专题：中国发展高层论坛2026年年会

　　中国发展高层论坛2026年年会于3月22日—3月23日举行，在“人工智能产业化应用专题研讨会”上，上海人工智能实验室主任、首席科学家周伯文表示，当前人类正站在历史转折点上，人工智能带来的变革深度与广度远超想象。

　　周伯文总结出通用人工智能三大技术趋势：一是通用与专用融合，其团队2023年初提出“通专融合”理念及SeaQuence框架，成为上海人工智能实验室“书生系列”大模型的基础底座；二是AI从“能做题”走向“会办事”，从确定性计算迈向不确定推理，未来将聚焦企业战略推演等模糊任务，需进一步提升核心能力；三是科学发现是AI的终极考验，AGI需具备长任务推理、深度专业化及自我进化能力，上海人工智能实验室将“AGI for Science”作为核心方向，推动AI从工具革命升级为革命的工具。

　　周伯文指出，未来深化拓展“人工智能+”仍面临挑战，需深入思考如何做好“四度”“三量”“四如何”，推动人工智能更好赋能新质生产力。

　　关于“四度”，他表示，推动人工智能赋能新质生产力，需在四个维度持续提升：一是拓展宽度，赋予人工智能更长的上下文、更丰富的输入信息，发挥端到端的系统性变革价值；二是挖掘深度，确保大模型在长任务推理的每个节点都达到高度专业性，支撑复杂系统性任务的执行；三是提升密度，通过构建智能体协同网络，实现高频次信息交付与决策流转，推动更多业务流程AI原生化，激活高效数据飞轮；四是加快速度，提升AI自我进化的迭代效率与能力翻倍速度，适应产业发展需求。周伯文强调，随着“四度”提升，人工智能将迎来新一轮爆发，其核心价值将体现在“三量”上。

　　“三量”具体而言：一是增量效应，实现“从不能到能”的突破，赋能传统产业与新兴领域，拓展新质生产力应用边界，例如“丰登”种业大模型作为全球首个生物育种领域AI科学家，首次实现全基因组水平的基因性状关联推断；二是变量效应，深刻变革生产流程、决策机制、要素组合等生产关系，驱动产业升级，例如联合研发的分子电网工业智能体，实现设计、中试、运行全链条贯通，其创新电解液已在兆瓦级电站验证出巨大经济价值；三是分量效应，依托人工智能自我学习、自我迭代特性，实现生产效率、升级速度的指数级递增。

　　周伯文提出，展望未来，锚定“四如何”，可有效推动“人工智能+”走向纵深。

　　一是如何让人工智能“加得上”。他表示，通专融合发展趋势日益显现，“用大模型提升大模型”成为技术演进方向，行业模型对于深度解决行业实际问题至关重要——中国拥有庞大市场和丰富场景资源，找准大模型的应用、场景与数据，才能实现“厚基础、强专精”双轮驱动人工智能场景落地。

　　二是如何让人工智能“加得深”。周伯文指出，人工智能平台化的机会窗口已出现，参考互联网产业发展经验，应用走向平台化后，才能形成产品标准化、规模化的产业集群。人工智能平台化未来可能沿两条路径展开：一是构建垂直行业平台，覆盖金融、医疗、制造等专业领域；二是打造横向共性平台，如智能体平台、企业级服务平台等，无论哪条路径实现规模化都可能重塑人工智能应用生态格局。未来有望形成跨领域、大规模智能原生产业集群，推动我国人工智能产业跨越式发展。

　　三是如何让人工智能“加得稳”。他强调，场景服务价值日益凸显，从长期发展来看，人工智能应用场景广阔，需把握三个方面：建立各领域准入规则；注重数据、模型的服务价值；鼓励耐心资本长期投入，关注非共识领域的差异化路线，陪伴技术迭代穿越周期。

　　四是如何让人工智能“加得顺”。周伯文表示，智能技术创新迭代需在鼓励创新与防范风险之间找到平衡点，同时，生成式应用场景复杂，需持续构建行业特定安全能力，以及业务能力准确的评价系统与验证系统。

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