从1956年达特茅斯会议上“人工智能”这个术语被正式提出，到如今整整70年过去了。这颗当初的思想火种，如今已成燎原之势，迅速渗透进全球千行百业。不过，技术从实验室走向产业，从来都不是一蹴而就的事。2026年6月28日，由北京中关村学院与中关村人工智能研究院（简称“中关村两院”）联合北纬港湾举办的“北纬诺贝巅峰对话”第五期活动，就专门聚焦于破解这个深层次难题——如何让AI技术从“实验室的灵光一现”走向真正的规模化应用。
这次活动请来的嘉宾分量十足：实地实验经济学之父、Anthropic经济顾问、《势能效应》作者约翰·A·李斯特（John A. List）教授。他亲临中关村两院，与师生和业界系统分享了技术从实验室走向产业落地的关键机制和增长逻辑。
回顾科技发展史，每一次重大变革都始于基础研究的原创突破。1956年，麦卡锡、明斯基、香农等先驱在达特茅斯会议上首次定义了“人工智能”，拉开了全球智能科技的大幕。七十年间，这个学科从早期的符号逻辑探索，演进到如今大模型、具身智能、科学智能的百花齐放，充分印证了初代科研先驱的前瞻性。站在这个关键节点上，如何沉淀七十年积累的技术势能，破解规模化落地的困境，真正让AI扎根实体经济，已经成为行业发展的时代命题。
“北纬诺贝巅峰对话”系列活动正是为此而生——汇聚海内外顶尖学者和产业力量，推动跨学科、跨领域的思想碰撞，为AI产业的跨越式发展积蓄动能。
走进中关村两院，感受青年创新活力
活动当天，李斯特教授近距离听取了中关村两院师生的最新科研进展。他切实感受到了学院在前沿技术攻关、人才孵化和成果转化方面展现出的“超常规”创新活力。
现场展示的科研项目涵盖多个前沿领域：有探寻“病毒暗物质”、构建人类保护伞的DiscoVir模型，有可扩展的真实世界在线策略学习开源框架RLinf-USER，还有让量子化学计算走进真实复杂体系的MegaDFT。这些项目共同构建了一个从生命健康、智能机器人到分子计算的创新矩阵。在深入交流了底层技术逻辑、跨领域应用前景和产业落地可能性后，李斯特教授感慨道：“这些项目兼具基础科研的深度和现实应用的价值，每一项突破都极具前瞻性。青年科研团队迸发出的创造力让人印象深刻，也让我看到了基础科学与产业融合发展的巨大空间。”
与经济学家面对面，解惑科研与产业难题
在中关村两院The ONE院史馆展厅，李斯特教授与师生们围坐交流，分享了自己的成长经历。出身货运家庭的他，靠着高尔夫奖学金求学，早年受棒球卡市场规律的启发，在心中埋下了实地实验研究的种子。他的职业生涯横跨学界、政府和顶尖企业：曾在白宫担任高级经济学家，为气候变化政策提供支持；先后出任Uber、Lyft、沃尔玛的首席经济学家，担任AI企业Anthropic的经济顾问，深度参与人工智能时代社会科学与产业落地的交叉研究。在目睹了无数优质科研试点难以大范围落地、产业扩张长期依赖经验试错的行业困境后，他深耕规模化科学，并写下了《势能效应》这本书。他向在场年轻人分享了自己的治学心得：那些不被大众看好的想法，往往暗藏巨大的创新潜力。要实现碘伏性突破，既要敢于探索高价值、高不确定性的研究方向，也要建立清晰的评判标准，及时止损、灵活调整。他特别提醒青年研究者：“如果你的办法只在培养皿里奏效，那就谈不上改变世界。我们一定要完成规模化落地这关键一步，这是我在社会科学研究过程中慢慢悟到的道理，但长久以来，我们都没有用严谨的科学方法去深入研究这个课题。”
在问答环节，现场气氛相当热烈。中关村学院智能创新中心的软件工程师吴衍标提出，自己做政策模拟研究时，很难判断政策真正适合落地的时机，现实里总有模拟无法预判的突发情况。李斯特教授认为，问题的核心在于分清模拟与实地实验的边界——以人为研究对象的社会科学远比自然科学复杂。他以早教政策为例，师资、学生群体差异等变量会稀释试点成效，而且难以靠模拟测算。他建议大家慎用缺乏实证支撑的不成熟模拟，关键影响因素只能通过实地实验来挖掘和整合。
针对AI时代青年科研人的发展困惑，博士生荚左龙提问，聚焦于如何在学术科研与产业创业之间做抉择，以及博士群体相较于普通从业者的核心竞争力在哪里。李斯特教授回应说，AI对就业的影响充满不确定性，青年择业应该立足自身优势与理想追求。他特别强调，批判性思维与深度逻辑推演是无法被AI替代的核心能力，需要警惕大模型带来的思维同质化。他肯定了博士培养的长期价值，指出无论深耕学术还是产业，独立思辨能力都是青年科研人的立身之本。
学生代表刘丹旭结合自己遥感大模型的研究方向，将Token定义为一种新型数字媒介，咨询其核心研究场景，并求证AI大模型检索与传统搜索在信息获取逻辑上的核心差异。李斯特教授从技术普及的供需瓶颈切入，通过用户分层规律解读了Token定价的需求弹性。他结合沃尔玛多智能体落地案例，阐释了AI后台智能预判技术的发展趋势。同时，他对比传统互联网模式，剖析了AI重塑信息搜寻成本、提升检索效率的核心价值，并点明当前Token经济的发展痛点——算力基建垄断、安全与效率的平衡问题，是当下行业亟待突破的关键难题。
势能效应规模化，揭秘改变世界的艺术与科学
作为实地实验研究方法的核心开拓者，李斯特教授是诺贝尔经济学奖呼声极高的潜力候选人。在主题报告中，他围绕“AI产业化的‘势能开关’——从实验室灵光到千行百业的规模化科学”展开了深度分享，直击AI产业的核心痛点。他指出，一项创新能否实现长期价值，核心不仅在于技术的前沿性，更在于能否用好规模化发展的势能效应完成落地。如今AI领域多数创新都能顺利完成从0到1的原型打磨与小范围试点，可一旦进入批量复制、全行业铺开的规模化阶段，场景适配、资源供给、市场环境、运营机制等各类现实变量都会同步发挥作用，直接影响创新价值的释放效率。这，正是当下AI产业化进程中最关键的核心课题。
依托《势能效应》的核心理论，李斯特教授系统梳理了人工智能从实验室到规模化部署的完整路径，深度拆解了影响创新势能的各类陷阱。他表示：“如何用科学方法判断一个好想法是否具备大规模推广的潜力？基于多年大量实地实验研究，我总结出五大核心指标。第一，要区分成果是否为偶然现象，必须在多个不同场景中重复试验，验证成功结果是可复现的普适规律，而非单次偶然特例；第二，要精准摸清目标受众，客观界定适配人群范围，杜绝盲目高估可触达的规模；第三，要厘清项目成功的核心关键，分清成败是取决于代表专业人才的‘厨师’，还是代表方案内核的‘配料’——如果项目高度依赖不可复制的稀缺人才，就很难规模化，但若核心竞争力来源于可标准化、可批量落地的方案要素，项目就具备充足的扩张基础；第四，要看项目是否拥有正向溢出效应，确保规模放大后能产生良性连锁价值；最后，要看项目能否形成供给侧优势，伴随业务体量持续扩张，供应链与成本端可以依托规模效应持续优化。”
主旨演讲结束后，本次对话主持人、中关村学院产业中心合作办公室主任王鹏老师向李斯特教授表示感谢，并对他的前沿理论分享表达了敬意。
尖峰对话思维碰撞，共探AI产业规模化新路径
在随后的尖峰对话与互动问答环节，现场气氛更加热烈。王鹏老师与李斯特教授围绕“AI x 实验经济学：AGI浪潮下的技术机遇与规模化陷阱”这一主题展开了深入交流。双方聚焦AI技术创新、实验经济学方法、AGI规模化应用以及人工智能未来发展等议题，从理论研究、产业实践和创新生态等多个维度进行了探讨，为现场师生和嘉宾提供了极具前瞻性的洞察。
王鹏老师结合国内AI产业生态与中关村科创发展实践分享了自己的观点。她表示，中关村作为全国AI产业创新高地，集聚了大量科创企业与前沿技术成果，多数企业在发展过程中同时遭遇技术、产品、组织体制三重规模化扩张难题。针对这些困境，李斯特教授结合全球产业案例与前沿学术研究展开了深度剖析。他谈到，规模化扩张难题属于产业演进的正常现象，受势能效应影响，市场难以提前预判技术落地场景与商业化前景；资本预期带来的行情波动并非市场失灵，而是行业试错、探寻最优投资体量的必经阶段。同时，他盛赞北京兼具宜人风貌与蓬勃科创力量，汇聚了大批天赋出众、心怀理想的追梦青年，坚信这群年轻人终将以创新改变世界。
作为新型高等教育机构，中关村两院自创立以来始终专注于人工智能与交叉学科领域的教育教学与科研创新。两院秉持的“极基础、极应用、极交叉”科研理念，与李斯特教授强调的“研究决不能只停留在‘培养皿’和‘论文’层面”不谋而合。不仅如此，中关村两院一直在用自己的实践创造“势能效应”。正如北京中关村学院院长刘铁岩所说：“我们期待中关村两院成为一颗种子、一个示范。如果有一天，这套‘超常规’的模式被更多同仁复制、推广，带动更多机构遵循以终为始的方式牵引教育和科研，中国人工智能的未来就有了更多的希望。探索之路从来都充满挑战，但中关村两院愿‘做难而正确的事，走慢而长远的路’。”
纵观全球产业变革脉络，技术落地从来不是单一维度的科研攻关，而是理论范式、市场实践与产业生态的深度共振。前沿基础研究构筑创新根基，规模化科学决定产业发展上限。本次北纬诺贝巅峰对话立足中关村人工智能创新高地，联动海内外顶尖学术力量搭建跨界思想桥梁，既是对标国际前沿经济理论，也是紧扣数字经济发展浪潮、助力我国AI产业高质量规模化发展的战略探索。
