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7月26日-28日，2025世界人工智能大会(WAIC)在上海举行。作为全球人工智能领域的顶级盛会，本届大会以“智能时代 同球共济”为主题，吸引了来自30余个国家和地区的1200余位嘉宾参会，其中包括12位图灵奖、诺贝尔奖等顶奖得主，以及80余位中外院士和多个国际顶尖实验室代表等。
WAIC首日，来自AI领域的各位大咖围绕各界关心的话题展开“交锋”对谈——全球瞩目的“深度学习三巨头”之一、2024年诺贝尔奖得主杰弗里·辛顿不远万里首次来到中国分享自己对AI的思考、呼吁人类联合起来共建AI安全。MiniMax创始人闫俊杰分享了自己对未来AI的展望，他认为接下来一两年之内最好模型的推理成本可能还能再降低一个数量级。
智元稚晖君主论坛现场对机器人灵犀X2进行“灵魂拷问”。2024年图灵奖得主萨顿预言用于训练大模型的数据已几乎耗尽，人工智能发展的“数据时代”可能会在不久的将来落幕。上海人工智能实验室主任周伯文提到AI和Science方向的两拨人将互相促进通往AGI之路。
被誉为“AI教父”的77岁的杰弗里·辛顿（Geoffrey Everest Hinton）首次来到中国演讲，他是全球瞩目的“深度学习三巨头”之一，也是2024年诺贝尔奖得主、2018年图灵奖得主、加拿大多伦多大学计算机科学名誉教授。本次演讲杰弗里·辛顿结合其半个世纪的研究，讲解了他关于超级智能及数字永生的思考、对国家间合作共建AI安全的建议。
杰弗里·辛顿直言自己很担忧，因为几乎所有的专家都认为，人类会生产比我们自己更智能的AI。人类习惯成为最智能的生物，但很多人觉得难以想象如果在世界当中AI比人更智能会怎么样？
杰弗里·辛顿预言，未来智能体可能已经有能力进行拷贝、给自己的目标评级，那么它们既会为了生存来完成人类给他们的目标，也会希望获得更多控制。
怎样来监管AI呢？杰弗里·辛顿认为，人类不能将其一关了事。“有人觉得他们变得聪明，我们就把他们关掉，这是不现实的，他们会操纵我们，会劝说操控机器的人不要把他们关掉。我觉得我们现在的情况，有人把老虎当宠物，但如果一直养这个宠物，你要确保它长大的时候不会把你给杀掉。”
杰弗里·辛顿提出，必须找到方法来将AI训练好。“用AI的话，我们就没有办法把它给消灭掉。AI有很多方面都做得很好，比如说医疗、教育或者气候变化、新材料。AI几乎能够帮助所有的行业变得更有效率，我们是没有办法消除AI的，即使一个国家消除了AI，别的国家也不会这么做。所以，这不是一个选项，这意味着如果我们想要人类生存的话，我们必须找到一个办法来训练AI，让他们不要消灭人类。”
最后辛顿总结称，虽然不同国家的利益存在分歧，但各国在AI安全方面是有可能合作的。“我的建议是建立一个由多个国家参与的国际AI安全研究网络，专注于研究如何训练AI向善——这与训练AI变聪明是两件不同的事。每个国家可以在本国进行AI安全研究，但应共享成果，协助全人类开发出愿意协助、而不是统治我们的智能体。从长远看，这可能是人类最重要的议题，值得庆幸的是，这个问题是全人类可以团结起来共同面对的。”
MiniMax创始人、CEO闫俊杰在大会主论坛发表了主题演讲《每个人的AI，Everyone’s AI》。他提到，随着大模型变得越来越好，人工智能正逐步成为社会的生产力、提供越来越强的创意，现在AI的使用已经超出最初的设计与预期，各种各样想象不到的应用场景正在发生。
闫俊杰认为，AI是更基础更根本的生产力，是对个人能力和社会能力的持续增强。“人类很难突破生物定律，不能永不停歇学习新知识、持续变聪明，而AI可以。同时AI也能变得越来越专业，1年前训练模型还需要标注员做大量的基础标注工作，今年已经有专业AI在完成大量机械的标注工作，标注员则可以专注于更有价值的专家型工作。我们可以确定性地判断：AI会变得越来越强，而且这种增强几乎是没有尽头的。”
AI对社会的影响越来越大，到底会不会被垄断？闫俊杰接着提到，因为不同模型的目标不一样，单一模型的优势在目前多Agent的系统里逐渐变弱，而过去一年开源模型也如雨后春笋般涌现、同时变得越来越有影响力和逼近最好的闭源模型。在这些因素的共同作用下，闫俊杰认为，未来AI领域一定会有多个玩家持续存在，AI会被掌握在多家公司的手中。
“过去一年半，业界可使用算力更多了，但不是花在让模型参数变大上，而是花在做更多的研究和探索上，研究和探索取决于天才的创意，没有算力的公司也可以通过持续提升自己的实验设计、提升思考能力和组织形式，让实验探索变得更加高效。在推理上，过去一年最好模型的推理成本降了一个数量级。”闫俊杰称，接下来一两年之内最好模型的推理成本可能还能再降低一个数量级，训练单个模型的成本不会显著地增加，未来AI一定会越来越普惠。
在WAIC 2025主论坛上，智元联合创始人兼首席技术官彭志辉(稚晖君)与灵犀X2的对话成为全场焦点。该对话围绕“机器人是工具还是伙伴”“人机协作的核心挑战是什么”“人机协作的终极目标是什么”等深刻话题展开。
作为世界人工智能大会举办以来首位以“嘉宾”身份登上主论坛的机器人，灵犀X2凭借“本体+运动/交互/作业智能”，在现场丝滑流畅地输出一系列高质量问答。
当稚晖君问及“人机协作中最关键的挑战”时，灵犀X2现场回应：“技术当然重要，但更关键是‘理解’，人类对机器的理解，和我们试图去理解人类的意图。真正协作是建立在‘共识’的基础上。”拟人化的表达与动态交互，直观诠释了具身智能从“工具属性”向“伙伴关系”的跨越。
当机器人具备理解、预判、协同的能力，人机协作突破传统边界在工业、家庭、服务等场景创造全新价值时，人类要如何构建人机信任的边界？稚晖君表示，这会是一段漫长而艰难的旅程，但智元会坚持深耕，也希望与更多同行者一起，用理性、热情与使命感，把这条路走得更稳、更远。
稚晖君在主论坛上还正式发布了“智元灵渠OS”开源计划，据悉，该计划是业界首个具身智能操作系统参考框架，旨在推动当前机器人系统生态融合、具身智能新技术突破。该计划将于今年第四季度开始逐步开源，与产业界开源共建具身智能操作系统生态，聚力突破具身智能系统在智能化提升、群体协同、云边端融合等新技术上的挑战。
在WAIC 2025科学前沿全体会议上，上海人工智能实验室主任周伯文教授代表团队，提出了通专融合技术路线的实现方案——SAGE，在基础模型层和融合层的基础上，在第三层实现可泛化的评估和奖励，具备具身的主动学习能力，能够对世界进行仿真。
上海人工智能实验室还在具身物理智能领域去打造基础设施，同步启动了“具身智能光合计划”，以实验室平台为支撑，赋能机器人实训场、机器人企业和开发者社区，推动数字智能向物理智能迈进。目前，智元机器人、宇树科技、银河通用、国地共建人形机器人创新中心等15家企业已加入这项计划。
此外，周伯文特别提到了“人工智能45度平衡律”，用安全和性能之间的45度平衡描述发展人工智能的目标。
“我们面临非常难得的历史机遇，站在AGI肩膀上面如何获得突破性的大创新？今天这个交叉路口是非常难得的机会把AI和Science两群人连在一起，很有可能互相促进，也许Science团队能帮助我们突破AGI的前沿，也许AGI的前沿也能帮助Science的前沿更好地突破。”周伯文希望，形成一个更紧密的人才科学社区，一起探索“AGI+科学”的无尽前沿。
2024年图灵奖得主、美国阿尔伯塔大学计算机科学系教授理查德·萨顿以连线方式“现身”在WAIC 2025科学前沿全体会议。他认为，与环境交互的强化学习在人工智能未来的发展中，仍将扮演重要角色。近年来，虽然遵循规模化法则（Scaling Law）的大模型发展神速，但用于训练大模型的数据已几乎耗尽，人工智能发展的“数据时代”可能会在不久的将来落幕。
展望下一个时代，萨顿认为是“体验时代”（the Era of Experience）。他展示了一段婴儿在地上玩耍的视频，并解释道：“注意看，婴儿是如何为自己创造数据的。他与玩具互动，从中学习，玩腻了就会玩下一个玩具。这个过程中产生的数据不是静态的，而是由婴儿行为定制的动态数据。”
萨顿称，这种动态数据与训练大模型的静态数据集截然不同，它们由好奇心驱动的探索行为产生，通过眼睛、耳朵和四肢进入学习者身体。
萨顿认为，人工智能可以借鉴婴儿学习的方式，通过体验外部世界获得知识、提升能力，最终产生具有高效的学习和泛化能力，能根据所处的复杂动态环境自主提出并完成任务，且符合人类情感和伦理观念的通用人工智能体。
反映当前全球人工智能创新格局的《全球人工智能创新指数报告2025》（以下简称《指数报告2025》）在2025世界人工智能大会（WAIC）科学前沿全体会议上正式发布。该报告由中国科学技术信息研究所联合北京大学共同编写，已连续五年在世界人工智能大会发布。
报告聚焦基础支撑、资源与环境、科技研发、产业与应用、国际合作交流5个维度，通过构建三级指标体系，采用39项评价指标，对46个重点国家2024年的人工智能创新发展情况进行量化评估。
《指数报告2025》显示，美国和中国稳居第一梯队，总分大幅领先其他国家。2024年，美国以77.97的总分居全球最高，中国总分为58.01分，排名第二。对比2023年，中美整体发展差距呈现缩小趋势，两国分差从2023年的22.02分，缩小至2024年的19.96分。
中国作为全球人工智能发展格局中的两强之一，其发展形势广受关注。《指数报告2025》显示，2024年，中国5个一级指标均排名第2；计算基础、人才、教育等8个二级指标排名前2；电站容量、顶级论文量、大模型数量等20个三级指标排名前2。但与美国相比，中国人工智能发展整体上仍存在一定差距，特别是在高价值专利数量、风险投资规模等方面仍有较大提升空间。
《指数报告2025》还提到，全球大模型创新力量不断集中，性能差距显著收窄。大模型技术创新在全球范围内加速演进，基础大模型领域研发门槛日益攀升，大模型数量增长有所放缓。2023年大模型数量增长率约为276%，2024年下降至12%。主流技术路线主导大模型研发，顶尖大模型交替领先，性能差距缩小。全球大模型集聚效应明显，中美发展优势持续增强。报告显示，中美两国2022年至2024年新增人工智能大模型数量占全球比例由72%跃升至86%。
放眼全球，美国、欧盟、英国、韩国等密集性出台多项举措支持人工智能基础设施建设。《指数报告2025》数据显示，AI基础支撑能力与国家经济水平之间关联增强，近年来南北方基础支撑指标方面鸿沟加大，亟待推进全球人工智能能力共建。与此同时，人工智能风险投资热度正在回升，资本正在向优势国家和头部企业聚集。
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