先抛个核心判断：真正的智能，不是靠海量数据和算力堆出来的，它是在一次次尝试中积累，在反馈中不断修正，在与真实世界的交互里“长”出来的。

2026年7月，上海，世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议的主论坛上，这个观点被反复印证。全球顶尖的学者和产业领袖——从图灵奖得主到诺贝尔化学奖得主，从量子信息专家到AI一线研究者——坐在一起，探讨了“从数据时代到经验时代”、“智能体走进物理世界”、“AI与量子技术如何重塑科研范式”等核心议题。这场对话，信息量极大。

图灵奖得主萨顿：“欢迎进入经验时代”

2024年图灵奖得主，被称作“强化学习之父”的理查德·萨顿教授，给出的主题很直接：“欢迎进入经验时代”。他对当前AI领域的喧嚣和恐惧，做了非常清醒的拆解。

萨顿坦言，大语言模型在语言、图像、视频生成上确实惊艳，也催生了大量产业，但这本质上还是“大规模的模式识别与计算”，远不是真正的智能。他特别强调：智能和计算，千万不能混为一谈。现在的AI，更像是人类知识的“搬运工”和“复读机”，而非自主发现新知识的“创造者”。

那什么是智能？萨顿的定义很精炼：通过行为的适应，来实现目标的能力。他呼吁建立一门综合性的“心智科学”，涵盖人类、动物乃至机器心智的共同特征。未来，机器心智可能会占据主导。他进一步指出，当前AI仍被困在“人类数据时代”——模型靠预测人类语言、模仿人类标签、接受专家微调来学习。这条路已经快到极限了，高质量数据源正在枯竭，更关键的是，它无法产生真正的新知识。

经验时代的核心，在于AI需要获得“第一视角数据”——来自自身与真实世界互动的数据。智能体通过“行为-观察-奖励信号”的循环反馈，在与环境的持续交互中学习和成长。这就像婴幼儿探索玩具，足球运动员瞬间决策，棒球手挥杆击球——都是基于经验，而非预设的数据。

萨顿总结说，AI正从“从人类数据学习”转向“从经验学习”。现在的AI虽然不够强大、不够可靠，还会产生幻觉，但它非常有用，已经催生了大量产业。我们还没到超级智能时代，但正走在通往那个时代的路上。

印奇：AI的第三波浪潮——“智能体”

印奇的观点同样清晰：AI发展正迎来第三波浪潮，而标志就是“智能体走进物理世界”。

他梳理了过去的脉络。第一波是预训练模型和聊天机器人（ChatGPT时刻），第二波是强化学习推理模型+辅助编程。那么第三波是什么？印奇认为，大概率是智能体，尤其是当智能体走出数字世界，进入物理世界的时候。

他指出，过去工作和生活的最小生产力单元是“个人”。但当智能体不仅能聊天，还能感知外部世界、赋能物理载体并采取行动时，智能体本身将成为最重要的生产力最小单元。他预测，未来每个程序员都会拥有一个编程智能体，一个人的能力边界将被极大地拓展。

智能体的时代，绝不仅仅是单点应用场景，而是一场巨大的产业结构性变革。其变革规模、强度和烈度，甚至可能超过PC互联网和移动互联网的总和。

印奇认为，未来3-5年，将出现三大结构性机遇。第一是“新系统”：未来的操作系统不再局限于某一设备，而是由大模型驱动，实现跨设备资源的重新分配，成为新的经济基础设施。第二是“新设备”：智能体将重新定义所有硬件。PC会演变为个人工作站，手机打电话功能弱化，恢复为控制其他设备的核心入口；新能源汽车下一阶段将进化为第一个大规模应用的Robot形态，成为真正的智能空间。第三是“新网络”：未来将出现超过10亿人使用的AI原生网络，实现人与人、人与信息、人与服务的高效链接。在这样的网络中，价值定价、经济学基础理论都将以算法形式重新定义。

最后，印奇强调，未来所有信息学产品的设计基础，需要从“以人为中心”升级为“以人机共生为中心”。这不仅是技术变革，更是新的秩序重构，涉及治理、权力分配、智能体行为的可信与可控。他的判断是：AI不会替代人，而是像PC和互联网一样，创造更多新角色。一个人，可以成为一个团队。

圆桌对话：AI与量子技术如何重塑科研范式

这场圆桌对话的嘉宾阵容堪称豪华：中国科学院院士、数学家鄂维南，2025年图灵奖得主、蒙特利尔大学教授吉尔·布拉萨德，2025年诺贝尔化学奖得主、清华大学讲席教授奥马尔·M·亚吉，以及复旦大学教授邱锡鹏。他们围绕两个核心议题展开：人工智能与量子技术如何改变科研方式？平台式科研是否可行？

奥马尔·亚吉分享了亲身经历：将大语言模型应用于化学晶体化过程。他表示，AI让学生们获得了前所未有的力量，以往需要数周甚至数月的工作，现在可以更高效完成。但他也发出了警示：如果不主动尝试将AI融入科研，最终可能面临被动局面——AI智能体告诉我们“科学应该怎么做”。

邱锡鹏指出，AI模型迭代正在加速，曲线越来越陡。AI不仅改变了传统科研速度，也改变了人工智能本身的发展。用AI建设模型基础设施、指导发展方向、训练下一代模型，正在形成“AI到AI”的闭环。但他也表达了对同质化的担忧：当所有人使用相同模型、讨论相似上下文时，未来的方法和成果可能趋于雷同。

吉尔·布拉萨德将量子信息技术列为继AI之后，计算机科学领域第二大快速发展的话题。他提出两个关键影响：一是解密风险，量子计算可能破解现有加密体系，甚至回溯解密过去存储的信息；二是安全通信，量子加密技术可提供完全无条件的通讯保护，从而化解风险。

四位嘉宾一致认为，平台式科研是未来的重要方向。亚吉强调，真正的平台需要整合全球不同文化、不同思维方式和不同解决问题的方法，让全球人才参与进来。邱锡鹏则提醒，平台必须人人可获益，而非仅服务于少数群体。

结语

从萨顿教授对“经验时代”的哲学思辨，到印奇对“智能体走进物理世界”的产业预判，再到四位顶尖学者对AI与量子技术重塑科研范式的跨学科对话——2026世界人工智能大会主论坛，呈现了一幅从学术前沿到产业落地的全景图景。

正如主持人邹韵所言，真正的智能，是在尝试中积累，在反馈中修正，在与真实世界的交互中“长”出来的。当智能体走出代码与屏幕，走进物理世界，人类与AI的共生时代，正在加速到来。