在近日舉辦的智能未來大會上，清華大學智能產業研究院負責人、中國工程院外籍院士張亞勤圍繞人工智能發展趨勢發表了深度見解。他指出，當前人工智能浪潮的核心特征是信息智能、物理智能與生物智能的深度融合，隨著三個世界全面數字化，原子、分子與比特的界限逐漸模糊，共同構筑起智能時代的基礎設施。
關于生成式AI的演進方向，張亞勤提出該領域正從內容生成轉向智能體（Agent）形態。作為近兩年最具突破性的創新方向，智能體的任務復雜度在七個月內實現翻倍，決策準確率突破50%臨界點，標志著其已具備與人類認知對齊的能力。這種轉變意味著AI不再局限于問答交互，而是開始承擔復雜任務執行與自主決策功能。
針對行業熱議的規?；▌t（Scaling law）發展態勢，張亞勤分析認為預訓練階段的效能增長已趨緩，智能提升重心轉向后訓練階段的推理能力與智能體構建。數據顯示，過去一年推理成本下降至原有十分之一，而智能體對算力的需求激增十倍，形成動態平衡機制。這種轉變預示著AI發展進入新階段，推理效率與智能體復雜度成為關鍵指標。
在應用場景拓展方面，張亞勤描繪了AI從虛擬世界向現實世界滲透的路徑。他特別指出無人駕駛技術迎來關鍵轉折點，預計到2030年全球10%的新車將具備無人駕駛能力，這個時間節點將被視為自動駕駛領域的"DeepSeek時刻"。更值得關注的是，機器人產業被視為未來十年最具潛力的賽道，盡管人形機器人成熟仍需時日，但機器人總量超越人類人口規?；驅⒃谑陜瘸蔀楝F實。
技術架構層面，張亞勤展示了其持續更新的演進圖譜。在早期架構中，基礎大模型支撐垂直領域模型與SaaS服務，最終服務于各類應用APP。而最新版本明確提出，智能體將取代傳統SaaS和APP成為主要服務形態，覆蓋消費、醫療、工業、交通等全領域。以醫療領域為例，清華大學團隊研發的智能體無人醫院已實現多智能體協同運作，在虛擬環境中模擬三甲醫院全流程，短時間內處理病例量相當于實體醫院數年積累，且診斷準確率顯著提升。
這種技術變革正在重塑產業生態。張亞勤比喻基礎大模型如同智能時代的操作系統，其地位堪比PC時代的Windows和移動時代的安卓/iOS。這種底層變革將引發連鎖反應：芯片架構需要適配新型計算需求，應用生態圍繞垂直模型、邊緣計算和智能體重構，整個產業規模預計較前兩個時代擴大2-3個數量級。他預判全球基礎大模型最終將形成不超過10個的競爭格局，中美各占半壁江山，開源與閉源系統并行發展。
在技術路線預測方面，張亞勤認為實現通用人工智能（AGI）必須通過智能體路徑，這需要構建新型算法體系、記憶機制和世界模型。他特別指出，未來五年現有技術范式可能面臨顛覆，自回歸架構、Transformer和Diffusion模型或將被全新框架取代。按照其時間表，人類將在十五至二十年內逐步突破信息智能、物理智能和生物智能的邊界，開啟全面智能化的新紀元。
