智能雖技術蓬勃發展，卻仍缺乏對智能本質的科學理解。
何謂智能本質？在馬毅看來，智能就是在無序中尋找規律，並將有用的知識記憶下來。
他將人工智能的發展與生命演化類比：DNA可以視為自然界最早的“大模型”，通過適者生存和隨機變異傳承知識，但效率低、代價高。大模型的演化也像物種進化，大浪淘沙，成本巨大。
因此，他認為當下人工智能的發展階段約等於生命的最初期，甚至可以說“真正的智能還沒有開始”。
並且他還強調，智能越往後發展，可能越需要擺脫對大模型的依賴，走向更高效的學習方式。
這話還得從智能演化的四個階段說起，即從DNA所代表的種係遺傳智能，到生物個體出現大腦與感知係統形成的個體發育智能，再到借助語言實現的群體智能，最後才是真正意義上的人工智能。
在他看來，生命進化本質是智能機製的啟動，而當前以大模型為代表的AI仍處於最初級的“種係智能”階段——依賴海量參數與預訓練數據，不僅資源消耗高、效率低，且缺乏個體記憶與自我意識。
所以，隻有將AI從依賴試錯、不可解釋的“黑箱”係統，轉變為基於數學原理與閉環反饋的“白箱”模型，才能真正實現機器智能。
對此，除了需要將智能作為一個嚴謹的科學與數學課題來研究，他還提醒大家要更多地向自然學習
相比高能耗的GPU訓練，自然界大腦的能效高出至少十個數量級，真正的突破在於理解並借鑒自然界的反饋控製與連續學習機製。
宇樹科技王興興：現在是“AI幹活”大規模爆發的前夜
在一場探討產業落地實踐的圓桌論壇中，宇樹CEO王興興在公司官宣IPO後首次發聲：
現在AI寫文作畫，已經比99.99%的人都要做得好。但真正讓AI幹活，還是一片荒漠。
王興興回憶，早在2011年他對AI就有濃厚興趣，但彼時AI仍屬冷門領域，學習資料有限，因此未能深入投入，這也是他至今“最遺憾的一件事”。
不過，隨著大模型的快速發展，AI與機器人結合的契機終於到來，讓“AI真正落地幹活”成為可能。
他指出，AI與機器人融合正在催生全新的具身智能產業，賦予機器人AGI能力，使其能夠像人類一樣自主感知、規劃和行動。
但當前發展仍麵臨諸多挑戰，主要集中在數據與模型算法層麵——
數據采集和質量不足，利用率不高；多模態數據的融合仍不理想；在機器人領域，模型與控製模態的對齊依舊困難。例如，讓機器人通過生成視頻學會家務，生成效果或許不錯，但如何與控製體係匹配，仍是一大難題。
除了技術瓶頸，他還提到，AI時代的組織管理同樣是一門新課題。宇樹科技作為一家以硬件為主的公司，隨著規模擴張，協作效率可能下降，需要不斷探索更高效的管理方式。
盡管如此，王興興對未來依舊樂觀。他認為當下創新創業的門檻已大幅降低，年輕創業者迎來了最好的時代。在AI工具加持下，小團隊的爆發力將愈發強大。
真正讓AI落地幹活，現在還在大規模爆發性增長的前夜。AI時代非常公平，隻要聰明，願意做事，荒漠中終會長出參天大樹。
金沙江創投朱嘯虎：明年AI應用肯定會大爆發
大模型是不是會吃掉所有軟件？
麵對這個問題，金沙江創投主管合夥人朱嘯虎認為低代碼、無代碼的軟件肯定會被AI替代，尤其是編輯類、協作類軟件
不是說不要了，是它的需求會降低，用戶數減少10%的話，這個影響是很巨大的，協同類軟件未來市場還會在，但是會小很多。
而且他還透露，麵對AI產品，投資人關注的唯一指標就是用戶留存
從PC互聯網到移動互聯網到AI是同樣的，AI產品用戶召回成本可能是移動互聯網產品的10倍以上，留存好不好，才證明這些公司有沒有後續的發展潛力。
此外，當談及AI商業模式與創業機會時，他以鼓勵的姿態大膽預測：
在AI領域，明年應用肯定會大爆發，下一個字節、下一個小紅書今年應該已經成立，創業者應該有很多機會，大家一定要有勇氣去闖星辰大海。
同時他也談到了中國創業者最適合、最擅長的——在AI以外構建差異化的用戶體驗。
AI大家都是一樣的，差異都在AI之外（美國B端創業居多，中國則擅長C端）
人類簡史尤瓦爾·赫拉利：衡量進步，不在於技術的速度
作為主論壇壓軸出場的嘉賓，曆史學家、哲學家、“人類簡史係列”作者尤瓦爾·赫拉利分享了自己對AI的看法。
他以一個普通清晨的日常場景開篇，勾勒出人工智能如何悄然融入社會運行：
從電網調度、醫院查房，到公共交通編排、街頭攝像頭與倉庫機械臂的運轉，許多關鍵決策已由會學習、會調整、能自主行動的係統完成。
赫拉利強調，人工智能不僅是自動化工具，更是“會行動的主體”，它們能夠自主做出決定，甚至創造新的想法
談及科技變革，他表示並不反對，畢竟科技曾帶來更健康的生活、更豐富的知識和更緊密的連接。但作為曆史學者，他對變革的節奏與方式表示擔憂。
曆史上，變革最大的問題往往不是最終目標，而是通向目標的過程。
他指出，外界常誤解曆史學家與哲學家的聲音是在“叫停進步”，實際上，這是一種呼籲——要真正理解什麽才算進步，以及應如何實現。
在他看來，單有速度，不是進步。因為一輛沒有刹車和交通規則的汽車，即便時速達到100公裏，也絕不算進步。
其次，他認為任何真正重塑人類社會的係統，都不應“先上線再治理”。
如果国产AV蜜桃网站在還沒有學會識別和糾正係統不可避免錯誤之前，就貿然讓人工智能“奔跑”，那麽速度的代價，就會讓最無力的群體承擔。
赫拉利進一步強調，人工智能時代真正需要的是建立可驗證的全球承諾，以及讓社會有足夠時間去適應，去保存記憶、建立信任與情感。他總結道：衡量進步，不在於技術的速度，而在於合作的力度與共情的深度
至此，嘉賓的觀點分享暫告一段落。
值得一提的是，除了上麵這幾位，還有很多嘉賓在各自領域提出了極具洞察力的觀察和判斷。這裏隻是受限於篇幅才無法一一展開，包括但不限於：
源碼資本投資合夥人張宏江：基礎設施加速擴張，AI正步入“產業規模化”；星能玄光創始人兼董事長孫玄：AI的盡頭是能源，而核聚變是能源的“終局之戰”；螞蟻集團CEO韓歆毅：在醫療健康領域，專業AI做到極致會更強；
（今年一共有來自16個國家和地區的550位嘉賓參會分享）
該說不說，知識有點過於密集了（doge）。
