在2026亞布力論壇第二十六屆年會上，清華大學智能產(chǎn)業(yè)研究院創(chuàng)始院長、中國工程院外籍院士張亞勤圍繞人工智能領(lǐng)域的前沿趨勢發(fā)表了深度演講。本屆年會以“信心·機遇·新篇”為主題，吸引了眾多行業(yè)領(lǐng)袖與專家參與。張亞勤結(jié)合自身十年研究經(jīng)驗，系統(tǒng)梳理了人工智能從理論探索到產(chǎn)業(yè)落地的演進路徑，并提出了對未來技術(shù)發(fā)展的獨到見解。

張亞勤將人工智能的發(fā)展歸納為五個核心趨勢。首先，技術(shù)形態(tài)正從生成式AI向智能體AI躍遷。他指出，過去三年間AI處理任務(wù)的復雜度提升了三倍，準確率突破50%臨界點，以編程智能體為代表的工具已在消費、工業(yè)和科研領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。其次，規(guī)模定律呈現(xiàn)新特征：預(yù)訓練階段增速放緩，行業(yè)重心轉(zhuǎn)向后期訓練與推理環(huán)節(jié)，同時從語言模型向多模態(tài)領(lǐng)域延伸，但機器人視覺等方向的數(shù)據(jù)有效性仍存在爭議。

在物理與生物智能融合方面，張亞勤以無人駕駛和機器人產(chǎn)業(yè)為例，預(yù)測到2035年全球機器人保有量將超過人類總?cè)丝凇Ｋ貏e提到，武漢已部署超千輛全無人駕駛車輛，覆蓋城市主要區(qū)域，其安全性達到人類駕駛的17倍。生物智能領(lǐng)域同樣取得突破，腦機接口、新藥研發(fā)等方向涌現(xiàn)出多個開源模型，其中MIT與Recursion聯(lián)合開發(fā)的Boltz-2和清華大學團隊研發(fā)的DrugCLIP具有代表性。

安全風險與產(chǎn)業(yè)格局重構(gòu)成為另一焦點。張亞勤坦言，隨著智能體技術(shù)普及，AI引發(fā)的信息、物理和生物世界風險呈指數(shù)級增長，某些場景下的安全威脅較去年擴大兩倍以上。在產(chǎn)業(yè)格局方面，他預(yù)測全球基礎(chǔ)大模型最終將收斂至10個以內(nèi)，中國憑借開源生態(tài)優(yōu)勢已占據(jù)領(lǐng)先地位，未來五年開源模型市場占比有望突破80%。

演講中，張亞勤通過具體案例闡釋技術(shù)落地路徑。他展示的無人駕駛對比視頻顯示，當前系統(tǒng)已能熟練應(yīng)對武漢復雜路況，包括雨雪天氣、施工路段和逆行避讓等場景。另一個多智能體無人醫(yī)院項目則模擬了三甲醫(yī)院全流程，AI醫(yī)生、護士等角色在兩天內(nèi)完成常規(guī)醫(yī)院三年的工作量，診斷準確率顯著提升。這些實踐印證了他提出的“人機協(xié)同”核心理念——技術(shù)應(yīng)服務(wù)于效率提升而非完全替代人類。

對于通用人工智能（AGI）的實現(xiàn)路徑，張亞勤提出“99%任務(wù)超越99%人類”的量化標準。他對比人類大腦的進化優(yōu)勢指出，當前AI記憶體系仍顯粗糙，信息智能、物理智能和生物智能的成熟周期將分別需要五年、十年和更長時間。這種分階段發(fā)展觀，為行業(yè)提供了更務(wù)實的技術(shù)演進框架。