三方聯手重塑通信價值！中移互聯網 + 支付寶 + 華為開啟 “通話即服務” 新時代

　　從生成式 AI 的内容創造到智能體 AI 的自主決策，人工智能正迎來繼 Transformer 架構後的又一次深刻範式轉變。中國工程院外籍院士、清華大學講席教授張亞勤在 “人文清華” 講壇上，以《人工智能：無盡的前沿》為題，系統闡釋了智能體 AI 的發展脈絡、三層智能演進路徑、全球治理挑戰與中國特色發展戰略，為行業描摹出從 “工具” 到 “智能夥伴” 的未來圖景。​

　　一、範式躍遷：從生成式 AI 到智能體互聯網​

　　如果說 ChatGPT 開啟了生成式 AI 的普及，那麼智能體 AI 的崛起則标志着人工智能進入 “自主行動” 的新階段。張亞勤指出，智能體 AI 的核心突破在于擺脫了單一的内容生成局限，具備四大關鍵能力：目标導向性—— 主動拆解複雜任務并規劃執行路徑;自主決策力—— 基于環境反饋動态調整策略;強記憶疊代—— 沉澱交互經驗并持續優化行為模式;實時交互性—— 與物理世界、數字系統及其他智能體高效協同。​

　　這些能力正以指數級速度進化：智能體處理複雜任務的 “任務長度” 每 7 個月翻倍，“任務準确度” 已突破 50% 關鍵門檻，為規模化應用奠定基礎。更深遠的變革在于，單個智能體将連接形成 “智能體互聯網(Internet of Agents)”，推動互聯網主體從 “人與人” 向 “智能體與智能體” 轉變。未來 15-20 年，金融交易、自動駕駛、新藥研發、科學計算等場景，都将成為智能體之間自主博弈、協同進化的舞台，最終催生出具備通用智能的 AGI(通用人工智能)。​

　　二、三層智能演進：15-20 年邁向 AGI 的清晰路線圖​

　　張亞勤将 AI 發展劃分為三個遞進層次，每個階段都有明确的技術目标與時間節點，構成通往 AGI 的完整路徑：​

　　信息智能：聚焦數字世界的信息處理，涵蓋當前主流大模型的内容生成、數據分析等能力，距離 AGI 僅需 3-4 年。這一階段的核心突破在于解決模型幻覺、提升決策精準度，目前已在辦公、娛樂等領域廣泛落地。​

　　物理智能：實現 AI 與物理世界的深度交互，賦能自動駕駛、人形機器人、無人機等場景，預計 5-10 年實現關鍵突破。其技術核心是讓智能體具備環境感知、動态避障、多目标協同的行動能力，标志着 AI 從 “虛拟” 走向 “現實”。​

　　生物智能：探索矽基 AI 與碳基生物的融合，涵蓋腦機接口、新藥研發、生物系統設計等前沿領域，需 15-20 年完成跨越。這一階段将打破人與機器的邊界，實現 AI 對生物系統的精準賦能，但也伴随着最複雜的倫理與安全挑戰。​

　　張亞勤強調，要實現這一演進，必須突破現有自回歸、Transformer 與擴散算法體系，構建具備更強記憶、進化與推理能力的新架構，這是 AGI 落地的核心技術前提。​

　　三、風險分層：技術躍遷背後的 “雙刃劍” 效應​

　　AI 能力的躍升必然伴随風險升級，張亞勤将其與三層智能演進對應，形成從 “可控” 到 “嚴峻” 的風險梯度：​

　　信息智能層面：風險集中于數字領域，且總體可控。生成式 AI 導緻超半數信息為機器生成，虛假内容泛濫并污染訓練數據，引發信息造假、版權侵害、模型欺騙等問題，但通過技術手段與規則約束可有效管控。​

　　物理智能層面：風險直接威脅人身安全。當智能體應用于自動駕駛、工業機器人等場景，尤其是多智能體協同操作時，任何決策失誤都可能造成實體傷害，風險複雜度呈指數級增長。​

　　生物智能層面：風險觸及倫理與生存底線。腦機接口、基因編輯等技術的 AI 賦能，可能引發隐私洩露、人類增強失衡等問題，甚至帶來不可預測的生物安全風險。​

　　此外，全球共性風險日益凸顯：CBRN(化學、生物、放射性、核)領域惡意使用風險從 “低” 升至 “中”;模型約束逃逸、自主智能體連鎖反應等安全隐患加劇;全球治理機制滞後于技術發展，地緣政治阻礙跨國協作。張亞勤強調：“技術演進不可逆，但我們可通過前瞻研究與協同治理，引導其發展方向。”​

　　四、産業重塑與中國路徑：高效能 + 開源 + 深落地​

　　AI 正深刻改寫全球産業格局，而中國已走出一條差異化的發展道路。張亞勤指出，AI 産業變革分為兩個階段：第一階段聚焦基建升級，新芯片架構、智能數據中心、模型服務體系快速疊代，造就了全球市值頭部企業多為 AI 及信息技術公司的格局;第二階段是全行業滲透，AI 從信息技術産業向外擴散，倒逼能源、汽車、制造、醫療等領域轉型升級。​

　　在這一進程中，中國路徑的核心競争力體現在三方面：​

　　極緻效能優化：以算力與模型效率為核心，實現 “低成本高産出”。例如 DeepSeek 開創的開源模式，僅用 1% 算力就達到國際主流模型相近性能，打破了海外技術壟斷。​

　　開源生态協同：通過開源降低行業準入門檻，形成從 DeepSeek、阿裡千問到豆包的全球第一梯隊大模型矩陣，推動技術普惠。​

　　垂直場景落地：在 “AI + 應用” 層面實現超越，AI 賦能自動駕駛、智能制造、智慧教育等場景的深度與廣度，已處于全球領先水平。​

　　張亞勤特别提醒，AI 改變的是商業模式而非商業本質：“餐飲行業的核心仍是菜品與服務，AI 的價值是優化供應鍊而非颠覆根基，中小企業切勿在數字化未完善時盲目上馬 AI。”​

　　五、奔赴無盡前沿：以創新為帆，以治理為錨​

　　人工智能的征程沒有終點，智能體 AI 的崛起隻是 “無盡前沿” 的新起點。張亞勤認為，未來 15-20 年，AI 将實現從信息智能到生物智能的全維度突破，重塑生産力與生産關系，推動物理、數字、生物世界的深度融合。​

　　對于中國而言，堅持高效能、新架構、開源的技術路線，深耕垂直應用場景，是參與全球競争的核心底氣;對于全人類而言，唯有構建 “技術創新 + 全球治理” 的雙輪驅動體系，才能讓 AI 紅利普惠民生，同時守住安全底線。“人工智能的未來，既需要敢于探索的勇氣，也需要敬畏風險的智慧。” 張亞勤的演講，為行業指明了方向：在創新與治理的平衡中，駛向更智能、更包容的未來。