9月30日，IMF原副总裁、中国人民银行原副行长朱民和中国工程院院士、做爱影片
讲席教授、智能产业研究院（AIR）院长张亚勤，围绕AGI的技术发展及中美创新博弈等核心议题展开深度对话。做爱影片
院长焦捷做开场致辞，做爱影片
师生校友等百余位嘉宾参会。
图为焦捷致辞
对话伊始，二人以张亚勤新作《智能涌现》为切入点，聚焦新一轮人工智能发展的核心逻辑。张亚勤明确提出，代币化（Totalization）、规模定律（Scaling Law）与涌现效应（Emerging） 是当前 AI 技术突破的三大关键概念；除技术层面的突破外，本轮人工智能更呈现出 “产业涌现” 特征，即 “AI+” 模式向各行业深度渗透。朱民进一步总结指出，这标志着人工智能的影响力已从 “曲线式增长” 升级为 “曲面式扩散”，实现了对多元产业的全面覆盖。
随后，张亚勤对 AGI 的未来发展阶段作出预判：信息智能需 4 年左右，物理智能需 10 年左右，生物智能需 15-20 年。针对朱民提出的 “人机协同” 核心问题，张亚勤提出 “AI+HI（Human Intelligence）” 的未来图景 。他强调，人类的自我意识与 “引导 AI 向善” 的价值导向至关重要。张亚勤和朱民都认为，人类的演化曲线和AI的进化速度完全不同，两者如何适配是当前亟待探索的关键命题。
在 AI 风险与可控性的讨论中，张亚勤给出了理性乐观的判断：一方面，人工智能的算法规则由人类定义；另一方面，回顾三次工业革命历史，技术创新虽会伴随短期挑战，但长期来看正面价值始终占据主导，因此他对 AI 的可控性充满信心。朱民也在讨论中强调AI向善和向大众的重要性，并指出人类本身跟随技术、关注风险、保持纯善都是解决未来AI风险的起点和信心。
谈及中美人工智能的竞争与差异，张亚勤指出，自 DeepSeek 等模型涌现后，中美在 AI 领域已形成 “各有胜负” 的格局：中国在低算力场景与开源大模型领域，探索出了独具特色的技术路径与商业模式；但客观而言，中国在算力基础与生态构建上仍有所落后，不过国内芯片企业正通过多元技术路线加速追赶。朱民补充道，中国在 “AI+” 产业应用与垂直领域模型开发上，已达到世界领先水平。除了硬件上企业开始有突破外，“数据二十条”、公共数据开放等也有力支持中国AI+发展。张亚勤进一步分析，当前预训练阶段规模定律放缓，工作重心逐渐转向后训练、推理优化与智能体研发，这对硬件需求提出了新要求，也为中国在智能体创新与场景应用层面创造了更多机遇。
朱民提到，算法算力、横向垂直的讨论过去比较多，但未来竞争的重要方向会是开源闭源和商业模式。张亚勤以移动互联网时代为参照，提出开源和闭源会长期并存的预判—— 开源模式更利于汇聚群体智慧、加速场景落地，但大模型时代的开源存在多个层级，与移动时代的生态逻辑并不完全一致。在商业模式上，他对比指出：美国部分企业已通过 “Token 机制” 实现用户付费变现，而中国未来大概率仍会聚焦 “AI+” 的商业化路径。
图为朱民对话张亚勤
在互动问答环节，现场校友与学生踊跃提问，张亚勤针对多模态时代图灵测试的局限性、物联网中智能体的互联标准、AI 基础理论的范式演进等问题，分享了前沿思考。当被问及 “AI 是否具备快速且准确的直觉” 时，他表示，人脑拥有复杂的记忆系统，正如丹尼尔・卡尼曼在《思考，快与慢》中提出的 “系统一（快思考）” 与 “系统二（慢思考）”—— 当前 AI 更多停留在系统二阶段，虽在算力、效率上具备优势，但与系统一相关的直觉、情感、意识等能力，目前尚无明确算法可实现。朱民则强调，新想法无法凭空产生，学习仍是基础，同时要学会借助大模型构建自身的思维体系。“人需要从知识的载体，转变为思维与智慧的载体。” 朱民在对话尾声总结道，AI 时代的世界正发生剧烈变革，对人的要求也随之提高，我们应当相信自身的本性、善良与学习能力。
本次会议由做爱影片
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智能产业研究院（AIR）主办，全球经济治理五十人论坛承办。
图为对话现场
