周伯文分享人工智能未来趋势；上海实验室提出通专融合路径；推动产业集群形成新质生产力。
在近日举行的中国发展高层论坛2026年年会上，人工智能产业化应用专题研讨会成为各界关注的焦点。上海人工智能实验室主任兼首席科学家周伯文在会上发表了深入见解，他强调当前人类社会正处于历史性的转折阶段，人工智能所引发的变革无论在深度还是广度上，都远远超出人们的预期。这种变革不仅影响技术领域，更将渗透到经济社会发展的各个层面，为新质生产力的培育注入强大动力。
周伯文系统总结了通用人工智能发展的三大核心技术趋势。首先是通用能力与专业能力的深度融合。他的团队早在2023年初就提出了“通专融合”的理念，并开发出SeaQuence框架，这一框架已成为上海人工智能实验室“书生系列”大模型的重要基础。通过这种融合方式，人工智能能够在保持广泛适用性的同时，针对特定领域实现高度专业化的表现，从而更好地服务于复杂实际场景。
其次，人工智能的应用能力正从单纯的“能做题”逐步转向“会办事”。过去，人工智能主要处理确定性的计算任务，而未来它将更多地面对不确定性的推理需求，例如在企业战略推演等模糊性较强的任务中发挥作用。这要求研究者进一步强化核心技术能力，让人工智能真正成为能够自主处理事务的智能助手。
第三，科学发现被视为对人工智能能力的终极考验。通用人工智能需要具备长任务推理、深度专业化以及自我进化等关键能力。上海人工智能实验室将“AGIforScience”设定为核心发展方向，旨在推动人工智能从单纯的工具革命升级为能够驱动革命的强大工具。这种转变将为科学研究带来革命性的突破，帮助人类在多个前沿领域实现新的发现。
周伯文进一步指出，在深化“人工智能+”行动的过程中，仍存在诸多挑战。为了更好地赋能新质生产力，需要从多个维度进行系统思考，特别是如何做好“四度”“三量”以及“四如何”等关键要素。这些要素共同构成了推动人工智能健康发展的框架体系，能够帮助产业界更好地应对复杂局面。
关于“四度”的具体内涵，周伯文进行了详细阐述。首先是拓展宽度，这意味着赋予人工智能更长的上下文处理能力和更丰富的输入信息形式，从而充分发挥端到端系统性变革的价值。其次是挖掘深度，确保大模型在长任务推理的每一个环节都具备高度专业性，以支撑复杂系统性任务的顺利执行。再次是提升密度，通过构建智能体之间的协同网络，实现高频次的信息交付与决策流转，推动更多业务流程实现人工智能原生化，并激活高效的数据循环机制。最后是加快速度，即提升人工智能自我进化的迭代效率，使其能力增长能够更好适应快速发展的产业需求。随着这些维度的持续提升，人工智能有望迎来新一轮的显著爆发，其核心价值将通过“三量”效应得到充分体现。
“三量”效应包括增量、变量和分量三个方面。增量效应体现在从“不能”到“能”的突破上，它能够赋能传统产业以及新兴领域，从而拓展新质生产力的应用边界。例如，在生物育种领域开发的“丰登”种业大模型，作为全球首个相关领域的AI科学家，实现了全基因组水平的基因性状关联推断，为农业科技进步提供了有力支持。变量效应则表现为对生产流程、决策机制以及要素组合等生产关系的深刻变革，能够驱动产业整体升级。分量效应则依托人工智能的自我学习和自我迭代特性，实现生产效率与升级速度的显著提升。这些效应共同构成了人工智能在经济社会发展中的重要贡献。
展望未来，周伯文提出需要锚定“四如何”来推动“人工智能+”行动走向更深层次。首先是如何让人工智能“加得上”。通专融合的发展趋势日益明显，“用大模型提升大模型”正在成为技术演进的重要方向。行业专用模型对于解决实际问题至关重要。中国拥有广阔的市场空间和丰富的应用场景资源，只有找准大模型与具体应用、场景以及数据的结合点，才能实现基础厚实与专业精深的双轮驱动，推动人工智能在各类场景中的有效落地。
其次是如何让人工智能“加得深”。人工智能平台化的发展窗口已经显现，借鉴互联网产业的发展经验，当应用走向平台化之后，才有可能形成产品标准化和规模化的产业集群。人工智能平台化可能沿着两条路径展开：一是构建垂直行业的专业平台，覆盖金融、医疗、制造等重点领域；二是打造横向的共性平台，例如智能体平台或企业级服务平台。无论哪一条路径率先实现规模化，都可能重塑人工智能的应用生态格局，并有望形成跨领域、大规模的智能原生产业集群，从而推动我国人工智能产业实现跨越式发展。
第三是如何让人工智能“加得稳”。场景服务的价值日益突出，从长远来看，人工智能的应用场景十分广阔。在推进过程中，需要重点把握几个方面：建立各领域的准入规则，注重数据和模型的服务价值，同时鼓励耐心资本进行长期投入，关注非共识领域的差异化发展路径，并陪伴技术迭代穿越可能的周期波动。这些措施有助于确保人工智能应用的稳定性和可持续性。
最后是如何让人工智能“加得顺”。智能技术的创新迭代需要在鼓励创新与防范风险之间找到合适的平衡点。同时，生成式人工智能的应用场景较为复杂，因此需要持续构建针对行业的特定安全能力，并建立业务能力准确的评价系统与验证系统。这些保障措施能够促进人工智能技术在安全可控的前提下顺畅发展。
总体而言，周伯文的分享为人工智能产业的未来发展提供了系统性的思考框架。通过不断深化通专融合、提升核心能力并构建良好生态，我国人工智能产业有望在全球竞争中占据更有利的位置，为经济社会发展贡献更多智慧和力量。这种前瞻性的探讨，不仅有助于业界把握技术方向，也为政策制定和产业布局提供了重要参考。
