（来源：澎湃新闻）

在Coding（代码）和Agent（智能体）能力成为行业顶流之后，AI的下一步到底会走向哪里？这个问题，正在2026WAIC现场被反复追问。

上海人工智能实验室主任、首席科学家周伯文，在接受采访时给出了一个明确的答案：实验室正式推出了新一代科学发现平台——“书生·端砚”。这个平台，是实验室“AGI4S珠穆朗玛计划”的核心落地成果。简单来说，在2025年初代“书生”平台的基础上，它完成了全面升级，打通了从科研假设到实物实验的完整链路，相当于给科研人员提供了一个一站式的人工智能科研辅助能力。

“书生不是只会四书五经的应试者，而是琴棋书画、六艺皆精的通才。”周伯文这样解释新平台的命名逻辑。在他看来，中国传统语境中的“书生”本就具备跨学科的通识能力，而“端砚”则是书生产出影响力不可或缺的载体。所以，新平台的核心定位非常清晰：成为科学家的“砚台”，助力从0到1的原始创新，乃至0到10、10到100的全产业链创新。

AI治理“登山论”：发展与安全不是拔河

针对全球关注的AI治理议题，周伯文首次提出了一个形象的比喻——“登山论”。

“过去大家觉得发展和安全是拔河，但我现在更愿意把它比作登山：每一步向上攀登的同时，都要确保脚下踩的是安全的。不能为了登顶无视风险，也不能为了安全停滞不前。”在他看来，AI作为认知层面最具革命性的技术突破，其风险呈现出双重属性。

一方面，它是作为工具的风险：既包括网络攻击能力，也包括自动修复漏洞的防御能力，技术本身是双刃剑。另一方面，它是作为认知主体的风险：存在短中长期的边界不确定性，就像小时候看起来很可爱的小老虎，长大之后可能反噬人类。

他以深度学习泰斗杰弗里·辛顿的自我修正为例。2015-2016年间，辛顿曾预言5年内放射科医生将失业，但就在近期，他公开承认自己错了，坦言“高估了技术进步的速度，低估了技术与社会制度的耦合关系”。周伯文坦言，即便是顶尖技术专家，也常常误判技术与社会的互动规律，这正是治理的必要性所在。

谈及中国在全球AI治理中的角色，周伯文认为中国正发挥越来越重要的作用。从技术层面看，是全生态领先，从人才、算力到模型、应用，全方位突破。从战略层面看，最高层态度明确，“统筹发展与安全”的战略保持了罕见的长期一致性，对比美国两党反复摇摆、欧洲各国政策分歧，中国展现出了负责任大国的担当。从实践层面看，技术治理方案既有理论思考，也有落地实践，中国学者的声音在国际学术对话中越来越受重视。

碘伏性创新来自年轻人

作为国家级战略科技力量，上海人工智能实验室如何平衡前沿探索与产业落地？

据周伯文介绍，实验室里设立了一套由年轻人主导的学术委员会机制，正在打破传统研究院“所长-院长”的层级制。每个领域由年轻人推举组成学术委员会，像学术PM一样共同决定前沿方向、资源分配、成果评价。不讲人才帽子，只看是否解决真问题。

除此之外，实验室还专门设立了前沿探索中心，鼓励年轻人自下而上提出非共识、高不确定性的想法。不要求写冗长的项目申请书，只需要讲清楚差异化和前沿性。入选者可以额外获得算力、团队支持，在主线任务之外开展探索。

探索的结果有三种可能：成功并升级为新的实验室主线任务、成功并走向成果转化、或者证明此路不通。周伯文特别提到，第三种情况也是成功，因为它帮整个领域排除了错误方向。他还举了一个例子：一位博士生提出的想法被采纳后，成为见习研究员带领团队，规模甚至超过了资深研究员的团队。“职级和带团队的权力可以分开，碘伏性创新往往来自年轻人。”

中国研发效率为AI增长提供沃土

针对AI产业的资本热度，周伯文认为，当前中国的研发效率、算力成本和应用场景，正在为AI高速增长提供沃土。他用工业革命的历史类比了当下的情况。

“蒸汽机刚发明的时候，纺织厂只是把水车换成了蒸汽机，厂房还留在深山老林里靠水的地方，效率提升非常有限。直到有人意识到‘既然不需要水力了，为什么不把厂搬到港口边、城市里？’重新围绕蒸汽机重构整个生产流程，这才真正诞生了工业革命。”

在他看来，今天的AI正处在“换了蒸汽机但还没搬厂房”的阶段：技术成熟度已经到了新高度，但社会还没有围绕AI重构生产流程。未来的AI原生组织，将淡化“岗位”概念，转而以“技能动态组合”的方式完成结果导向的任务——这才是生产力真正爆发的时刻。

如今，中美在开源和闭源上似乎出现了流派分化。中国开源大模型已经达到世界先进水平，而美国似乎更多走向了闭源。在周伯文看来，开源和闭源各有价值，企业应该根据商业模式来选择。

“大模型生态一定要实现通专融合，将通用模型的能力与私有化的企业能力相结合。”他描述道，“就像一艘船，大模型就像水，水涨船高。无论模型能力提升到什么水平，船都是自己控制的，这样才能实现更大规模的商业化图景。”