張亞勤院士：抓住人工智能大機遇

原文發表于《科技導報》2025 年第21 期 《 抓住人工智能大機遇 》

《科技導報》2025年第21期刊發了清華大學智能產業研究院院長、中國工程院外籍院士張亞勤的文章《抓住人工智能大機遇》。

文章指出，人工智能的發展，正在經歷一場從生成式智能向智能體智能躍遷、從模型優化向成本效率革命深化、從純數字智能向物理與生物智能融合拓展的深刻變革。這場變革蘊含著巨大的機遇，將重塑經濟形態和社會面貌。

張亞勤，清華大學智能產業研究院院長、中國工程院外籍院士，研究方向為數字視頻和人工智能。

抓住人工智能大機遇

張亞勤

當前，人工智能（AI）的發展正在經歷一場深刻的范式轉變，其重心已從單純的技術突破轉向產業深度融合與AI治理協同并進的新階段。AI作為核心驅動力，正以前所未有的速度重構生產力與生產關系，并推動物理世界、數字世界乃至生物世界的深度耦合與融合創新。

生成式AI向智能體AI的范式躍遷

AI發展正在經歷顯著轉變，以內容生成為核心的生成式AI向以目標驅動為核心的智能體AI演進。未來的智能體將不再局限于內容的識別與創造，而是具備更強大的目標導向性、自主決策規劃能力以及與環境實時交互的能力。

AI關鍵能力指標呈現指數級增長：處理復雜任務的“任務長度”能力正以每7個月翻倍的速度提升；在理解、規劃和執行復雜任務方面，AI的“任務準確度”已經突破50%這一關鍵門檻。

這一范式躍遷將深刻重塑眾多行業場景，包括消費電子、企業服務、醫療健康、生物制藥、個人計算、移動設備、智能電視、智能汽車等，最終將催生出真正具備自主性、強適應性的通用智能體(AGI)，實現從“工具”到“智能伙伴”的質變。

規模定律演變與成本革命

業界廣泛關注的規模定律（AI scaling law,SL）在基礎模型預訓練階段的邊際效益正趨于平緩，技術發展的焦點已經成功轉向新的維度，驅動著下一輪能力躍升。

1）定律演進：規模定律的核心正從預訓練規模定律（pre-trained SL）向推理規模定律（inference SL）遷移，并最終指向衡量智能體綜合能力的智能體規模定律(agentic SL)。

2）多模態深化：規模定律的應用范圍正從語言模型規模定律（language SL），向視覺模型規模定律（vision SL），以及更廣闊的領域特定規模定律（domain SL）擴展，推動多模態理解與生成能力的邊界。

3）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每年降低為上年的1/10。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，正強力推動AI從側重“能思考”向真正“能實干”的實用化、規模化階段邁進。

物理與生物智能的融合突破

AI的創新前沿正在突破純數字世界的邊界，向物理世界和生命科學領域推進。

1）模型能力進化：大語言模型（LLM）正快速進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，為具身智能奠定基礎。

2）無人駕駛突破臨界點：據預測，類似于DeepSeek等模型在語言領域帶來的跨越式進步，將在無人駕駛領域重現。預計到2030年，該領域將迎來其“DeepSeek時刻”，10%以上的新車將會具有L4+（高度自動駕駛）無人駕駛能力，實現感知、決策與控制能力的重大突破。

3）具身智能創新加速：機器人技術與AI的深度融合，有望在2035年左右接近或達到人類水平的靈巧操作與環境適應能力，在制造業、服務業、家庭等場景實現廣泛應用。

4）生物與科學革命：AI驅動的精準醫療、創新藥物研發（如靶點發現、分子設計），以及對基礎科學研究（如數學、物理、化學、材料學、生命科學）的加速，將是未來10年最具顛覆性潛力和價值的突破方向。

AI風險攀升與治理挑戰

技術的“雙刃劍”效應在AI領域日益凸顯。隨著AI的能力提升，其潛在風險也在快速攀升，亟需全球社會高度警覺并積極應對。

1）化學、生物、放射性、核風險等級升級：尤其在涉及化學、生物、放射性、核等領域的潛在惡意使用風險，已經從過去的“低”級別提升至“中”風險級別，威脅性增強。

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

3）智能體風險倍增：智能體(尤其是具備自主性和目標導向的智能體)的普及，將導致其行為難以預測，可能引發連鎖反應和系統性風險，復雜性和潛在危害將以翻倍的速度增長。當強大的AI被深度應用于科學研究、關鍵基礎設施控制等敏感領域時，風險將急劇擴大。

4）全球治理困境：當前，全球范圍內有效應對AI風險的治理機制、技術手段和跨國協調能力呈現弱化趨勢，監管框架滯后于技術發展，國際合作面臨地緣政治等因素的掣肘，構建有效、包容、敏捷的全球AI治理體系面臨嚴峻挑戰。

產業格局重塑與中國路徑

新的全球AI產業格局正在形成，中國將在其中扮演關鍵角色。

預計到2026年，全球范圍內的前沿通用大模型（frontier foundation model）核心玩家將經歷顯著整合，最終產生8~10家具有全球影響力的巨頭。其中，中國有望擁有3~4家，成為全球AI版圖的重要一極。

中國市場將走出一條特色鮮明的技術發展路徑。其核心在于：追求極致效能優化（算力效率、模型效率），積極探索創新架構（如非Transformer架構、軟硬協同設計）以突破現有瓶頸，最終實現低價格、高性價比的普惠目標。垂直行業的深度落地應用能力將成為中國AI企業的核心競爭力。

開源生態將繼續在推動AI創新和基礎技術進步方面扮演不可或缺的角色，預計產業將形成約80%開源和20%閉源的生態格局，開源的力量將加速知識共享、降低創新門檻，并與閉源模式形成互補，共同驅動產業繁榮。

人工智能的發展，正在經歷一場從生成式智能向智能體智能躍遷、從模型優化向成本效率革命深化、從純數字智能向物理與生物智能融合拓展的深刻變革。這場變革蘊含著巨大的機遇，將重塑經濟形態和社會面貌。

在充分擁抱技術紅利的同時，必須以高度的責任感和前瞻性，正視其伴生的多重風險與挑戰。加強全球協作，推動創新治理機制的建立，是確保AI健康、安全、可持續發展的關鍵。對于中國市場而言，堅定走高效能、新架構、低價格的技術路線，深耕垂直應用場景，積極參與全球合作與競爭，是把握時代機遇、塑造未來AI新格局的必然選擇。

文章來 源 ： 張亞勤. 抓住人工智能大機遇[J]. 科技導報, 2025, 43(21): 1-2 .

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