在外人眼中，云计算之父王坚博士在城市大脑、AI基建、太空计算这些关键节点上，总是比别人先看到未来。这一切基于怎样一套底层的思维模型？
6月12日上午，为期两天的“2026北京智源大会”在北京中关村国际创新中心召开。首日开幕式及全体大会上举行了一场主题为“总有人比时代早十年”的精彩对话，参加对话的嘉宾分别是中国工程院院士、之江实验室主任、阿里云创始人王坚和智源研究院理事长黄铁军，主持人是《漫谈Light the Star》创始人卫诗婕。
根据对话内容，王坚院士对人工智能未来发展的看法可以归纳为以下几个核心观点：
1. 人工智能不会替代人类，而是像“狗的鼻子”一样拓展人类能力
王坚明确表示：“我是一个坚定的不相信人工智能会替代人的人。”他以狗的鼻子比人灵敏为例，指出人类从未因此感到威胁。他认为，人工智能应被理解为与人类智能（human intelligence）和机器智能（machine intelligence）并存的第三种智能形态，三者之间不是替代关系，而是互补与协同。
2. 人工智能目前仍处于发展的混沌期，远未成熟
王坚借用黄铁军的话指出：“飞机是在大家没有彻底理解空气动力学的情况下飞起来的。”他认为，今天的人工智能同样处在一个“我们对它的认识在加深，同时工程迭代不断推进”的交互阶段。他进一步强调，严格意义上说，我们“远没有到能够成为真正意义上的人工智能系统”，因此人工智能领域对年轻人而言“极其有诱惑力”，因为“这个世界处在混沌期”。
3. 人工智能将彻底改变科学研究的方法
王坚认为，人工智能正在推动一个质变——过去科学家自己收集数据、自己理解一遍就结束了，而现在所有科学数据都可以被“不同的人用不同的方式在更大的规模上重新理解”。他以AlphaFold为例说明，这一变化并非孤立的：伽利略也从未亲自收集数据，他使用的都是别人已有的观测数据。今天的人工智能将让所有沉淀下来的科学数据被“重新理解一遍”，其影响将是深远的。
4. 核心挑战在于降低Token成本，让人工智能像“纸和笔”一样普及
王坚将人工智能的普及比作人类对“纸和笔”的接受过程——七八十年前的普通百姓看到纸和笔都会“哆嗦”，因为写字在当时是一个巨大的挑战。今天，人工智能的瓶颈在于“token太贵了”。他提出：“我们真正的挑战是让token变得不值钱，像一张纸、一支笔一样。”只有实现这一点，人类才能真正被解放出来。
5. 人工智能的“幻觉”不是灾难，而是认识进步的机会
面对人工智能的不可解释性和“幻觉”问题，王坚持乐观态度。他指出，所有被用来批评大模型的问题——如“幻觉”——“原来都是用来形容人的”。人本身就是有幻觉的。他认为，当我们遇到一个系统的行为不能理解时，“这不是灾难，而是我们可以去理解、可以让我们的认识往前走一大步的机会”。
6. 人类自己创造的问题，人类一定会解决
王坚多次表达自己是“无药可救的乐观主义者”，其核心信念是：“人类自己创造的问题，人类一定会解决。”他回溯人类历史——从对火的恐惧、对写字工具的敬畏，到今天对人工智能的担忧——认为每一种新技术在诞生之初都伴随着恐惧，但人类最终都能驾驭。
智源研究院理事长黄铁军认为当前AI技术的最大挑战如下：
1. 控制与确保并不现实，核心挑战在于“共存”与“互动”
黄铁军在回答关于AI安全与可控性的问题时指出：“‘控制’‘确保’这些词大概都不现实，这是一个互动、很复杂的世界。”他认为，未来将是多智能体（包括人、机器智能体、物理智能体）共存的世界，最大的挑战不是如何“控制”AI，而是如何在这样一个复杂系统中建立“界面”和“共识”。他强调，在人类世界中也是如此——人与人之间同样需要共识和理性。
2. 解释性危机：智能体是黑箱，人类也是黑箱
黄铁军讨论了AI带来的解释性危机。他指出，智能体往往只给出答案而不解释推理过程——但这一点并非AI独有问题。“每个人人脑也是一个黑箱，你到底是只相信他告诉你结论，还是要跟他探讨一下为什么？”他认为，挑战在于如何让人与AI之间形成有效的“讨论”机制，特别是在医疗、蛋白质等安全重要的领域，必须追问“为什么”，最终形成明确结论才能转化为行动。在此之前，应当是开放讨论的过程。
3. 技术发展的不确定性是固有挑战
黄铁军强调，科技的不确定性永远存在。他在回顾智源攻关大模型的历程时指出，“技术是没有绝对说就一定行的，我们不能拿交作业的思路——一定要一定成功的思路来看待这件事。”面对这种不确定性，做出投入资源的决策本身就是巨大挑战。
4. 持续创新的核心挑战：要有自己的想法，该下决心时下决心
黄铁军认为，当前中国AI发展面临的一个根本性挑战是：能否提出自己的思路和方向。他指出：“最重要的是两点，第一你得有自己的想法，要不然你只能随着这个潮流，看着潮流波涛汹涌；第二就是该下决心的时候下决心。”他认为，只有具备自己的想法和决心，才能在这样的大时代中发挥自己的作用。
5. 从更宏观的视角看，AI是人类智能进化的一部分，挑战在于持续贡献
黄铁军最后总结道，人工智能或AGI是“人类的大趋势”“宇宙智能进化的一个大方向”。他认为，当前的最大挑战在于：研究者、开发者、企业能否在这个过程中“留下自己的一个星星”，汇聚成更大的宇宙。从这一角度理解，挑战不仅来自技术本身，更来自如何在这个宏大进程中找准定位、持续贡献。
以下是对话内容，根据录音整理，未经本人审定。
卫诗婕：王坚博士您好，您是云计算之父，在城市大脑、AI基建、太空计算这些关键节点上，总是比别人先看到未来。这一切基于怎样一套底层的思维模型？
王坚：其实没有先比别人看到这回事。今天上午听第二位教授讲强化学习，提到心理学家桑代克——八十年代初我们学心理学课本时就有他。可见很多时候很难说谁先想到。更关键的问题是：你有没有勇气去尝试？当觉得没有希望的时候，你能否真的往前多走一步。在信息交流这么发达的时代，最重要的不是你有没有想过，而是你有没有勇气讲出来、做下去。
卫诗婕：您分析问题有一个底层方法论——把技术当成工具，去看社会大规模化存在的问题如何解决。
王坚：今天智源提供了一个很好的场所。前面第一位教授的发言也触动了我——因为有了“人工智能”这个词，我们就不自觉被这个框架限制住了。所以我一直觉得，思考今天的挑战，一定要放在human intelligence和machine intelligence的框架里。我是一个坚定的不相信人工智能会替代人的人。狗的鼻子比人灵敏，我们也没觉得有什么伤害。每个人都应该有自己的思考框架。
卫诗婕：让别人相信您的相信也很重要。当年阿里云每年十亿投入、连续十年，您是如何获得这种支持的？
王坚：有些表述传得不太准确。但有一点是肯定的：一个人做事情一定要得到别人的帮助。但你自己想问题的时候不能太机会主义。我曾经做过一个活动叫“2050”，希望没有出名、没有资源的年轻人参与，但他们来不是找资源的。你在台上讲你对世界的看法、讲你做事的决心，台下的人信不信不重要——你自己讲过这句话，你就不会不信。你一定要说自己相信的事情、会坚持的事情、会去做的事情。如果你设一个前提——没有人支持我就不做——那基本不会有人支持你。只有你自己觉得得不到任何支持也会坚持做，这个世界才会有人支持你。
卫诗婕：黄院长，智源可以说是中国AI界的黄埔军校。中国AI叙事是基于一种怎样的相信？
黄铁军：智源很幸运。2018年成立在一个恰当的时间，北京市给了我们很自由的体制和十年长期支持。更幸运的是，2020年我们上百人一起攻关大模型——真金白银几千万几个亿投下去，是需要决心的。第一代大模型五个月一代，三个月后第二代就追赶上了。这是时代给我们的机会。这件事也是人类渐进的过程——next token prediction是2000年提出的，那时提出者自己也不确定效果会这么好。中国现在处在科技创新爆发的时间点，最重要的是两点：第一要有自己的想法，第二该下决心时下决心。科技的不确定性永远存在。
卫诗婕：中国AI的叙事会是什么样的？带着历史眼光看今天，它会是一个什么样的故事？
王坚：刚才铁军讲资源的事，我觉得很有开创性。这种规模和决心做人工智能在当时非常不容易。让我想起“rocket science”这个词——我们用它形容事情有多扎实，但没有什么比火箭更充满不确定性。今天做大模型，你训练三个月或五个月，结果不好，花掉的钱就相当于炸了一枚火箭——一个亿、两个亿。我们处在一个非常不一样的做研究的状态。回到中美对比，我们很幸运——至少中国和美国看到的是同一片大海。六七年前我们担心看到的是游泳池，别人看到的是大海。今天大家看到的是同一片天地，至于谁离得近、离得远，是技术性的问题。这条路还很长。
黄铁军：我同意王老师的意见。这不是一个国家的问题，而是人类整个思想积累的过程。做智能其实就两件事：一是数据驱动——收集数据去训练，形成模仿人或生物智能的东西；二是结构——用什么生理和物理技术。我相信中国学者在这两个方面都会做出越来越多的贡献。
王坚：“Intelligence”这个词翻译成中文是“智能”，也可以翻译成“情报”。从心理学背景来说，人到底如何理解intelligence，到今天还是未知数。三个谜搞在一起，是很复杂的问题。空间远远超出我们今天可以看到的实现。铁军讲过一句话我印象很深——飞机是在大家没有彻底理解空气动力学的情况下飞起来的。我们今天的人工智能，严格意义上远没有到能成为真正意义上的人工智能系统。所以对年轻人来说，这个世界处在混沌期，极其有诱惑力。
卫诗婕：陶哲轩与AlphaEvolve合作破解了尘封五十多年的数学难题。AI是不是已经开始推动人类智能的边界？
王坚：这对我个人印象很深。大语言模型出来后，首先在语言上看到突破——尽管最初是为了做机器翻译。1984、85年的时候，大成老师请了山姆到系里讲人工智能，那时所有AI问题都是玩具性的问题。到了今天，大家要解决的问题再也不会是toy problem，都是人类理解起来非常困难的问题，这是一个质的变化。第二个变化与数据有关——大语言模型的数据本质上是文本，但中间出现了代码。有人说过一句话：不要把代码当成文本。今天AI能区分什么是语言的文本、什么是代码的组织。再往下，就是什么是真正的科学意义上的数据。当你能理解真正意义上的科学数据时，科学一定会改变。过去一个科学家或一组科学家自己收集数据、自己理解一遍，故事就结束了。现在科学数据可以被不同人用不同方式在更大规模上理解。所有科学数据都会因人工智能被重新理解一遍——这个变化有多大，可以想象。
卫诗婕：陶哲轩事件也带来了解释性危机——AI创造了知识，但没有创造出可直接用的智慧。这个危机怎么破？
黄铁军：“控制”“确保”这些词大概都不现实。这是一个互动的复杂世界。我们确实要考虑共存——智能体也是智能，我们也是智能。在一个多智能体、包括人和机器的复杂世界里，总需要有一个界面和共识。智能体现在能给出不错的答案，接着大家就会挖背后的“为什么”。只有像医疗、蛋白质这类安全重要的领域，最后必须有明确结论才能变成行动。在此之前，应该是开放讨论的过程。
王坚：我跟铁军百分之百一样。当大模型出来时，大家批评它有“幻觉”。但“hallucination”这个词本来就是形容人的。所有大模型的问题，原来都是形容人的。人有时候的幻觉比我们想象的严重得多。我是一个无药可救的乐观主义者——我相信人类自己创造的问题，人类一定会解决。今天我们碰到一个系统的行为不能理解，这不是灾难，而是我们可以去理解、可以让我们认识往前走一大步的机会。
卫诗婕：大会的布景板上写着“人和AI的一百种关系”。你们觉得人和AI的关系应该是什么样的？
黄铁军：人类和AI会形成一个美好的、共存的融合关系。说得俗一点，有点像父母跟孩子——当然也会有冲突，但总的来说是不可分离的密切关系。
王坚：这个不见得完全同意，但人类至少是大自然的孩子，不能太傲慢。任何新技术出来，人类一开始都是恐惧的——人类刚用火时也是恐惧的。我甚至觉得人工智能对人类的最终影响能不能超过火，还是个问号。图灵在1936年写过一份报告，说“一个人加上一张纸、一支笔、一定规则，就是一台通用机器”。七八十年前，一个普通百姓看到一张纸、一支笔都会哆嗦——会写字对他们是多大的挑战。今天大家都会写了，觉得可以随手扔。人工智能大概就处在这个阶段。真正的挑战是：我们的token太贵了。能不能便宜到像一张纸、一支笔那样？到那时，人类就会被解放出来。还有很多事情可以做。
2026北京智源大会是北京智源人工智能研究院主办的国际性人工智能综合性学术交流活动，自2019年首次召开以来，大会已连续成功举办七届，凭借其国际视野与专业深度，成为全球AI从业者不可错过的年度盛会。历届大会不仅吸引了来自30多个国家和地区的嘉宾，更汇聚了12位图灵奖得主及千余位顶尖专家，累计注册参会专业人士超60万人次。本届大会将继续秉持前瞻性与权威性，聚焦AI前沿与核心议题，致力于为全球AI从业者打造一场不可错过的思想盛宴。
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