大会核心观点 - 2025外滩大会聚焦AI与人类共存及共同繁荣 探索智能上限 产业实践和全球协作三大主线[1] - AI发展进入深耕期 从依赖人类数据的范式转向经验驱动的自主学习范式 强调持续学习能力和真实世界适应性[3][12] - 技术落地面临核心挑战：需解决能源瓶颈 实现软硬件系统创新 并建立全球协作机制与伦理框架[6][8][7] AI技术范式演进 - 图灵奖得主萨顿提出从人类数据时代转向经验时代 智能体需通过环境互动学习新知而非依赖静态知识[3] - 香港大学马毅指出当前大模型缺乏自我验证与纠错能力 呼吁从黑箱试错转向数学原理驱动的白箱智能[5] - 中科大孙玄强调AI发展受能源约束 电力消耗指数级增长需核聚变支撑 同时AI可助力聚变堆设计[6] 产业落地路径 - 源码资本张宏江预言智能体群时代到来 模型与GPU算力成为核心资产 超级个体+Agent模式引发结构性变革[4] - 宇树科技王兴兴认为AI终极形态是机器人 需通过软硬一体创新解决非结构化环境中的实际问题[8] - 蚂蚁集团在金融医疗等高门槛场景追求深度服务价值 推出AI健康管家AQ和理财顾问蚂小财重塑信任体验[9] 商业化与创新方向 - 小米将AI注入可穿戴设备 强化设备即入口战略提升用户留存[10] - 金沙江创投朱啸虎预测AI To C应用将在2026年迎来爆发 强调商业模式可复制性[10] - 年轻创业者视AI为创造新物种起点 而非优化旧流程工具 重点构建AI原生组织形态[8][9] 全球协作与战略布局 - 麦肯锡指出AI最大瓶颈在于组织与文化 需CEO主导转型 中国企业出海需从世界工厂转向全球企业公民[11] - 上海通过外滩大会连接全球智慧 吸引新加坡金融科技节和香港金融科技周主办方参与 构建协作生态[12] - 历史学家赫拉利提出全球合作 修正闭环和守护人类记忆三大原则 作为AI发展的制动系统[7] 基础设施与资源开放 - 阿里云王坚主张从代码开源转向资源开放 模型权重开放避免算力重复消耗 提议通过计算卫星将AI送入太空[4] - 大会设立10000平方米科技主题展和5000平方米科技集市 展示人形机器人 机械臂冲泡咖啡等AI应用[2]

大会核心观点 - 2025外滩大会聚焦AI与人类共存及共同繁荣 探讨智能时代创新路径与商业未来[1] - AI发展进入深耕期 关注焦点从技术能力转向持续学习 适应真实世界复杂性及社会协作机制[10] AI技术前沿与范式演进 - 强化学习之父理查德·萨顿提出AI从"人类数据时代"转向"经验时代" 强调通过互动学习新知而非依赖存量知识[3] - 香港大学马毅指出当前大模型缺乏真正智能 核心在于自我验证与纠错能力 呼吁从黑箱转向基于数学原理的白箱研究[5] - 中科大教授孙玄强调AI发展受能源限制 电力消耗呈指数级增长 需核聚变作为终极解决方案 同时AI可助力聚变堆设计[5] 产业发展与商业化路径 - 源码资本张宏江预言AI进入"智能体群"时代 模型和GPU算力成为组织核心资产 "超级个体+agent"模式带来结构性变革[4] - 大模型产业落地聚焦商业价值转化 蚂蚁集团在金融医疗等高门槛场景追求专业深度服务价值 小米聚焦可穿戴设备入口[9] - 金沙江创投朱啸虎预测AI To C应用将在2026年迎来大爆发 关注商业模式可复制性[9] 创新生态与基础设施 - 阿里云创始人王坚提出开源内涵从"代码开源"演变为"资源开放" 模型权重开放避免算力重复消耗 畅想计算卫星支持太空AI[4] - 科技展区展示AI应用落地：10000平方米科技主题展 5000平方米科技集市 人形机器人 机械臂冲泡咖啡 AI健康管家等体验项目[2] - 上海构建全球创新协作连接器 首次汇聚新加坡金融科技节和香港金融科技周三大亚洲顶级盛会主办方[10] 组织变革与全球协作 - 麦肯锡指出AI最大瓶颈在于组织与文化而非技术 成功转型需CEO主导 中国企业出海进入3.0时代 从世界工厂转向全球企业公民[9] - 尤瓦尔·赫拉利提出三条全球协作原则：建立可验证全球承诺 构建技术修正闭环 守护人类叙事能力[6] - 年轻创业者代表AI原住民思维 宇树科技王兴兴强调软硬一体系统创新 在非结构化环境解决实际问题[7]

大会核心观点 - 2025外滩大会聚焦AI如何与人类共存并共同走向繁荣，标志着AI发展从“能做什么”进入“如何共荣”的深耕阶段 [1] - 大会围绕“探索智能上限、深入产业实践、全球协作与发展”主线，构建多元开放的创新生态 [3][19] - 高频词汇从“参数、算力”转变为“经验、学习、协作”，预示AI进入更理性的深耕期，持续学习与适应真实世界的能力成为关键 [20] AI前沿技术范式变迁 - 图灵奖得主理查德·萨顿提出AI正从“人类数据时代”末期迈向“经验时代”，智能的关键在于学习新知的速度而非存量知识 [4][5] - 香港大学马毅教授指出当前大模型缺乏“自我验证与纠错”能力，呼吁AI研究从“黑箱”走向基于数学原理的“白箱” [9] - 中国科大孙玄教授强调AI发展的物理边界是能源，业界共识认为“AI的终点是能源，能源的终点是聚变”，AI与核聚变技术可相互促进 [11] 产业落地与商业化路径 - 源码资本张宏江预言人类正进入“智能体群”时代，模型和GPU算力成为组织核心资产，“超级个体+agent”模式将引发结构性变革 [9] - 蚂蚁集团在金融、医疗等垂直场景追求深度服务价值，推出AI健康管家AQ、理财顾问“蚂小财”以重塑服务信任与体验 [18] - 小米集团将AI注入可穿戴设备，试图将“设备即入口”的优势转化为用户长期留存 [18] - 投资人朱啸虎预言AI To C应用将在明年迎来大爆发，并关注商业模式的可复制性 [18] 创新生态与全球协作 - 阿里云创始人王坚认为AI时代开源内涵已从“代码开源”演变为“资源开放”，模型权重开放本质是数据与计算资源开放 [7] - 麦肯锡倪以理指出AI发展最大瓶颈在于组织与文化，成功转型须由CEO主导，中国企业出海需从“世界工厂”转变为“全球企业公民” [18] - 大会首次汇聚新加坡金融科技节和香港金融科技周主办方，亚洲三大金融科技盛会历史性聚首，强化全球协作主题 [19] 青年创业与AI原生思维 - 宇树科技王兴兴等年轻创业者认为AI终极形态是与物理世界交互的机器人，真正的“新大陆”在于创造能自主感知决策行动的“新物种” [15] - AI原生创业者挑战在于将模型能力与硬件载体结合，在非结构化环境中解决实际问题，需要软硬一体的系统性创新思维 [15] - 年轻一代将AI作为创造“新物种”和定义“新场景”的起点，而非优化旧流程的辅助工具 [16] 人文主义与伦理框架 - 历史学家赫拉利提出守护AI进步的三条教训：建立全球合作而非孤立竞争、构建技术纠错闭环、守护人类自身叙事能力 [11][12] - 任何强大新技术都需要社会花费时间发明匹配的制度与习惯，单有速度不是进步 [11] - 决定AI最终走向的关键是能否构建相匹配的社会协作机制与伦理框架 [21]