7月17日上午，在WAIC 2026的主论坛上，两位重量级发言人的观点形成了极具张力的对峙，引发了业界对人工智能发展路径的深度思考。

第一位发言者是2024年图灵奖得主、强化学习领域的奠基人之一——理查德·萨顿。他的演讲虽不长，但几乎每一句话都在拆解当前AI产业所依赖的“根基”。

他开场便直言：“有人会害怕AI，他们也有理由夸大其重要性，尤其是夸大AI进步的速度。”随后，他直指行业普遍混淆的两个核心概念——智能与计算。“这里大部分讨论的是计算能力，我们必须把两者的定义严格区分。”他进一步毫不客气地指出，当前AI系统“主要是在利用人类知识的力量，并将其传递给我们，它们自身并不具备发现新知识的能力”。“从很多方面来看，它们还很弱小，在整个思考过程中仍存在不少问题，远没有人们想象中那么强大。”

他还特意纠正了一个被行业反复提及的概念——“图灵测试”。他说，图灵本人从未使用过“图灵测试”这个说法，他提出的是“模仿游戏”。行业普遍误解了图灵，将“像人一样行为”作为人工智能的标准，这并非图灵的本意。

萨顿最核心的判断是：我们仍处于“人类数据的时代”。大部分机器学习本质上是在进行知识转移——从人转移到机器。但这条路径“现在已经接近极限了，许多高质量数据源已被用尽，生成新知识是这个范式无法做到的。”

他主张，AI应该迈向“经验时代”——需要新的数据来源，来自智能体自身的经验，来自它与世界的互动。“这是第一视角的。”他举了AlphaGo和AlphaProof的例子，还播放了一段婴儿玩玩具的视频，用以说明什么是“通过行为决定输入”——婴儿没有静态数据集，他的行为本身就决定了他会收集什么数据。

他的结论非常直白：现在的LLM“没有奖励信号，无法判断一个行为是好是坏”，“基本上无法区分真伪”。他最后总结道：“现在的AI还不够强大，我个人认为它比较弱小且不可靠，因为它会产生大量错觉。”

但紧接着，他又补了一句：“不过，它同时又非常有用。”

紧随其后发言的，是阶跃星辰董事长、千里科技董事长印奇。

印奇回顾了自己15年的AI创业经历，感慨AI创业已从小众赛道演变为全球重要共识。他判断，2026年模型能力正在跨越一个关键临界点。“AI已从只能连续执行数秒任务，进阶到能够独立工作数十小时，行业正站在AGI高峰的山脚下。”

他提出了“三大结构性变革”——新系统、新载体、新网络。在新系统层面，他提出了“Agentic OS”的概念，认为智能体能力由模型能力与智能体操作系统能力共同决定，“这决定了智能体能走多远”。在新载体层面，终端设计理念将从“以人为本”进一步走向“人机共生”，电脑、手机、汽车和机器人，将成为同一智能体在不同场景下的不同“身体”。在新网络层面，他提出“A2A网络”将连接人与智能体，智能体将拥有自身的身份、能力与信用，能够“自主寻找伙伴、组织协作和完成交易”。

印奇认为，智能体将从聊天工具进化为“生产力的最小单元”。未来，工程师、设计师、研究员都能拥有专属智能体，从而“使一个人具备一支团队的能力”。

他也谈到了风险。智能体进入现实世界，带来的“不只是能力跃迁，更是秩序重构”。行业需要回答：智能体代表谁行动？行动后果由谁负责？如何确保身份可信、权限可控、行为可追溯？他说：“未来不是机器替代人的世界，而是人与智能共同进化的世界。当智能体进入物理世界，每个人的可能，都将被十倍放大。”

把两个人的发言放在一起看，很有意思——他们其实指向同一个方向，但态度截然不同。

萨顿在否定当下。他否定的不是“智能体”这个方向，而是今天整个行业依赖静态人类数据、堆算力的路径。他说这条路已经走到头了，AI需要从自己的经验中学习，而现在的模型“比较弱小且不可靠”。

印奇在押注未来。他押的，恰恰就是萨顿所描述的那个方向——智能体走出数字屏幕，进入物理世界。但他比萨顿乐观得多。他认为临界点已经到来，变革就在眼前，而且“每个人的可能都将被十倍放大”。

两人在终点上没有分歧，都认为经验驱动的智能体是未来。但在节奏上，一个觉得还没到火候，一个觉得就在此刻。

萨顿的批评如果成立，今天所有靠堆参数、喂数据做大模型的公司，都将面临范式层面的挑战。而印奇的判断如果成立，未来3到5年，整个硬件产业和操作系统生态都要重写。

WAIC 2026的主论坛，就这样把两种声音同时摆在了台上。一位来自学术界最顶尖的理论奠基人，一位来自产业界最激进的创业者。至于谁对谁错，可能需要三到五年才能验证。但至少在今天，这场对话本身，就是一个行业现状的注脚——AI走到2026年，共识在减少，分歧在增多。

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