2026全球AI大会揭晓三大核心命题

无论是那些竞相投入巨资迭代的宏大模型，还是曾经火爆一时、如今门可罗雀的“短命”应用，只要你对人工智能抱有好奇，就难免会思考：AI的最终角逐场究竟在何处？大模型的未来走向何方？

5月23日，杭州未来科学城，在这场以“交叉、融合、相生、共赢”为主题的AI盛会上，上述疑问似乎已找到答案。本届大会亦是国内AI领域规格最高、规模最宏大的综合性会议之一。

在2026全球人工智能技术大会上，潘云鹤、戴琼海、于海斌、赵春江等多位中外院士齐聚一堂，连同全球众多科学家、产业领袖及青年才俊，围绕AI基础理论、关键技术创新、产业融合应用及智能化生态构建等议题展开深入探讨，自然也涵盖了你最关切的那些话题。

01

范式变革：

从通用大模型迈向知识与数据融合的专用智能

只要稍加留意人工智能领域的动态，你便会听闻昨日某大模型参数突破万亿大关，成就令人咋舌的算力奇迹；今日某智能体打通诸多环节，构建出无可匹敌的应用闭环。这也引出了当下面临的难题：由算力渴求与Token海量消耗所形成的双重困境。

AI发展的范式正在发生转变，单纯依赖堆叠参数与算力的“暴力美学”似乎已触及曾被视为不可逾越的天花板。未来行业竞争的核心将不再是模型体量，而是知识与数据的深度交融。

中国工程院院士潘云鹤指出，人工智能正经历三个阶段演进，从AI1.0符号智能、AI2.0统计智能，全面迈入AI3.0知识与数据融合智能阶段。这一论断也构成了大会关于AI范式转型的核心共识。

潘云鹤院士进一步强调，当前通用大模型面临难以突破的现实瓶颈。首先是AI“幻觉”问题严峻，模型易生成与事实、逻辑或上下文相悖的内容，缺乏底层事实核查机制；其次，AI在医疗、法律、工业等垂直领域的适配度不足，准确率难以达到商用标准；第三点，也是常被忽视的一点，AI的常识推理能力薄弱，难以理解复杂场景逻辑，存在工业互联网的语义鸿沟。

针对AI“幻觉”问题，不得不说，这病症确实不轻。例如在媒体领域，为检测内容是否由AI生成，相关机构推出了一些利用AI判定内容“AI率”的应用。虽然初衷良善，试图“让英雄查英雄”，但AI的表现往往矫枉过正、令人失望。许多作者辛勤创作的文字，也被AI“据为己有”，被打上AI创作的标签。这种莫名背负“AI率高”恶名的情况令众多作者头疼，几乎已成为行业顽疾。

针对上述痛点，潘云鹤院士提出了一条清晰的解决路径：必须构建行业专用大模型，以领域高质量数据与知识图谱为基石，将大模型的泛化能力与垂直领域的专业知识深度融合，推动AI从“样样通但样样松”向“在特定领域极度专业”转变。

02

赛道转移：

物理智能跃升为下一代AI核心爆发点

就在我们对AI的认知完成升级之际，AI自身的赛道也在同步升级，完成了从虚拟智能向物理智能定义的下一代AI核心方向的蜕变。

这场变革具有划时代意义。与以往聚焦文本、图像等虚拟世界的算法研发不同，本次大会首次将“物理智能”提升至下一代AI爆发核心赛道，明确AI的终极价值在于对现实物理世界的感知、理解与操控。

中国工程院院士戴琼海在大会主旨报告中，首次系统定义了物理智能，即赋予AI理解、交互并控制物理世界的能力，这是一种区别于纯文本或图像的虚拟智能。

针对物理智能的实现，戴琼海院士提出需通过三大技术筑牢底座。这三大核心技术包括：一是具身感知，即融合视觉、力觉、触觉等多模态感知能力；二是动力学建模，强调AI发展需构建精准反映物理世界运行规律的模型；三是强化学习，这是实现AI与物理环境自主交互优化的最直接途径。

至此，一幅更具“人味”的未来人工智能应用图景已然展开。用户无需再死守屏幕与AI互动，而是可通过赋予AI视觉、力觉、触觉等多模态感知能力，使其表现得更像真人。若彼时的AI具备高度人类意识，或许拥有智能的具身感知也是AI最为迫切的愿景。

当然也有不同声音认为，当前在缺乏具身感知的情况下，AI已取代了许多人类工作；若未来AI在具身感知的加持下，获得与人类不相上下甚至更强的物理世界操控能力，人类的未来命运将未可知。

关于物理智能是AI从感知走向行动的关键，是下一代AI产业爆发的核心赛道，中国工程院院士于海斌也提供了物理智能赋能产业落地的诸多佐证。

于海斌院士指出，智能制造已从“自动化+信息化”迈入AI驱动的柔性自治时代，其核心在于工业大模型、数字孪生与具身智能机器人的结合。从汽车工厂的AI质检与自适应排产，到航空制造中的数字孪生与AI预测性维护，都表明物理智能已从理论走向实践，成为AI赋能实体经济的核心抓手。

在此需重点说明的是，以上关于AI的观点，无论是范式革新，还是探讨物理智能的落地，都基于一个前提，即AI的发展始终向上且向善。

很多时候，人类发展AI的初衷朴素而美好，但须特别警惕唯技术论，必须将AI伦理规范置于重要位置。在大模型、数字孪生、具身智能井喷之前，务必为人类的明天构筑起最后一道防火墙。

03

价值落地：

AI从柔性辅助转向刚性植入实体经济

过去，人们更多认为AI大部分时候仅是办公软件或聊天机器人，扮演柔性辅助工具的角色，不会强行深度介入人类的生产生活。但现在，人们对AI的认知已迈入全新维度。

目前看来，AI已刚性嵌入工业、农业等实体产业的核心生产环节，成为制造业升级与农业现代化的新引擎和新农具。

在工业领域，针对AI驱动柔性自治变革这一课题，于海斌院士表示，新一代智能系统必将推动制造业模式发生巨变，AI已深入工业生产的毛细血管。

这将带来三重变革：一是生产范式转型，AI算法实现柔性化生产，适配多品种、小批量的定制需求；二是质量管控升级，AI质检体系实现缺陷精准识别，良率与效率双提升；三是供需模式重构，数据驱动以用户为中心的生产，打造价值共创的产业生态。

于海斌院士还进一步指出，我国工业企业应用大模型及智能体的比例，已从2024年的9.6%攀升至2025年的47.5%，AI刚性嵌入工业生产的趋势已不可逆转。

在农业领域，最显而易见的是，AI正在推动一种由数据替代经验的转型。过去两千年里，经验是农业发展的核心依靠，而从此刻起，数据将取代经验，成为如同阳光与水分一般，未来农业发展至关重要的肥料。

中国工程院院士赵春江表示，AI促使农业从依赖经验彻底转向依赖数据，这是乡村振兴与农业现代化的核心支撑。

在AI赋能下，农业正构建起空天地一体化的智慧农业体系，核心是农业大模型、遥感、物联网与无人机的结合，覆盖智慧种植、智能养殖、农产品溯源全场景。AI正让最传统的第一产业迈入智能化时代，成为农业新质生产力的核心载体。

内容推荐

我国1ms城市算网建设正进入规模发展关键期

超节点加开放生态：昇腾全力备战Token经济

实地探访数智标杆：解锁“十五五”湖北发展新图景