央廣網北京7月5日消息（記者 阮修星 王進文）“人工智能對世界的重構將在5至10年內完成�！�7月3日，北京國家會議中心，360集團創(chuàng)始人周鴻祎在2026全球數字經濟大會·人工智能融合應用發(fā)展論壇上的這句話，道出了與會嘉賓的共同判斷。

論壇現(xiàn)場（央廣網發(fā) 主辦方供圖）

在這場以“智驅實體，數創(chuàng)未來”為主題的論壇上，來自政府、高校及產業(yè)界的數十位嘉賓，圍繞人工智能融合應用的前沿趨勢與落地路徑展開密集交鋒。從大模型到智能體，從世界模型到具身智能，一個清晰的信號貫穿當天會議議程：AI正從“會思考”走向“能干活”，從技術演示走向價值交付。論壇還見證了《北京市“模數共振”行動實施方案》發(fā)布、朝陽區(qū)人工智能創(chuàng)新街區(qū)成果展示及多項產業(yè)合作簽約。

北京AI人才占全國三成 產業(yè)規(guī)模達4500億元

北京市人民政府副秘書長舒畢磊表示，人工智能已進入全面融合、全域賦能的新階段，是推動新質生產力發(fā)展的核心引擎。他透露，北京核心AI人才占全國30%，核心企業(yè)超2500家，產業(yè)規(guī)模達4500億元�！凹夹g只有落地應用才能真正釋放價值”，北京將持續(xù)推動AI從“試點”走向“全域普及”。

周鴻祎認為，AI對世界的重構將在5至10年內完成。他表示，2026年已進入“智能體元年”，未來互聯(lián)網基礎設施將因百億級“硅基智能體”而徹底重構，“互聯(lián)網連接的主要流量將來可能來自智能體產生的協(xié)作流量”，進而催生全新的“智能體經濟”。未來個人與企業(yè)的核心競爭力在于“硅基領導力”，即指揮、組織智能體的能力。

誰能讓AI真正“看懂”物理世界

北京智源人工智能研究院院長王仲遠表示，符合要求的“世界基座模型”目前尚未誕生。他認為，下一代模型必須能夠“真正地感知、理解真實物理世界的時間、空間、物理規(guī)律和物理常識，并且具備交互的能力”。智源研究院正通過“物理潛空間建模”探索新路徑，以期實現(xiàn)“物理正確和通用泛化”。

生數科技創(chuàng)始人朱軍從第一性原理出發(fā)，提出世界模型應具備“理解—想象—行動”三大核心要素。他認為，“互聯(lián)網級的視頻預訓練”正讓視頻大模型展現(xiàn)出Scaling Law的威力，讓過去難以利用的海量視頻數據“可以變廢為寶，真正把里面有價值的信息挖掘出來”。他預測，強大的基模預訓練結合有效的后訓練將成為具身智能發(fā)展的主流范式。

萬億級Token調用背后的生產力革命

月之暗面聯(lián)合創(chuàng)始人張宇韜認為，衡量Agent價值的標準不再是單次任務的能力，而是“人類越自信地可以放手讓它做，它的價值就更高”。構建Agent應遵循“苦澀的教訓”原則——“讓模型自由探索、自由試錯，去反饋……會優(yōu)于我們用精妙的設計來預定好一個框架讓它去執(zhí)行”。

京東集團技術委員會主席曹鵬表示，AI已全面進入規(guī)�；�落地階段，“企業(yè)在AI利用上一定不是一個單點的應用，一定需要的是一個全方位的一整套的AI基礎設施”。他以一個標準任務為例說明推理優(yōu)化的價值：“如果在裸部署沒有做優(yōu)化的前提下跑完的成本……是2700元，在做了各種優(yōu)化和緩存以后，它的成本是多少錢？10元�！�

金山云高級副總裁劉濤介紹，他所在的企業(yè)員工日均Token調用量已達3500萬，新增代碼中“百分之八九十是AI生成的”。他判斷，推理算力的真正爆發(fā)源于Web Coding和Agent技術，“從今年來看，我們公司的算力增長的一大部分被用來做推理了”，這在過去以訓練為主的時代“是難以想象的”。

機器人“打工”時代來臨

北京人形機器人創(chuàng)新中心副總經理王海華表示，具身智能正推動AI完成“行動革命”�！按竽Ｐ徒鉀Q的是怎么想，具身智能解決的是怎么干�！碑斍靶袠I(yè)面臨技術碎片化、規(guī)�；�落地少、產業(yè)協(xié)同弱、數據閉環(huán)不足四大瓶頸，“具身智能的未來靠單點技術無法進行突圍，靠單一企業(yè)無法進行領跑”，需要“完整、開放、共生的產業(yè)生態(tài)”。

“手是人類文明發(fā)展的一個起點”，但靈巧手長期受限于成本與性能。靈心巧手聯(lián)合創(chuàng)始人左家平介紹，其團隊已將靈巧手價格從“百萬到幾千元”，并計劃建立“百萬技能庫”——“買一個本體回家需要什么技能就下載，機器人根據你的需要不斷變換身份”，最終目標是“3年內能夠實現(xiàn)人手技能的映射”。

光輪智能聯(lián)合創(chuàng)始人楊海波表示，具身智能的數據需求“至少是大語言模型的1000倍”，且不是一個“燃料性質的一次性消耗”，而是“因材施教的不斷循環(huán)往復的過程”。他呼吁行業(yè)通過“復售”——同一批數據被不同廠商重復使用——來驗證和收斂數據標準，“避免在數據上各自為政，重復建設”。

“世界模型應帶來‘無限的物理AGI生產力’�！睒O佳視界聯(lián)合創(chuàng)始人朱政表示，期待機器人能夠“通過物理圖靈測試”——“在一個房間里，如果不進入房間進行觀測，其實沒有辦法分清楚這個任務是由真人完成還是由機器人完成的”。他預測，經過2026年至2027年的能力發(fā)展與成本下降，機器人“在2028年可以大規(guī)模地進入普通的家庭”。

算力告急、數據稀缺：AI落地還差哪一口氣

摩爾線程聯(lián)合創(chuàng)始人王東表示，模型參數已超萬億級，未來兩年Token調用量仍將指數級增長。他介紹了國產萬卡智算集群的建設進展，并表示“推理沒有一個萬能芯片”，需要多元化的解決方案。

“讓神經網絡直接學習人類開車，模擬人類的駕駛習慣�！碧厮估�公司副總裁陶琳分享了端到端技術路線，她認為，這種設計與基于代碼決策的方案有本質不同，并透露特斯拉人形機器人“將在今年年底啟動量產”，“為年產百萬臺的產能目標做準備”。

昆侖萬維董事長方漢在探討AIGC Agent時表示，音樂等AIGC領域的Agent發(fā)展滯后于代碼領域，主要因為“好壞是主觀的評判，AI沒有抓手”。“AIGC Agent是被系統(tǒng)性低估的結構性機會”，其價值在于“把人的介入……到AIGC的生成過程，然后讓人做評判去定方向”。

與會嘉賓認為，人工智能的融合應用已進入深水區(qū)，從單點突破走向系統(tǒng)集成、從技術演示走向價值交付，正成為產業(yè)共同的前行方向。