智能体互信互联互操作全球合作倡议世界人工智能大会A股 【会议纪要】（来自我的AI外脑NBBOSS）

会议时间：2026年07月17日 14:33:34 - 17:40:51会议关键词：物理智能、世界模型、具身智能、AI治理、光电计算、基础模型、科学数据、新药研发、AI安全、数据聚合、青年AI、算力集群、异构计算、AI向善

一、主旨演讲：物理智能的六层阶梯（苏浩教授）物理知识分为六层：下三层（客观世界）：物体、状态、动力学上三层（绑定主体）：功能、目标、行为当前AI模型缺乏完整物理知识，尤其是上三层（力、手感、操作直觉）未被有效记录。物理智能需通过现实世界数据、跨机构协作聚合知识，而非仅靠互联网语料。三个判断：突破口在知识聚合，非模型架构；行业重心从演示惊艳转向运行可靠；信任靠可靠性一点一点积累。

二、圆桌：新青年与新一代AI（主持：陈凯，嘉宾：刘子明、曹越、诸葛明辰）刘子明：坚持“看网络”路线（符号与神经网络融合），不被导师看好，最终证明科学理解比单纯缩放更重要。曹越：两年前在扩散模型盛行时选择自回归路线训练视频模型，如今被广泛认可，强调第一性原理。诸葛明辰：放弃大厂offer、选择沙特KAUST读博，跟对导师，形成系统研究直觉。AI时代青年优势：刘子明：会“偷懒”——用AI发现现象，而非盲目堆勤奋；曹越：敢于相信AI能力，放弃人类ego，经历“aha moment”；诸葛明辰：擅长拆解任务、预设验证指标、在不确定中探索。未来展望：下一代AI应能自动发现新架构（如Transformer）、生成完整视频内容、实现通用最优问题求解。

三、基石对话：新型计算架构与全栈生态（主持：查浩，嘉宾：沈义辰、胡笑鹤、薛继龙）沈义辰（光计算）：光电融合分三步走——卡内、封装内、芯片内，预计3-5年内30%数据中心芯片含光芯片。胡笑鹤（算力集群）：提升集群效率需跨层优化（通信库、数据准备、异构互联），从软硬协同入手。薛继龙（异构调度）：需单点突破（如高速推理引擎TART）加开放开源生态（如Tile AI社区），打通芯片互联标准。短板讨论：国产算力短板从算子库转向超节点scale-up标准，需统一私有协议，协同解决。

四、主旨演讲：欧莱雅AI向美（Andrea Lascipella）AI是范式变革，消费者预期减少搜索时间，但AI对话式购物时长增加（平均11分钟）。三大支柱：消费者旅程（发现性、个性化、智能商务）；研发创新（科学知识合成、分子结构发现、配方优化）；员工赋能（技能升级、负责任AI）。强调尊重隐私、包容、偏差可控、绿色高效。

五、主旨演讲：科学数据应成为基础模型元素（王坚院士）科学数据（非文本）是AI理解物理世界的关键；当前AI仅读了论文文本，未碰原始科学数据。例子：18岁中学生用退役卫星旧数据发现15万新天体，说明旧数据可发现新问题。提出 021（Zero to One） 计划：让科学数据做tokenization，与文本、代码融合构建独立的基础模型（非垂直模型）。应用：地球科学中，将时间精度从百万年提升至一万年。

六、主旨演讲：AI制药与抗衰老（Alex Zhavoronkov）新药研发传统需12年，AI可将候选物发现缩短至9-12个月。英矽智能的AI平台已进入临床三期，针对衰老相关疾病（如肺纤维化），实现衰老逆转。已在浦东金桥建成机器人工厂，18个月内确认候选物。

七、圆桌：世界模型驱动具身智能（主持：江玉刚，嘉宾：姚卯清、陈立文、江旭）世界模型定义：姚卯清：核心是预测世界下一个状态，需多模态理解、物理规律、因果推理、长程推理。陈立文：应联合预测 action & state，比VLA更完备，可结合监督与强化学习。江旭：预测动作比预测状态更重要；世界模型本质是多模态大模型问题。技术瓶颈：陈立文：缺乏大规模物理交互数据（力、触觉等模态），“视频+几何”不完备。江旭：生成与理解难以统一表征，需架构创新；数据规模需达百亿小时级。姚卯清：互联网视频数据分布与实际物理任务不匹配，需原生构建真实接触数据。未来三年落地场景：姚卯清：制造业（高频刚需、环境可控、错误容忍度高），已实现产线机器人99%成功率。陈立文：制造业是“物理世界的coding”，中国有独特优势；已落地汽车线束流水线。江旭：更可能先从互联网视频数据丰富的日常生活场景爆发，但需高容错率商业模式（如助手、抽卡）。

八、主旨演讲：无界创新与有界守护（徐立）AI普惠：通过多模态长程任务，让“超级个体”（如园林师、视障人士）发挥创造力，创造新职业（未来10年将创造1.7亿新岗位）。安全理念：不做替代做增强，不做依赖做成长；从预训练、后训练到使用全链路保证安全。需打破治理孤岛，推动国际合作与教育。

九、治理圆桌：智能行为边界与长效安全框架（主持：周伯文，嘉宾：薛澜、杜宁凯、马克尼兹伯格）代理问题新挑战：薛澜：传统委托代理问题（目标不对齐、道德陷阱）在AI中依然存在，且AI无法承担法律责任，需技术+社会手段（如保险制度）。杜宁凯：效率与自主性必须平衡，不能把所有价值判断交给机器。马克尼兹伯格：需建立工程上可验证、可解释、可控的AI系统。共识：涉及生死、价值判断的决策永远不应交给AI。行动建议：安全成为全球共享科学（类似航空业统一标准）；制定全球行为红线协议；建立跨国监管与事故报告机制。周伯文总结：AI可代表行动，但不能代表负责；每一次授权都应可撤回；验证能力的速度必须快于代理权的速度。

十、颁奖环节：Cell之星获奖项目包括：深度原理、激流科技、中兴通讯、西智、必任、木兮、燧元、天数智新、Siemens AG、踏实智行、国家管网集团、品鉴智能等。本纪要为会议核心内容书面化整理，忽略散场后非正式对话。

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