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當你可以隨時隨地查看自身器官的健康狀況，當機器人在你下班回家時做好了滿滿一桌飯菜，當你周遭的一切場景都有了實時更新的數字鏡像——這不是科幻電影，而是張亞勤在其新書《智能涌現》中預言的、正在發生的未來。
今年2月，在一場以“人工智能的未來：從科研到產業化”為主題的論壇中，清華大學智能產業研究院（AIR）院長張亞勤表示：

“10年后，機器人將可能比人都多，會陸續進入工廠、社會，最終形態是進入家庭。未來每個人、每個家庭都有機器人。”

這一預言背后，是他領導的AIR研究院正在推進的三大方向——多模態大模型、自動駕駛和生物智能。

作為中國AI產業化的關鍵推手，張亞勤的職業生涯本身就是一部技術進化史：12歲考入中科大少年班，31歲成為IEEE百年歷史上最年輕的院士，從微軟亞洲研究院的奠基者到百度總裁，再到清華AIR的創立者。他始終強調一個理念：AI必須與產業結合，像電力一樣成為基礎生產力。

如今，這位橫跨產學研各界的三院院士，將其數十年來對AI的思考與實踐凝練成最新著作《智能涌現》。本書引發了產學研商各界的廣泛關注，并獲得了姚期智、雷軍、李開復、施瓦布等全球頂尖領袖的聯袂推薦。

“涌現（emergence）”，是AI大模型領域中的一個專業詞匯，指的是當數據量和模型參數的體量達到一定程度，模型的準確度和可預測性會突然發生跳躍式提升。

在張亞勤看來，“涌現”現象描述了規模與性能之間的關系，它不止適用于AI大模型，更是一條貫穿人類科技發展史的普遍規律。18世紀末的蒸汽革命、20世紀初的電氣與能源革命、20世紀末的信息革命，無不是在海量科學研究成果的基礎上，以關鍵性通用技術為基石，承托起社會經濟的指數級增長。

那么，我們該如何觸發智能時代的突破性技術涌現，它又該怎樣反哺產業升級？圍繞這一主題，《智能涌現》全面探討了人工智能技術的最新演變趨勢，它如何賦能生命科學、具身智能等領域，又將如何影響各個產業未來的發展機遇與創新路徑。

此外，書中還為各行各業的普通人提供了許多智能時代的生存建議：我們如何與AI協作共生？又如何在AI大潮中保持自己的獨立思考？

第四次工業革命的大門即將打開，我們每個人，都要為此做好準備。

AI時代不可不知的技術革命

我們都知道，過去200多年來，技術革命的浪潮大致經歷了三個階段：從工業化到電氣化，再到如今的信息化或者說數字化。然而你是否知道，數字化浪潮本身同樣也可以分為三大階段？《智能涌現》甫一開篇，張亞勤便指出，我們經歷了“數字化1.0”和“2.0”，目前正經歷著向“數字化3.0”的升維躍遷。

數字化1.0是信息的數字化，目標是將物理信息轉化為電子數據，比如數碼相機、PC文檔等。2.0是流程的數字化，聚焦企業數字化與關系重構，各種互聯網平臺崛起，通過連接人、商品和信息，極大提升了交互效率。

而數字化3.0則將重點轉向了物理世界與生物世界的全面數字化，這將徹底改變我們與世界的交互方式。通過AI技術，我們可以實現從比特到原子的回歸，將數字世界與物理世界緊密連接起來。這種融合將帶來全新的商業模式和經濟增長點，推動社會經濟的全面升級。

我們需要格外關注數字化3.0進程中的“涌現”時刻。2022年11月30日，OpenAI發布ChatGPT，標志著生成式AI進入大眾視野。張亞勤在《智能涌現》中評價：“人類歷史上首次出現了真正可以通過圖靈測試的智能體。”此后短短兩年多時間，AI技術在三個方面實現了躍遷：

從“小模型”到“大模型”：參數規模突破萬億級，涌現出邏輯推理與泛化能力；從“單模態”到“多模態”：文本、圖像、語音的融合實現“類人”感知；從“數字智能”到“物理智能”：AI通過機器人、自動駕駛與物理世界交互。

尤為令人欣喜的是，這一次技術革命當中，正不斷有中國企業“涌現”出來。

2025年春節前，一家中國企業創造了屬于自己的“ChatGPT時刻”。DeepSeek（深度求索）刷新了大規模依賴算力出奇跡的固有模式，用更少的資源、更小的團隊、更短的時間，訓練出性能達到全球頂尖水平的新一代模型。它還打破了ChatGPT“兩個月用戶數突破1億”的紀錄，僅用7天便實現了1億用戶的增長。

張亞勤認為，大模型正成為AI時代的操作系統，如同PC時代的Windows、移動時代的iOS/Android，其意義不僅在于技術突破，更在于重構產業生態——未來將是“基礎大模型+垂直大模型+邊緣模型”的混合架構，每個企業都能基于自身數據訓練專屬智能體。

但他同時也提醒道，面對技術狂飆，我們需要以“3R原則”來平衡創新與風險，既要“積極響應”（responsive），主動探尋AI價值的各個剖面，也要“韌性發展”（resilient），確保AI技術可解釋、可證明、可融入、可監管、可應用，更要“堅守價值”（responsible），明白技術被濫用的潛在可能，將倫理和價值觀置于技術問題之上。

正如他所強調的，“AI不該獨立于人類體系之外，也不應有任何超越其他技術而被獨立對待的特殊地位。它的終極使命是幫助人類，而非傷害。”

AI+X，正在改變我們的生活

AI如何幫助人類？一個重要的標準是，它需要去解決真實世界的難題。
張亞勤認為，未來的發展方向將是智能+X（AI+X），即把日漸強大的AI能力投射到千行百業。“X”既是無限可能的產業，也是無限產業的可能。
在《智能涌現》中，我們可以看到AI技術從實驗室走向產業應用的清晰路徑。這些創新不僅代表著科技前沿，更將深刻影響每個人的日常生活。

人工智能是賽博朋克幻想中的重要組成部分。圖為電影《攻殼機動隊》劇照

比如，AI與生命科學的融合，正在重塑我們的健康未來。以往需要10～15年研發的新藥，現在通過AI輔助可將周期縮短至2～3年。未來，治療癌癥等疑難病癥的藥物研發將大幅提速。

AI醫生的出現同樣令人矚目。2024年上線的“智能體醫院”中，42位AI醫生通過海量虛擬診療實踐，已具備媲美人類醫師的診斷能力。這種技術不僅能緩解醫療資源緊張，更能讓偏遠地區患者獲得優質醫療服務。

基因科學也因AI迎來革命。通過將基因序列視為“生命語言”，科學家開發出GeneBERT等模型，能更精準地預測基因突變與疾病關聯。就像智能手機改變通訊方式一樣，這些突破正在讓個性化醫療成為可能。

AI的另一個重要應用場景，是以綠色計算賦能可持續發展。

在能源領域，借助智慧物聯（AIoT）技術，碳排放得以實時監測，智能機組控制實現優化。在綠色建筑方面，AIoT同樣發揮著關鍵作用。智能樓宇中的電梯、空調等設備的能耗可實現智能調控，從而有效降低生活成本。

在交通領域，AIoT通過預測調度交通流量，緩解擁堵狀況，減少汽車尾氣排放，讓出行變得更加綠色、高效。此外，制造業通過融入AI實現“智造”升級，在提升產品品質的同時，降低了能耗與運輸碳排放，讓消費者購買到的產品更加環保。

如果說AI在醫療、環保等領域的應用，是為傳統行業插上了無形的翅膀，那么智能機器人產業，就是AI應用在新興領域具象的表達。

在這一過程中，Real2Sim2Real（RSR）概念尤為重要。它通過場景理解和系統理解，將任務遷移至虛擬空間仿真優化，再應用于現實系統。比如在導盲機器人和城市無人機定位導航項目中，RSR技術已得到應用。

隨著技術發展，機器人正快速掌握復雜技能，比如護理機器人能通過模擬訓練，學會輕柔地扶起老人，教育機器人則能適應不同孩子的學習節奏。RSR模式為具身智能發展帶來新機遇，有望讓機器人更快走進公眾生活，為我們創造更智能的生活助手。

80億人置身其中，變革沒有旁觀者

當智能涌現的時代呼嘯而來，張亞勤在《智能涌現》中為我們揭示了一個關鍵事實：這場變革沒有旁觀者，全球80億人都已置身其中。從硅谷的AI實驗室到非洲的數字化農場，從華爾街的算法交易到東南亞的電商小店，人工智能正在重塑每一種行業、每一份工作、每一處角落，以及每一個人。

在這場變革中，技術終將回歸人性本質。我們或是主動接納它，或是被浪潮席卷，但無論如何，我們都需要重新思考如何與AI協作共生。

《智能涌現》中收錄了多篇張亞勤同各界大佬的“高端對話”，涵蓋金融、科技、文化等多個產業。他與經濟學家朱云來探討AI投資邏輯，與導演郭帆暢想“電影工業3.0”，與《人類簡史》作者赫拉利辯論AI倫理……這些跨界碰撞，展現了AI如何滲透經濟、文化、社會的每個角落。

2025年，在達沃斯舉辦的人工智能全球發展與合作分論壇上，張亞勤（右一）與諾貝爾獎獲得者戴密斯·哈薩比斯（左一）、伯克利大學計算機系教授宋曉冬(左二)、圖靈獎獲得者約書亞·本吉奧（左三）共同探討國際合作

對于更多讀者、特別是青年讀者，張亞勤還給出了自己多年經驗總結而成的忠告。

首先，要保持對世界的好奇，做永恒的學習者。在人工智能時代，機器在學習，人類更應該不斷學習，錘煉自己學習新知識的能力。

其次，要有獨特的觀點和視角，不要隨波逐流。人工智能會越來越強大，它可以比任何人更圓滑和全面，但它唯一無法生成的，就是我們自己獨特的觀點。

再次，要將倫理和人文精神放在心中。特別是隨著人工智能的發展，我們會面臨更多的選擇、迷茫和誘惑，這一點就更為重要。

最后，要明白人生是賽場，而非戰場。技術革命總是伴隨著新一輪的競爭，但它終究會創造更豐富、更多元的機會。通過大膽嘗試、公平競爭，每個人都有機會成為贏家。

大潮既涌，曙光將現。這場80億人共同參與的智能革命，正在重新定義生產、生活乃至生命的每一個環節。我們既是變革的見證者，更是未來的塑造者。

唯有理解變革，才能應對變革！