「學思平治」王永昌：人類可能創造一個“類人類”的新物種

王永昌：人類可能創造一個“類人類”的新物種

學思平治

讓思想被聽見，讓價值被傳遞。潮新聞《聲動》欄目聚焦社會各界名家大咖、領軍人物的聲音，為時代留聲。

今天為您帶來浙江省人大常委會原副主任、省文史研究館館長王永昌在2026浙商AI領導力峰會上的發言。

尊敬的各位領導，各位來賓，各位企業家朋友：

大家下午好！非常高興能有機會交流一下自己學習AI的一些體會。

一、兩個80年

大家知道，人類發明第一臺計算機是1946年。到今天剛好80年。第二次世界大戰結束也差不多80年。這兩個80年頗有點意思。從國際格局角度講，第二次世界大戰以后所形成的國際社會基本秩序，包括聯合國制度、WTO、國際貨幣體系在內的格局，現在正風云變幻，處于重大分化變革時期。如今，由計算機發明所撬動的人工智能發展，也剛好處在風起云涌的巨大變革時期。一個是國際力量的變革，一個是人類技術力量的變革。這兩個重大變革，正塑造著我們今天的時代。今天的時代，是一個百年未有之大變局的時代。這兩個大變革肯定有很多交叉的因素，人工智能也不可避免地會帶來國際力量和經濟社會的新變革。毫無疑問，它們都將成為我們這個時代發展進程中的重要特征。

二、浙商的AI“先知先覺”

浙商是一個勇立潮頭的市場群體。無論是改革開放還是創新發展，包括科技創新領域，浙商總體上都是有些“先知先覺”的，他們總能敏銳地捕捉市場新需求，敢于投石問路，勇于冒風險，積極進取爭先。浙商之所以成為浙商，之所以成為一個商業新群體，之所以能不斷開拓發展新天地，就是因為浙商總能比人家“醒得早”。醒得早，光躺在床上還不行，還要“起得早”。醒了趕緊起床，起得早還不能磨洋工、發呆，還要“干得早”，要行動得早。這叫見識早，行動要快。比如，當人工智能發展剛剛步入一個新的關鍵節點時，我們浙商就搶占先機，舉行了“2026青年企業家AI 領導力行動計劃”峰會。

這多少有點出乎我的預料。因為現在對大多數人來說，總體上是如何適應人工智能帶來的新變局?；顒咏M織者就鮮明地提出了“不AI就出局”的時代拷問。我們浙商就要早一點“先知先覺”、早一點行動起來。我們浙商不但要適應，還要去引領，發揮率先的引領作用。這就是浙商的特點和風范：敢為人先，早人一步，快人一拍，還要干得比人好一些，能起領導作用。我們浙商群體從現在起迅速形成共識，全力以赴去擁抱人工智能所帶來的發展新機遇：既能適應發展潮流，還要調整提升自己，去引領發展新趨向。

對我們多數人或者說多數企業來說，主要是AI的運用問題。浙商對人工智能的理解、運用，尤其與產業、企業的結合，應該有更多的條件比人家快一步、早一步，干得好一點。因為，從目前全國發展態勢來講，杭州、深圳、蘇州、上海和北京這些地方，是人工智能發展的高地和引領地。浙江尤其是杭州的企業，應該搶占人工智能發展新機遇，推動人工智能技術全面落地生根、開花結果。這方面要創造出新經驗，做出新貢獻。

三、提出讓機器學習人的智能是人類的一次大覺悟

下面，我想用幾分鐘時間，談談人工智能當前發展態勢的若干情況。

剛才，講到計算機是1946年發明的，那是因戰爭需要而誕生的。1956年，人類第一次提出了“人工智能”的概念。提出這個概念后，人工智能就作為一個獨立的學科、專門的領域進行科學研究了。這是人類歷史上的一次大覺醒，意義非凡！機器怎樣學習、能夠學習人的智能呢？這個近乎“異想天開”的問題，被計算機專家們想到了。從這種意義上講，不怕做不到，就怕想不到啊。由此，人類就開啟了人工智能的漫漫征途，這是一座雄闊的智能化長城。人工智能本質上就是人創造的智能。或者更確切地說，人工智能就是讓機器來學習人的智能。讓機器學習人的智能，就是讓機器聽得懂人說的話，看得懂人寫的字，這是人工智能最早，也是最基本的邏輯起點。

目前，計算機的各個模型都屬于語言大模型，學習人的智能，你不能打開腦袋去學。人的智能在大腦中活動，大腦很大程度上是一個封閉或半封閉的系統，你沒辦法直接去模仿學習。至少，人類目前還沒有真正造出生物的“人的大腦”。不過，好在人的大腦的智能活動，并不完全是封閉的“黑洞”，它是要外在地表現出來的，也就是會用自己的語言說出來，后面又發明文字把語言記錄下來。計算機首先要學的，也是最直觀、最成熟的路徑，就是學習、理解人的自然語言。人類自然語言在計算機出現之前就已經很成熟了，包括各類單詞、語法、字典、詞典等都是現存的。把各類單詞按照一定語法進行處理，輸入計算機，它就能懂人的話，也就是會說人的話了。

四、人工智能經歷的規則式、概率式、生成式三大階段

大約從1956年到1989年的30多年時間里，機器學習人的智能尚處在一個起步階段，相當于幼兒園、小學水平。這個階段的機器學習，主要是我們人把各種規則指令輸入到計算機里，然后讓計算機按照輸入的規則去簡單計算，比如1+1等于2，2+2等于4，就是按你制定的規則進行計算，如此簡單的加減數字，人腦不比計算機慢，但如果計算復雜的數字，人腦一下子想不過來，而計算機卻比人腦快多了，而且不太會有失誤，大大超過人腦的計算能力。這個階段的人工智能是機械的，近乎完全是按規則指令運行的，基本上是一種規則性的人工智能。

第二大階段，從1989年到2016年。人工智能由按固定規則運行進入了按統計概率運行的階段。這是一個質的新飛躍。只要我們把足夠多的相關案例輸進去，計算機就能從這些案例中得出是否為同類案例的判斷。比方說，我們給計算機輸入1000條有關電信詐騙的信息，然后提煉出構成“詐騙信息”的一些基本要件，計算機就能對新接收到的信息進行判斷，進而推導出是否詐騙的結論，也就是能基于統計概率得出判斷。雖然是統計式的概率計算，但這是邁上“智能化”的重大進步。因為，這個“統計概率”使人工智能真正開始有了自己的模型。這就是統計概率模型。

第三階段是2017年到2024年。這是一個生成式AI時期，短短幾年時間，人工智能呈現出加速發展態勢。2017年，Google的研究團隊發表了一篇名為《Attention Is All You Need》的論文，正式提出了Transformer架構。Transformer是用編碼器—解碼器的神經網絡模型來處理文本數據的，Transformer架構的主要原理，就是你輸入整篇文本后，它能像神經網絡那樣整體地看到所有的詞，在處理每句話時能通過“自注意力機制”，精準判斷出哪些詞之間關系更重要，從而把文本里的一些核心內容抓取出來，做出精準的判斷。Transformer架構的突破，成了近年來AI爆發式變革的最關鍵的技術基石。這意味著人工智能真正開始有了自我感知，具備一定的深度探索能力。我們所說的大模型，就是從2017年開始的。有了Transformer架構，AI模型很快得到了革命性優化。2015年成立的OpenAI（美國開放人工智能研究中心）于2018年推出了生成式模型：GPT-1，它擁有1.17億參數。AI模型“參數”類似于人腦神經網絡里的“神經元”。隨后，OpenAI相繼在2019年、2020年、2023年推出了GPT五個以上版本。最新版本的參數高達10萬億到30萬億。到2025年，參數規模達到100億以上才能算大模型。截至2025年底，中國已發布了1509個大模型。近幾年來，國內外各類大模型出現了爆發式增長，平均每7個月就會更新一個大模型。如今，大家可以通過ChatGPT或者豆包等模型去和AI聊天或答題，感受AI的淵博知識。2023年、2024年，AI成為爆發熱點。但基于大模型AI的應用多以對話形式出現，因為對話體驗是最直接也是最簡單的方式。與對話式AI同時期，還出現了Stable Diffusion（縮寫為SD），SD是一個文生圖大模型，它可以根據輸入文字的描述自動生成高質量圖像?，F在的人工智能不僅是單模態生成式的，而且是多模態的，同時包含文本、音頻、圖像等模態。所以，生成式AI或者知識性、信息性智能的進一步發展，主要已不是參數的量的擴張，而主要在于提升數據質量，尤其是如何將其應用于現實生產生活。

近年來，中國各種大模型如雨后春筍般爆發出來，各種模型更新換代很快。那么，目前最先進的是哪個模型呢？現在有不同說法，而且各個模型特點也不相同，從技術層次講，DeepSeek 還是比較先進的。前幾天，我看到上海稀宇科技公司的有關材料，其MinMax模型是多模態的。2026年年初發布的M2.5版，在編程與智能體場景領域達到了全球領先水平，其01系列開源模型支持高達400萬token的輸入長度，是GPT-4的32倍，極大突破了Transformer架構的記憶瓶頸。

五、目前人工智能的若干發展態勢

今天的人工智能正處于一個爆發式增長階段。現在的主要發展態勢有：

第一，已經開始研發生物人工智能、類腦人工智能。最具代表性的是浙江大學研發的達爾文類腦計算機，使用了人造腦細胞，其參數達到20億規模。盡管與人腦的860億“神經元”相比差距巨大，但也相當了不起。這方面最先進的是澳大利亞的皮層實驗室，2025年3月推出了名為“CL1”的“世界首臺”生物計算機。該計算機運行一個生物智能操作系統biOS，負責向神經元發送電脈沖并接收其響應。它不是人造的，而是用人的細胞培育的。盡管目前腦細胞只能存活幾個月，但比原來只能存活幾天有了重要進展。它們經過訓練，可以模擬打乒乓球的動作。這是一個革命性突破，今后也許真的能造出類似的人腦來了。當然，這需要走漫長的路。

第二個態勢是人工智能語言大模型的進化升級。目前，語言大模型除了一個量的升級外，最主要是數據的質量問題?；ヂ摼W上的各種信息很多，都可以作為參數進入，所以數據質量更為重要。當然，大模型運行技術、方法、算力、成本、能耗都有進化升級的問題。但就“語言”大模型角度講，機器的“語言學習”“存儲記憶”“理解對話”，應不再是主要問題了。

第三個態勢是智能體崛起（Agent）。人工智能的各種大模型總得落地。2025年被認為是智能體元年。英偉達公司創始人黃仁勛先生則認為，2026年是人工智能由智能體向物理 AI轉型之年。不過，我們認為，智能體和物理 AI本質上是同一個階段，都是對人工智能大模型的物理化運用。今天的人工智能各種大模型如果只停留在“模型”中，僅僅滿足于對話聊天或只生成文本什么的，就遠遠不夠了。最近，DeepSeek 也開始落地了，它已同移動、電信、聯通三大運營商簽訂合作協議，阿里千問不久前也推出商務智能體，運用于商務服務。包括訊飛、百度開發的大模式都開始落地，走進生產生活領域。這是人工智能+的大風口，一定要抓住這個機遇。今天的人工智能已經不只停留在大模型上了，而是進入到實際的運用，進入到產業化，進入到各行各業，進入到日常生活。大模型落地就必須轉化為各種各樣的智能體。因此，今天的人工智能進入了一個智能體的時代。智能體是有感知、有思考、有判斷、會決策和實際執行能力的實體系統。它既能“想明白”，又能“做到位”。智能體是“想”與“做”的統一體。正因為如此，近年來，各種各樣的機器人蜂擁而來。不過，機器人只是智能體的一個重要表現。智能體千姿百態，不限于機器人。比方說，自動駕駛系統的智能體，它就不是機器人型的。

第四個態勢是行為大模型。目前人工智能基本上是以自然語言大模型為主導的，但從發展方向上看，還必須建立人的行為大模型，只有這樣，才能把人的智能或者說人的能力更完整、更深刻地表現出來。因此，人的智能不但表現在語言、文字上，而且更重要的還表現在人的各種行為上。目前的智能體或者說人形機器人的行為，多數是建立在語言大模型基礎上的，今后在語言大模型基礎上再嵌入人的行為大模型，就能更充分地體現人的能力，真正生產出類人化的機器人。當然，建立人的行為大模型是一項開創性工程，不像語言、文字系統已經有了幾千年的成熟邏輯（成果）?，F在的機器人只是模仿人的局部簡單行為動作。在初始階段，通常以相對固式化、專業分類化的人的行為為基礎，然而經過大量行為訓練，再逐步形成更為通用的行為大模型。語言大模型和行為大模型的互為貫通，將是人工智能的又一場重大變革。到那時，真正自主自控的智能體和人形機器人才能橫空出世，成為“第二人類”而存在。

六、企業家AI領導力的豐富內涵

這次活動的主題是“青年企業家AI領導力”。我認為，提高對人工智能的領導力，主要應做好以下幾點：

第一，必須提高學習力。要學習、了解、知曉人工智能，要理解 AI 是怎么一回事，了解了才能去引領、去領導。

第二，必須提高洞察力。領導力要表現在一定洞察力上，能洞察時代先機。所謂洞察力就是站在今天看到未來的能力。人工智能是一個浩浩蕩蕩的大趨勢，你必須主動順應趨勢才能做到“昌明”，立于不敗之地。

第三，必須提高決斷力。不能看看這個也好，那個也不錯：這個有風險，那個可能會失誤。慎重決策是對的，但總是猶豫不決的話，必錯失良機。要結合自己企業實際，抓緊決策、布局，自己能做就做，不能做的就與人家合作做。

第四，必須提高統合力。領導力要表現在統合力上。你要把企業內內外外的各種資源統合起來，運用于你企業的人工智能的某個賽道上。

第五，必須提高組織力。要組織企業員工去適應人機一體這個趨勢，通過提升組織力撬動企業變革力。要知道，人工智能、智能體的發展趨勢，必然會帶來企業形態的創新和變革。

七、人類將迎來一個“類人類”的新物種

我認為，現在和未來人類將迎來一個真正智能體時代，智能體將成為一個獨立的物理世界。這個物理世界是具有智能的物理世界。今后，也許各個智能體可能連接起來，成為多智能體、復合智能體。各行各業的智能體組合起來，無疑將是一支浩浩蕩蕩的大部隊，那樣的話，智能體將成為一個新物種。這個新物種是我們人類創造出來的“第二人類”，也就是“類人類”。我們要擁抱這個時代，擁抱智能體，然后去引領新的天地。最近，我專門寫了一篇關于智能體時代若干哲學思考的論文，近期將公開發表。至于人工智能或者說高級智能體能不能代替人，人工智能能不能創造出“人”的智慧或者說“真人”這個問題，從哲學角度并不是很難回答的。有關這個問題，下次有機會我們再做交流。

時間關系，就簡單談點感想。

謝謝大家！

【 王永昌：長安街讀書會主講人、浙江省人大常委會原副主任 】

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