焦李成教授深度解析物理人工智能的发展困境与时代契机

2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议于7月17日至20日在上海隆重召开。大会以“智能伙伴 共创未来”为核心主题，致力于推动人工智能技术健康、安全、可持续发展，同时为建立公平合理的全球人工智能治理框架贡献智慧与力量，充分展现了中国在人工智能领域推动人类文明进步的使命担当。

在汇聚全球政产学研用各方精英的重量级舞台上，7月19日，欧洲科学院院士、IEEE Life Fellow、西安电子科技大学人工智能研究院院长焦李成教授受邀在“涌现・无限｜2026 未来科技产业生态论坛”发表了题为《诺奖启示的下一代人工智能》的主题演讲。焦教授紧扣时代发展主旋律，围绕物理人工智能所面临的挑战、迎来的风口与蕴含的机遇展开了系统、深入的剖析与探讨，引发了在场学者的高度共鸣与热烈讨论。整个演讲聚焦人工智能的思想起源、基础研究与交叉研究、相关进展以及未来挑战等维度，系统解读了物理科学与人工智能双向融合的理论根基与技术路径，并分享了团队在遥感、文旅、电磁、医学、水利、通信、演化优化等多个领域的基础模型研究成果，为面向真实物理世界发展下一代人工智能提供了崭新的学术思路与实践指引。

焦李成教授在演讲中强调，随着人工智能加速从数字空间迈向真实物理世界，单纯依靠数据相关性的学习方法正遭遇可解释性不足、可靠性有限、小样本学习与跨场景泛化困难、开放环境适应性差等多重挑战。将物理规律、机理知识与人工智能的学习能力有机融合，是驱动下一代人工智能发展的关键方向。

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从诺奖看人工智能交叉创新趋势

演讲首先回顾了近年来诺贝尔奖所呈现的学科交叉趋势。2024年诺贝尔物理学奖授予John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton，以表彰Hopfield将统计物理中的能量最小化思想引入神经网络，构建了具有联想记忆功能的Hopfield网络，彰显统计物理的概念和方法为现代机器学习发展筑牢了重要理论基础。2024年ACM A.M.图灵奖授予Andrew Barto与Richard Sutton，表彰其奠定强化学习的概念与算法基础。强化学习通过智能体与环境持续交互，从经验和反馈中形成决策策略，为感知、生成并作用于真实物理世界提供了重要方法支撑。2025年诺贝尔物理学奖聚焦宏观量子隧穿效应和电路中的能量量子化，展示了基础物理研究从理论发现走向器件和计算实践的创新链条。

焦李成教授指出，物理学、脑科学、生物进化与计算机科学的深度交叉融合，正在为下一代人工智能注入新的理论