界面新聞記者 | 張一諾

近一年來，關(guān)于人工智能（AI）投資熱潮是否會演變成為泡沫是市場熱議的話題之一。有專業(yè)人士認(rèn)為，AI若能真正拉動生產(chǎn)力，將重塑生產(chǎn)關(guān)系與全球秩序；若無法兌現(xiàn)，則可能引發(fā)全球風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的系統(tǒng)性調(diào)整。而2026年或是AI的證偽或證實(shí)之年。

北京中關(guān)村學(xué)院院長、中關(guān)村人工智能研究院（以下簡稱“中關(guān)村兩院”）理事長劉鐵巖日前在接受界面新聞專訪時(shí)表示，觀察信息科技發(fā)展歷史，不難發(fā)現(xiàn)，每一次波瀾壯闊的“熱潮”都伴生著“泡沫”——互聯(lián)網(wǎng)興起時(shí)如此，云計(jì)算起步時(shí)也是如此，AI時(shí)代自然也不例外。但比質(zhì)疑泡沫更重要的是匯入熱潮，進(jìn)而引領(lǐng)甚至策動熱潮，并且在積極以待的同時(shí)保持冷靜與審慎。

“‘風(fēng)口’或‘熱潮’是不太可靠的朋友，并不是迅速跟進(jìn)就一定能獲得回報(bào)，況且AI基礎(chǔ)性技術(shù)的研發(fā)門檻相對較高，對投資者、創(chuàng)業(yè)者、傳統(tǒng)企業(yè)來說，盲目投入、輕率決策的行為不太可取?！眲㈣F巖說。

他還表示，不同區(qū)域在布局人工智能創(chuàng)新高地時(shí)，不應(yīng)一味追求更大的規(guī)模、更快的速度，而是要深入評估技術(shù)發(fā)展路徑是否清晰獨(dú)特、與本地產(chǎn)業(yè)的優(yōu)勢及特性是否契合。

“歸根結(jié)底，人工智能并不是一個(gè)可以簡單復(fù)制的產(chǎn)業(yè)，不同區(qū)域應(yīng)立足自身產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和應(yīng)用場景，明確重點(diǎn)方向，避免同質(zhì)化競爭。此外，還可以將應(yīng)用創(chuàng)新作為重要方向，通過真實(shí)場景、真實(shí)需求推動技術(shù)迭代與商業(yè)落地，而不僅僅是堆算力、建平臺?！眲㈣F巖說。

他強(qiáng)調(diào)，想要在新一輪技術(shù)浪潮中成為領(lǐng)跑者，高容錯(cuò)并支持長周期探索的研究環(huán)境、高端人才特別是領(lǐng)軍人才、引領(lǐng)世界的原始創(chuàng)新成果，這三者缺一不可。所以，要加大力度建設(shè)和優(yōu)化有利于創(chuàng)新的環(huán)境、培養(yǎng)和容留更多國內(nèi)人才，才能以更快的速度探索前沿。

中關(guān)村兩院是教育部、北京市為推動教育科技人才一體化發(fā)展而設(shè)立的創(chuàng)新高地，聚焦“人工智能與交叉學(xué)科融合”前沿方向，通過打破“五重邊界”構(gòu)建超常規(guī)培養(yǎng)模式，致力于培育人工智能領(lǐng)域領(lǐng)軍人才；并依托產(chǎn)學(xué)研創(chuàng)投一體化平臺，推動前沿技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化落地。

以下是本次專訪實(shí)錄，經(jīng)界面新聞編輯整理

界面新聞：我們現(xiàn)在處于AI時(shí)代的什么階段，AI熱潮是否會演變成泡沫？

劉鐵巖：近年來，全球圍繞人工智能的創(chuàng)新實(shí)踐呈現(xiàn)出非線性的爆發(fā)式增長。從ChatGPT開啟的文本生成與對話革命，演進(jìn)到如今深度對齊的多模態(tài)感知與交互，AI的能力邊界也實(shí)現(xiàn)了從信息摘要、簡單問答到復(fù)雜邏輯推理、跨領(lǐng)域知識融合的階梯式跨越。

短短幾年里，人工智能的能力快速躍升，而現(xiàn)在，我們又處在了新的平臺期，行業(yè)漸漸從規(guī)模驅(qū)動的“基建競賽模式”回歸到研究驅(qū)動的“創(chuàng)新馬拉松模式”，也就是重返需要探索新算法配方的“研究時(shí)代”。AI領(lǐng)域的競爭正在從模型與算法的比拼，轉(zhuǎn)向體系與能力的較量。當(dāng)人工智能從技術(shù)突破階段邁向系統(tǒng)化、規(guī)?；漠a(chǎn)業(yè)重構(gòu)階段，決定未來競爭力的，已不再只是參數(shù)規(guī)?；虻俣龋悄芊癜鸭夹g(shù)持續(xù)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)能力，形成可復(fù)制、可放大的現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力。

客觀來看，我們正站在“人機(jī)協(xié)同、碳硅融合”的起點(diǎn)上。代代相承、持續(xù)發(fā)展的人類“碳基智慧”融匯了意識、靈感以及創(chuàng)造力，飛速演進(jìn)、即將普照現(xiàn)實(shí)的機(jī)器“硅基智能”則肩負(fù)著艱深繁瑣的計(jì)算、分析與優(yōu)化等任務(wù)。兩者的深度融合，將助推人類超越生物局限，開啟一個(gè)人與機(jī)器優(yōu)勢互補(bǔ)、協(xié)同進(jìn)化的新紀(jì)元。

觀察信息科技發(fā)展歷史，不難發(fā)現(xiàn)，每一次波瀾壯闊的“熱潮”都伴生著“泡沫”——互聯(lián)網(wǎng)興起時(shí)如此，云計(jì)算起步時(shí)也是如此，AI時(shí)代自然也不例外。但比質(zhì)疑泡沫更重要的是：匯入熱潮，進(jìn)而引領(lǐng)甚至策動熱潮；并且在積極以待的同時(shí)保持冷靜與審慎。此外還應(yīng)認(rèn)識到，“風(fēng)口”或“熱潮”是不太可靠的朋友，并不是迅速跟進(jìn)就一定能獲得回報(bào)，況且AI基礎(chǔ)性技術(shù)的研發(fā)門檻相對較高，對投資者、創(chuàng)業(yè)者、傳統(tǒng)企業(yè)來說，盲目投入、輕率決策的行為不太可取——當(dāng)然，應(yīng)用領(lǐng)域的機(jī)會還是很多的。

界面新聞：中國在人工智能領(lǐng)域的發(fā)展有目共睹，對全球的主要貢獻(xiàn)在哪里，還存在哪些問題？

劉鐵巖：談到中國對人工智能技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)，首先是人才。近年來，中國AI研究者的規(guī)模、研究論文的數(shù)量穩(wěn)居世界第一，在高被引論文的出產(chǎn)率方面也有明顯進(jìn)步。無論在國內(nèi)還是國外，來自中國的新生代領(lǐng)軍人才、中堅(jiān)人才在不斷加固人工智能的技術(shù)基礎(chǔ)、拓展應(yīng)用版圖。在國內(nèi)，以梁文鋒、王興興為代表的新生代技術(shù)領(lǐng)袖崛起，帶領(lǐng)DeepSeek、宇樹科技等中國公司躋身全球前沿；在海外，Meta超級智能實(shí)驗(yàn)室（Meta Superintelligence Labs）、xAI等大廠核心研究團(tuán)隊(duì)中，華人比例約為40%-50%。

其次是技術(shù)，中國已經(jīng)從“跟跑”進(jìn)入“并跑”階段。斯坦福大學(xué)人類中心人工智能研究所發(fā)布的《2025年人工智能指數(shù)報(bào)告》顯示，中美兩國頂級AI模型的性能差距已由2023年的20%縮小至0.3%。

2025年1月，DeepSeek-R1推理模型實(shí)現(xiàn)了技術(shù)路線創(chuàng)新，達(dá)到“并跑者”的地位。

其三是應(yīng)用，中國AI產(chǎn)品走向世界。DeepSeek上線僅一個(gè)月累計(jì)下載量就突破1.1億次，在全球157個(gè)國家/地區(qū)霸榜，成為App Store應(yīng)用榜第一名；豆包以1.59億月活穩(wěn)居全球前列。

其四，在開源生態(tài)方面，中國模型已占據(jù)全球核心位置。據(jù)QbitAI和Hugging Face的聯(lián)合統(tǒng)計(jì)，2025年，中國自主研發(fā)的開源人工智能模型在全球下載總量的占比超過44%，這意味著全球近一半的AI開發(fā)者正在使用中國的“大腦”構(gòu)建應(yīng)用。

但我們也必須正視存在的問題。當(dāng)前，Scaling Law逼近瓶頸，下一代范式突破依賴符號推理、神經(jīng)科學(xué)啟發(fā)的認(rèn)知架構(gòu)、世界模型等多條不確定路線的自由探索——想要在新一輪技術(shù)浪潮中成為領(lǐng)跑者，高容錯(cuò)并支持長周期探索的研究環(huán)境、高端人才特別是領(lǐng)軍人才、引領(lǐng)世界的原始創(chuàng)新成果，這三者缺一不可。所以我們需要加大力度建設(shè)和優(yōu)化有利于創(chuàng)新的環(huán)境、培養(yǎng)和容留更多國內(nèi)人才，才能以更快的速度探索前沿。

概括地說，中國對人工智能技術(shù)進(jìn)步做出了不可替代的貢獻(xiàn)。在全球人工智能競技場上，中國是有意愿、有機(jī)會也有能力從“跟跑者”成長為“并跑者”甚至“領(lǐng)跑者”的種子選手之一，我相信今后會涌現(xiàn)出越來越多源自中國、造福世界的AI原始創(chuàng)新及應(yīng)用。

界面新聞：目前，多省份“十五五”規(guī)劃建議出爐，加快建設(shè)人工智能創(chuàng)新高地，在整個(gè)行業(yè)布局上您有何建議？

劉鐵巖： “十五五”規(guī)劃建議8次提及“人工智能”，并明確指出，“十五五”期間，“將全面實(shí)施‘人工智能+’行動，以人工智能引領(lǐng)科研范式變革，加強(qiáng)人工智能同產(chǎn)業(yè)發(fā)展、文化建設(shè)、民生保障、社會治理相結(jié)合，搶占人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用制高點(diǎn)，全方位賦能千行百業(yè)”。

將“十五五”規(guī)劃與此前發(fā)布的“人工智能+”行動計(jì)劃結(jié)合來看，我國針對AI的政策導(dǎo)向更加側(cè)重AI驅(qū)動的新型科研范式探索、產(chǎn)業(yè)培育與賦能，“人工智能+”重點(diǎn)行動全面涵蓋了科學(xué)技術(shù)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、消費(fèi)提質(zhì)、民生福祉、治理能力、全球合作，以及基礎(chǔ)支撐能力的持續(xù)強(qiáng)化。

具體到全國各地有關(guān)AI的發(fā)展規(guī)劃，我想，不同區(qū)域在布局人工智能創(chuàng)新高地時(shí)，不應(yīng)一味追求更大的規(guī)模、更快的速度，而是要深入評估技術(shù)發(fā)展路徑是否清晰獨(dú)特、與本地產(chǎn)業(yè)的優(yōu)勢及特性是否契合。

歸根結(jié)底，人工智能可謂“包容萬象”，一方面潛在突破點(diǎn)多——特別是在“科學(xué)智能”與賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)等領(lǐng)域，有著極大的想象空間。但另一方面，人工智能也不是一個(gè)可以簡單復(fù)制的產(chǎn)業(yè)，不同區(qū)域應(yīng)立足自身產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和應(yīng)用場景，明確重點(diǎn)方向，避免重復(fù)建設(shè)與同質(zhì)化競爭。此外，還可以將應(yīng)用創(chuàng)新作為重要方向，通過真實(shí)場景、真實(shí)需求推動技術(shù)迭代與商業(yè)落地，而不僅僅是堆算力、建平臺。

界面新聞：目前我們已經(jīng)看到人工智能帶來的一些改變，大幅提高效率等等。我們該怎樣理解“人工智能的變革”？中關(guān)村兩院做了哪些工作和準(zhǔn)備？

劉鐵巖：人工智能不是一場工具的革命，而是一個(gè)革命的工具。它會賦能千行百業(yè)，成為放大器、加速器，成為萬事萬物蛻變與煥新的動力，給每個(gè)人帶來無限的想象力和可能性。

AI帶來的變革，首先是一場效率革命。數(shù)據(jù)顯示，制造領(lǐng)域，AI在自動化重復(fù)任務(wù)、預(yù)測性維護(hù)任務(wù)中可使生產(chǎn)效率提升約15–20%。物流領(lǐng)域，AI技術(shù)能推動采購效率提高30%以上、周期縮短50%以上。醫(yī)療與健康行業(yè)，AI轉(zhuǎn)錄和文檔輔助工具可將臨床文檔時(shí)間減少20–30%。營銷領(lǐng)域，AI推薦系統(tǒng)進(jìn)一步重塑用戶體驗(yàn)，提升15%–25%的轉(zhuǎn)化率。這些數(shù)字仍在快速攀升，AI正持續(xù)滲透到每一個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)。

更深遠(yuǎn)的意義在于：AI正在重新定義科學(xué)發(fā)現(xiàn)的方式，成為人類認(rèn)知能力的延伸。讓我們設(shè)想幾個(gè)畫面：能源領(lǐng)域，AI將加速可控核聚變的研究進(jìn)程，幫助人類攻克終極能源難題；材料領(lǐng)域，AI使新材料從原子級模擬到性能驗(yàn)證的周期由數(shù)年縮短至數(shù)周；生命科學(xué)領(lǐng)域，AI會重塑藥物研發(fā)流程，將新藥從靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)到臨床前的周期從十年壓縮到幾個(gè)月。AI正在顛覆現(xiàn)有的科學(xué)發(fā)現(xiàn)范式，大幅加速人類攻克重大科學(xué)難題的進(jìn)程。因此，我們對“人工智能+”的理解不能停留在解決今天的問題，而要思考AI時(shí)代產(chǎn)業(yè)的走向，以及明天將會涌現(xiàn)的新問題。

中關(guān)村兩院誕生至今已有一年。聚焦于AI領(lǐng)域的原始創(chuàng)新與未來領(lǐng)軍人才培養(yǎng)，一年來，我們確立了有助于“教育科技人才一體化”發(fā)展的“六極思想”（極基礎(chǔ)、極應(yīng)用、極交叉；極前沿、極經(jīng)典、極實(shí)戰(zhàn)）與六位一體（政產(chǎn)學(xué)研創(chuàng)投）的平臺，取得了一些初步成果。

在科研組織上，強(qiáng)調(diào)不做“上不著天、下不著地”的研究，讓每一個(gè)項(xiàng)目都瞄準(zhǔn)真實(shí)的產(chǎn)業(yè)痛點(diǎn)，同時(shí)能牽引出顛覆式的原始創(chuàng)新；

在生態(tài)構(gòu)建上，我們成立了AI創(chuàng)投基金、共建全國高校人工智能區(qū)域技術(shù)轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化中心和AI北緯社區(qū)孵化平臺，為師生打造研究者與創(chuàng)業(yè)者的“身份旋轉(zhuǎn)門”，以“前店后廠”模式讓大家在從事前沿研究的同時(shí)也能在市場中歷練；

在人才培養(yǎng)上，我們的課程設(shè)計(jì)強(qiáng)調(diào)“極經(jīng)典、極前沿、極實(shí)戰(zhàn)”，讓學(xué)生能夠跟得上瞬息萬變的AI技術(shù)發(fā)展。為避免閉門造車、重復(fù)造輪，我們與智譜AI、銀河通用、百度、華為、小米等頭部企業(yè)共建聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，實(shí)現(xiàn)“企業(yè)出題、學(xué)生答題、學(xué)院審題”的產(chǎn)學(xué)研機(jī)制。我們推行項(xiàng)目制育人，充分信任年輕人，鼓勵(lì)學(xué)生自主立項(xiàng)——此前通過嚴(yán)格論證審批確立的45個(gè)科研項(xiàng)目中，有8項(xiàng)由學(xué)生自主發(fā)起。

在這樣的努力下，我們已經(jīng)有了一些喜人的成果。在成果轉(zhuǎn)化方面，兩院已孵化超過100個(gè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目，總?cè)谫Y額近2億元，投后估值近10億元。在前沿探索方面，我們發(fā)布了8大科研成果，涵蓋“AI腫瘤免疫藥物自主設(shè)計(jì)平臺”、“AI賦能可控核聚變”等重點(diǎn)戰(zhàn)略項(xiàng)目。以教育科技人才一體化發(fā)展的方式，為國家搶占未來科技制高點(diǎn)貢獻(xiàn)力量。

界面新聞：現(xiàn)在很多白領(lǐng)工作者面臨一個(gè)新的困境：AI讓基礎(chǔ)任務(wù)效率更高，工作完成得更快了，但工資卻沒有上漲，而KPI和工作量卻在增加。很多人感覺自己越來越累，甚至將來會被“替代”。您認(rèn)為AI技術(shù)發(fā)展會對人類的職業(yè)選擇帶來翻天覆地的變化嗎？我們在這個(gè)時(shí)代要如何保持競爭力？

劉鐵巖：人工智能的普及確實(shí)可能導(dǎo)致行業(yè)分工重塑、就業(yè)結(jié)構(gòu)變化?；仡櫄v次工業(yè)革命就會發(fā)現(xiàn)，新技術(shù)往往會淘汰一部分崗位，但幾乎總會同步創(chuàng)造新的機(jī)會和新的分工：比如鐵路和公路出現(xiàn)后，傳統(tǒng)的驛站體系消失了，驛站長、驛卒這些崗位不再存在，但就業(yè)機(jī)會并沒有因此大幅減少，原因是一個(gè)全新的組織形態(tài)——郵政系統(tǒng)誕生了，形成了規(guī)模更大、分工更細(xì)、覆蓋更廣的職業(yè)體系。

換句話說，技術(shù)變革淘汰的是舊的生產(chǎn)組織方式，而不是工作本身。技術(shù)變革往往會在消除一部分崗位的同時(shí)，創(chuàng)造出一整套此前人們從未設(shè)想過的新崗位。AI技術(shù)當(dāng)然也不例外。比如OpenAI的數(shù)據(jù)標(biāo)注師就是由AI（特別是大語言模型）發(fā)展直接催生出來的、具有新時(shí)代特點(diǎn)的新崗位。根據(jù)世界經(jīng)濟(jì)論壇等國際機(jī)構(gòu)的預(yù)測，人工智能在未來幾年內(nèi)可能取代8500萬個(gè)工作崗位，但同時(shí)也有望創(chuàng)造9700萬個(gè)“人-機(jī)-算法”協(xié)同分工的新崗位。歷史反復(fù)證明，技術(shù)進(jìn)步會在減少“舊崗位”的同時(shí)，擴(kuò)展每個(gè)人“可參與的經(jīng)濟(jì)邊界”。

對勞動者群體而言，及時(shí)更新自身的知識體系與能力結(jié)構(gòu)將成為必選項(xiàng)，如此才能確保自己在未來“人機(jī)協(xié)同職場”上的競爭力。對個(gè)人而言，一方面，應(yīng)盡量規(guī)避人機(jī)協(xié)作中的能力依賴風(fēng)險(xiǎn)——當(dāng)AI承擔(dān)了大量生成、推理和執(zhí)行工作，人類工作者的某些核心能力可能會不斷弱化，包括從零開始分析問題的耐心和細(xì)心、在不確定的選項(xiàng)中做判斷的直覺等等。所以，任何時(shí)候，堅(jiān)持主動思考的習(xí)慣、強(qiáng)化自身洞察力與判斷力都是有必要的。另一方面，不應(yīng)將“保持競爭力”理解為“和AI拼效率”，而是要把AI變成放大自身能力的“外骨骼”。要學(xué)會借助AI提升能力邊界，同時(shí)保持獨(dú)立思考和深度學(xué)習(xí)的習(xí)慣。我們要做的，是在技術(shù)上優(yōu)化AI，在能力上駕馭AI，與AI共成長，開辟前所未有的人機(jī)共生的未來。