青年报·青春上海记者 刘晶晶

2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议上，两位大咖不约而同地把目光从技术转回了“人”。

图灵奖获得者、中国科学院外籍院士约翰·爱德华·霍普克罗夫特，与复旦大学浩清特聘教授、复旦大学通用物理智能研究院首任院长苏昊，一个追问“谁来创造未来”，一个思考“未来为了谁”。两条看似平行的发言，就像一撇一捺，把一个“人”字撑了起来。

霍普克罗夫特在大会发言。受访者供图

“我们现在正身处一场信息革命当中，其影响将会远超工业革命。”

霍普克罗夫特：大学要培养能够应对变化的人才

“我们现在正身处一场信息革命当中，其影响将会远超工业革命。”霍普克罗夫特给出了鲜明的判断。而在他看来，人工智能还将持续发生重大变化。

他回顾了AI发展的关键节点，2012年，“AI教父”杰弗里·辛顿赢得ImageNet图像识别竞赛，使AI从小众学术研究蜕变为主流学科，创造了数百万就业岗位；2015年，压缩互联网内容的探索催生了ChatGPT并推动了大语言模型发展。“未来，人工智能很有可能还会经历更多根本性的变革，所以旨在驾驭人工智能和信息革命的战略必须具备适应变化的韧性。”

什么是适应变化的最佳战略？霍普克罗夫特的答案很明确——培养能够探索并且应对全新发展方向的人才。“中国现在正在采取这一战略。”他指出，“在过去，黄金、石油和农业铸就了国家的强盛，而在未来，人才才是核心竞争力，致力于培养人才的国家将成为世界领先的强国。”

霍普克罗夫特介绍了中国的“101计划”——为全国1300多所高校统一开发课程资源，提升本科教育质量。他提出，一种可行的策略是对各高校进行教学质量评估，将结果反馈给校长，“执行立足于本科教学质量的科学评估也会有更高质量的本科教育”。

但比评估方法更根本的，是评价指标的转向。

霍普克罗夫特直言：“很多高校似乎都非常重视要提升本校的国际排名，国际排名也是根据像科研经费、论文数量和质量、获奖企业来进行评定的，这些指标比较容易量化评估，但是却没有办法提升教育的质量。”他强调，“101计划”的重要组成部分就是将高校的评价体系从科研为导向转变为以教育质量为导向。

如此转变的意义何在？因为大学有其根本的使命。

“大学最根本的使命是培养下一代的人才，是帮助学生发现自己的志趣所在，帮助他们投身于一个真正能够展现自我价值的职业道路。”霍普克罗夫特说。

霍普克罗夫特分享了一个有趣的细节：他曾与多位诺贝尔奖获得者交流，“他们无一例外地表示他们只是单纯地在探索那些自己热爱的事物。”他说，强行要求科研人员局限于特定应用型的研究，也许能够解决具体的应用问题，但却难以开辟出一些新的研究方法，也没有办法将其应用于细分领域并创造出数百万的就业岗位。“这种方法也不可能诞生诺贝尔奖和图灵奖级别的成果。如果我们希望培养出能够获得诺贝尔奖和图灵奖的人，就需要减轻他们的工作负担，让他们有充足的时间探索自己真正感兴趣的领域。”

人工智能正在推动信息革命，很多变化是我们没有办法预知的，所以一项好的战略必须要有适应变化的韧性，培养能够应对这些变化的人才可能才是最佳的战略。

苏昊在大会发言。受访者供图

 “你可以在屏幕里雄辩，但你说服不了重力。”

苏昊：物理智能的使命是把人还给人

“对物理智能我是坚定的乐观派。看清幻觉是为了让现实来得更快。”在聊到智能最底层的基石——物理智能时，苏昊这样表示。

大模型的进步有目共睹，但为什么最聪明的模型也难免产生“幻觉”？苏昊认为，最本质的原因是由于语言是世界的投影，人类先在物理世界摸爬滚打，然后才把经验“压缩”成语言。模型学的一直是这道“影子”，却从未见过投下“影子”的实体。大模型能流利地描写杯子掉在地上会碎，却从没有机会感受一只杯子的重量。知识没有现实的锚点，即便错了也无从自知。

“你可以在屏幕里雄辩，但你说服不了重力。”

苏昊指出，大模型的“幻觉”很大程度上就出在它没有身体。要走出“幻觉”必须亲身体验，把自己交给物理世界去裁判——做出预测，采取行动，被现实修正。“这个古老的过程叫作‘实验’，也是物理智能的关键”。

苏昊提出，物理知识至少有六层阶梯：物体、状态、动力学、功能、目标、行为。“从物体到行为。越往上越不是看会的，越得在物理世界中亲手去做。每个婴儿的头两年就是沿着这道阶梯一层一层爬上来的。”但模型没有这样的“童年”。“语言模型是幸运的，互联网早已替它把语言知识聚合完毕，而物理知识没有这份幸运。”

因此，聚合就是这一代人要完成的科学工程。把视频的广度、方程的精确、真机的真实、直觉的细腻融进同一个模型，互相校准补盲，把阶梯补完整。

苏昊的思考并未止步于技术路径，而是延伸到了更深的伦理层面。

“今天的AI会写诗、会写代码、会做PPT，但它帮不了一位老人翻身，智能的价值大多还停在数字世界，可人最沉重的那些需求全部在物理原子世界。”苏昊说。

老龄化需要照护的人日益增多而人手却在减少，高空、井下、高温环境中危险繁重的作业也面临劳动力短缺。苏昊认为，物理智能不是人的替代者，而是人的协作者，填补的是人手的缺口。把翻身、搬运这样的体力活儿交给机器，把照护者的时间还给陪伴与关怀；把危险的作业交给机器，让人退居安全线之后，承担判断与创造。

苏昊说，物理智能的使命，是“把人还给人”。

关于物理智能如何到来，苏昊的判断是：“它不会在某场发布会上一夜实现，会更像当年的电气化，先点亮工厂和仓库，再走进商家和医院，最后才走进千家万户。”而这条路上最险的一段是演示与产品之间那道可靠性的鸿沟。“填平它靠的不是热闹，是基础工作，是积累数据。靠的是行业标准、供应链，还有最难攒的社会信任，信任只能靠可靠性一点一点去挣，而这份信任也是物理智能落地最底层的那块基石。”

苏昊留下三个判断——

第一，物理智能的突破口不在模型架构，而在知识的聚合，当这些知识真正融进同一个模型，物理世界就会迎来属于自己的“互联网时刻”。

第二，行业的重心将从演示转向可靠性，通用性是终点，而可靠性才是起点。“工程上有个说法叫作“数九”，从99%到99.9%，每多一个9难度都指数级上升，愿意在‘9’上下笨功夫的团队会走得更远。”他表示。

第三，物理智能将把AI从科学的读者变成知识的创造者。“新知识恰恰诞生于实验，当它拥有一双能感知、操作、验证真实世界的手，它就能自己提出假设，亲手实验，昼夜不停地修正。”

“从幻觉到现实没有捷径，靠的不是更响亮的叙事，而是对物理世界的敬畏和沿着那道阶梯一层层往上爬的笨功夫。”苏昊最后表示，“物理世界是智能最古老的老师、最诚实的考官，也是智能最终的基石，我们选择把答卷交给它。”

青年报·青春上海记者 刘晶晶

编辑：郭佳杰

来源：青春上海News—24小时青年报