在Coding（代碼）和Agent（智能體）能力火爆之後，AI的下一步將走向何方？

在2026WAIC現場，上海人工智慧實驗室主任、首席科學家周伯文在接受澎湃新聞記者等採訪時表示，上海人工智慧實驗室正式推出新一代科學發現平臺“書生·端硯”。該平臺是實驗室“AGI4S珠穆朗瑪計畫”核心落地成果，在2025年上線的初代“書生”平臺基礎上全面升級，打通從科研假設到實物實驗的完整鏈路，為科研人員提供一站式人工智慧科研輔助能力。

“書生不是只會四書五經的應試者，而是琴棋書畫、六藝皆精的通才。”周伯文向澎湃新聞記者這樣解釋新平臺命名的由來。在他看來，中國傳統語境中的“書生”本就具備跨學科的通識能力，而“端硯”則是書生產出影響力不可或缺的載體，這正是新平臺的核心定位：成為科學家的“硯臺”，助力從0到1的原始創新，乃至0到10、10到100的全產業鏈創新。

AI治理“登山論”：發展與安全不是拔河

針對全球關注的AI治理議題，周伯文首次提出“登山論”。

“過去大家覺得發展和安全是拔河，但我現在更願意把它比作登山：每一步向上攀登的同時，都要確保腳下踩的是安全的。不能為了登頂無視風險，也不能為了安全停滯不前。”在他看來，AI作為認知層面最具革命性的技術突破，其風險呈現雙重屬性：

有作為工具的風險：既包括網路攻擊能力，也包括自動修復漏洞的防禦能力，技術本身是雙刃劍；也有作為認知主體的風險：存在短中長期的邊界不確定性，“就像小時候看起來很可愛的小老虎，長大後可能反噬人類”。

他以深度學習泰斗辛頓的自我修正為例：2015-2016年間，辛頓曾預言5年內放射科醫生將失業，但就在近期公開承認自己錯了，“他高估了技術進步的速度，低估了技術與社會制度的耦合關係。”周伯文坦言，即便是頂尖技術專家，也常常誤判技術與社會的互動規律，這正是治理的必要性所在。

談及中國在全球AI治理中的角色，周伯文認為中國正發揮越來越重要的作用：一是技術層面全生態領先，從人才、算力到模型、應用全方位突破；二是最高層態度明確，“統籌發展與安全”的戰略保持了罕見的長期一致性，對比美國兩黨反復搖擺、歐洲各國政策分歧，中國展現了負責任大國的擔當；三是技術治理方案既有理論思考也有落地實踐，中國學者的聲音在國際學術對話中越來越受重視。

顛覆性創新來自年輕人

作為國家級戰略科技力量，上海人工智慧實驗室如何平衡前沿探索與產業落地？

據周伯文介紹，在上海人工智慧實驗室裏，由年輕人主導的學術委員會機制正在打破傳統研究院“所長-院長”的層級制，每個領域由年輕人推舉組成學術委員會，像學術PM一樣共同決定前沿方向、資源分配、成果評價，不講人才帽子，只看是否解決真問題。

此外，實驗室專設前沿探索中心，鼓勵年輕人自下而上提出非共識、高不確定性的想法，不要求寫冗長的專案申請書，只需要講清楚差異化與前沿性。入選者可額外獲得算力、團隊支持，在主線任務之外開展探索。

探索的結果有三種可能：成功並升級為新的實驗室主線任務、成功並走向成果轉化、證明此路不通——“第三種也是成功，因為它幫整個領域排除了錯誤方向。”周伯文特別提到，一位博士生提出的想法被採納後，成為見習研究員帶領團隊，規模甚至超過資深研究員的團隊，“職級和帶團隊的權力可以分開，顛覆性創新往往來自年輕人。”

中國研發效率為AI增長提供沃土

針對AI產業的資本熱度，周伯文認為，當前中國的研發效率、算力成本和應用場景為AI高速增長提供沃土。他用工業革命的歷史類比當下：

“蒸汽機剛發明的時候，紡織廠只是把水車換成了蒸汽機，廠房還留在深山老林裏靠水的地方，效率提升非常有限。直到有人意識到‘既然不需要水力了，為什麼不把廠搬到港口邊、城市裏？’重新圍繞蒸汽機重構整個生產流程，這才真正誕生了工業革命。”

在他看來，今天的AI正處在“換了蒸汽機但還沒搬廠房”的階段：技術成熟度已經到了新高度，但社會還沒有圍繞AI重構生產流程。未來的AI原生組織將淡化“崗位”概念，轉而以“技能動態組合”的方式完成結果導向的任務——這才是生產力真正爆發的時刻。

如今，中美在開源和閉源上似乎出現流派分化，中國開源大模型已經達到世界先進水準，而美國似乎更多走向了閉源，在周伯文看來，開源閉源各有價值，企業應根據商業模式選擇。

“大模型生態一定要實現通專融合，將通用模型的能力與私有化的企業能力相結合。”周伯文描述，“就像一艘船，大模型就像水，水漲船高，無論模型能力提升到什麼水準，船都是自己控制的，這樣才能實現更大規模的商業化圖景。”

來源：中國澎湃新聞