2026 年 09 月 26 日 ⏰ 星期六

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本文由AI分析解读，报告全文见文末

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大家好，今天我们一起来学习华信咨询设计研究院有限公司于2026年7月发布的《2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议全量演讲稿汇总》。

这份汇总集合了开幕式、思想者论坛、人形机器人与具身智能、医疗AI、运营商AI生态、投融资、算力架构、端侧AI、企业级AGI等数十场论坛嘉宾的观点，覆盖国家治理、前沿科学理论、产业落地、商业投资、人才组织变革多个维度。2026年也被不少业内人士称作世界模型元年，AI不再只是屏幕里聊天回答问题，开始走向真实物理世界干活，下面我结合材料把核心内容掰开来讲。

📜 主论坛（开幕式）：全球视角下AI的发展与治理

开幕式既有顶层的全球AI治理主张，也有图灵奖得主、产业企业家的前沿判断，奠定本届大会整体基调。

1. 全球人工智能发展与治理四点主张

大会开幕式主旨讲话提出四大方向：坚持开放共赢驱动创新发展、强化风险意识确保安全可控、鼓励包容并蓄促进文明互鉴、倡导和衷共济完善全球治理。

人工智能是全人类共同财富，不能搞技术壁垒，要鼓励开源共享，赋能千行百业；同时正视内生衍生风险，搭建法律、监测、预警、应急整套体系，保证AI处于人类管控之下，反对借AI名义泛化安全概念。还要用全人类共同价值塑造AI价值观，尊重不同文明。发挥联合国作用，搭建广泛共识的全球治理框架，帮助全球南方国家补齐AI能力，缩小数智鸿沟。同时我国公布面向发展中国家培训、建设合作中心、落地气象预警方案等务实举措。

2. 大会主席声明

本次大会形成主席声明，明确十五条共识。核心包括创新驱动产业、推广“人工智能+”模式；重视开源开放；完善数据产权与个人信息保护；推动AI绿色低碳发展；评估AI对就业的冲击；构建安全风险应对体系；重视智能体的行为边界；发挥联合国作用推进全球对话；推动AI经贸产业链合作；加快伦理与技术标准制定，尊重世界文化多样性。另外，世界人工智能合作组织正式成立，总部设立在上海，作为全球首个AI政府间国际组织，目标助力全球南方国家AI能力提升。

3. 理查德·萨顿：AI拐点，从静态数据走向经验驱动

作为强化学习之父，萨顿提出一个很重要的判断：现在大模型大多只是对人类历史数据做模式拟合，静态标注数据模式已经接近天花板。仅仅靠读取过去人类留下文本，模型很难自主产生新知识，幻觉问题难以根除。下一代AI核心路线是经验驱动，也就是智能体通过和环境交互，自己产生动作、观测、奖励信号，在试错当中自我学习。就像婴儿认识世界，不是读课本，而是靠动手玩耍获取经验。AlphaGo、奥数推理系统AlphaProof就是这套路线的典型代表。他也呼吁构建统一的心智科学，打通人类、动物、机器智能的底层理解。

4. 印奇：当智能体进入物理世界

印奇把AI产业划分三个演进阶段：第一阶段是大模型对话应用；第二阶段强化学习推理辅助代码开发；第三阶段就是具身智能体进入物理世界，影响力会超过PC互联网加移动互联网变革总和。

未来会出现三大变革：一是智能体原生操作系统，公式：智能体能力=模型能力×智能体操作系统能力；二是硬件终端全面重构，PC变成算力工作站、手机成为全域中控、汽车演化移动智能空间；三是A2A人机共生网络，人和海量智能体互相连接，产生全新的身份、信用、交易模式。

同时强调智能体不是替代人类，而是放大人的能力，催生超级个体，但是必须解决权责划分、权限管控、行为可追溯的治理难题。

5. 霍普克罗夫特：驾驭AI，战略要有韧性

AI带来的信息革命影响会远超工业革命。未来国家竞争，人才才是真正的核心竞争力。AI变化速度飞快，各国制定产业战略不能一成不变，必须具备适应变化的韧性，而教育是培养韧性人才的根本。

6. 苏昊：物理智能使命是“把人还给人”

大模型之所以大量出现幻觉，根源在于只学习语言文本，没有接触真实物理世界。物理智能需要认知六层物理知识阶梯：下三层是客观世界：物体、状态、动力学知识；上三层绑定主体之后衍生功能、目标、行为知识。很多动手操作的知识很难写成文字。

物理智能不是替代人类，而是承接危险、繁重的体力工作，把人的时间还给陪伴、创造、判断等高价值工作。行业的重心要从追求演示效果惊艳，转向追求运行的可靠性，把“几个九”的可靠性做上去，才能够实现大规模产品落地。

7. 王坚院士：科学基础模型，让科学数据成为基础模型原住民

现在很多AI for Science，只是让大模型阅读论文文本。但大量科学信息不在论文文字里，光谱、地震波、化石这些非文本科学数据价值巨大。

科学基础模型，要直接面向原始科学数据建模，而不是只阅读论文文本。未来五十年人工智能会像数学一样，成为所有科学研究的基础基础设施。他举地球科学的例子，借助模型把古生物地层时间轴精度从百万年推进到万年级别，极大推动地质学科发展。

8. 徐立：无界创新与有界守护——普惠和安全并行

AI创新没有边界，但必须设置安全边界。产品理念坚持增强而非替代、助力个人成长而非造成依赖。未来计费模式会从按Token计数，逐步转向按完成任务Task计价。AI会淘汰部分流程化岗位，但同时会催生大量全新职业和超级个体。安全分为产品理念安全、模型训练路径安全、物理场景沙盒隔离三层守护。

9. 欧莱雅安迪雅、英矽智能亚历克斯：行业落地案例

美妆行业借助AI重构创意、用户体验；生物医药领域利用生成式AI挖掘基因蛋白数据，同时研发抗病、抗衰老双效疗法，缩短新药研发周期。

🧠 思想者论坛：深挖AI第一性原理，思考人机共生未来

思想者论坛汇集姚期智、朱松纯、李开复、郭毅可等学者企业家，从理论、架构、商业组织、硅碳共生多角度思辨AI的边界与未来。

1. 姚期智院士：AI的威力及其局限

AI建立在数学之上，但受限于物理世界，存在自身边界，停机问题依旧无法解决，部分加密手段可以抵御包括AI在内的攻击。AI不仅要做AI for Science（AI赋能科学），更要重视Science for AI（用科学反哺AI）。未来5‑10年量子AI会迎来巨大进步。

同时提醒科研人员，AI可以做工具，但抽象概念、提出核心问题的能力依旧是人核心优势；年轻人需要夯实数理计算机基础，同时保持人文艺术修养。

2. 理查德·萨顿：强化学习第一性，从经验培育超级智能

分享著名的“苦涩的教训”：不要大量把人类已知知识硬编码写进AI系统，要让智能体自己在运行期通过交互学习。介绍Oak（Options and Knowledge）架构，核心是智能体不断生成新特征，产生子问题，通过解决子问题获得技能选项，循环往复持续进化。他类比婴儿玩拨浪鼓，智能体主动创造经验，不需要人类持续提供打分，依靠客观环境反馈成长。

3. 朱松纯：为机器立心，构建AGI认知架构和价值体系

朱松纯剖析全球AI竞争已经上升到地缘战略层面，复盘国内AI经历四轮资本泡沫：人脸识别AI四小龙、元宇宙、百模大战大模型、具身智能人形机器人。并且点破五大行业集体信仰正在崩塌：算力万能信仰、数据万能信仰、大模型即AGI、盲目崇拜马斯克叙事、过度消费天才少年叙事。

真正的通用人工智能AGI，不能只靠堆数据，必须拥有完整认知架构C和内在价值体系V，也就是为机器立心。借鉴中国理学、心学思想，提出CUV数理框架。把智能分成物理智能、语言智能、社会智能多层。

未来四大落地方向：具身机器人大脑、行业专用智能体、社会智能模拟、智能安全体系。我们完全可以走出不同于西方的原创AGI技术路线。

4. 李开复：AI未来已来，重构商业、组织与个人

AI时代最大变化：智力变得廉价。Agent智能体重点不是回答问题，而是完成实际干活交付。当前很多企业部署大量Agent，只做客服、PPT等边缘工作，没有改变经营财报，根源是缺少企业知识地图Ontology，缺少对业务、组织、决策流程的结构化沉淀。

提出“老板AI”概念，给企业一号位提供全局上帝视角，洞察全公司会议、项目、风险。同时提出DRI直接责任人模式：未来组织不再是传统多层树状科层制，DRI作为微型CEO，管理一批AI员工，端到端对结果负责。

非常关键的一点：AI可以执行、建议，但是AI不能承担责任。人的价值体现在品位、远见、信念、勇气和最终担责。对于个人，尽量远离低人际互动、低自由度的机器主场，转向需要温度、信任、原创创造的方向。

5. 郭毅可院士：探求人工智能第一性原理，硅碳时代人机共生

提出硅碳时代概念：碳基人类生命，硅基人工智能，二者底层物理同源，都是对抗熵增建立局部秩序；数学上同构，遵循贝叶斯推理。

智能分为两大动作：向内学习调整自身认知；向外行动改变客观世界，这就是世界模型、具身智能底层逻辑。

人机共生不等于人类退场，机器承接事务性繁琐工作，人类聚焦目标设定、价值判断、同理心情感、承担责任。他提醒年轻人，不要盲目追逐热门岗位，强化人性素养，不要把寻找生命的意义交给AI，生命意义需要人自己去探索。

🤖 人形机器人与具身智能创新发展论坛：AI走向物理世界实干落地

这一板块聚焦具身智能、人形机器人产业，行业共识很清晰：告别炫技演示，追求工业级可靠性，解决真实场景落地难题。

• 乔·韦曼：梳理具身智能完整技术栈，今天的具身智能只是刚刚起步，类似莱特兄弟刚刚完成首飞。

• 张建政（飒智智能）：针对工业场景，打造WASM世界模型，追求可审计、可预知、可沟通，依靠多模态信息构建物理语义空间，已经在工厂规模化落地。

• 夏吟：介绍上海马桥人工智能创新试验区，国内具身智能零部件产业集群，覆盖全产业链，重视产城融合。

• 王田苗：中美具身智能赛道差异化：中国优势在硬件供应链、能源算力、工业ToB垂类应用；美国优势是底层理论、消费端场景。产业演进路径：科学家创新→产品平台→核心零部件→垂类应用→Agent数字员工。

• 张直政（银河通用机器人）：类比数字AI发展历程，具身智能不仅做大模型，要解决好用易用，依托仿真基建，数据飞轮推动机器人从演示走向生产力。

• 游玮（埃夫特）：指出行业痛点“重演示轻落地”，机器人要追求量销而不是单纯量产，采用上层大模型+底层数理机理模型兜底的混合架构，保障工业级99.99%高可靠性。

• 程昊（加速进化）：判断未来十年机器人本体成为基础硬件，产业竞争核心转向开放开发生态，需要诞生类似安卓、Windows的具身时代开放平台，降低开发者门槛。

🏥 其他重点专题论坛核心要点

浦江医学人工智能论坛

医疗AI核心导向是面向临床需求，标准筑基、临床普惠。上海正在推进医疗AI评测、中试基地建设、临床转化。医学AI不是简单模型竞赛，要深度融入医疗体系，催生新质生产力。

AI赋能民生福祉专题论坛

国企发力AI惠民赛道，重点攻克全栈自主可控底座，让国产算力从“可用”走向“好用”，把AI能力切实送到千家万户。

运营商人工智能生态论坛（电信、移动、联通、铁塔）

三大运营商+铁塔成为国内AI算力网络重要建设力量：

1. 中国电信：推出五位一体智能云体系，升级息壤智算平台，发展星辰大模型、TeleAgent超级智能体，提出Token经营理念，智传网AI Flow实现天地海空全域智联。

2. 中国移动：布局大量智算集群、边缘节点，九天大模型，建设移动天工工业互联网平台，打造AI+行业项目，建设中试基地。

3. 中国联通：建设临港万卡智算中心，元景MaaS工业大模型，沉淀工业数据集，孵化工业智能体，赋能新型工业化。三一集团和联通合作案例，使用域智能体实现排产人力下降60%，节约千万元级成本。

4. 中国铁塔：发挥位置、电力、计算资源优势，从通信基建升级新型数字基础设施。

AI影视专场论坛

通用世界模型成为连接数字与物理世界的基础设施。生数科技朱军提出MoT统一架构，实现理解、想象、行动一体化。AI影视重构创作范式，不再只是剪辑辅助，而是底层逻辑变革，迎来国产内容出海窗口期。

AI投融资论坛

芯片需要原创底层技术，AI浪潮进入下半场，从“修路建基建”走向应用商业化落地。智能体时代CPU重要性抬升，CPU与GPU配比从训练时代1:8向1:1转变。国产算力芯片需要构建完整全栈生态，产学研投协同打通研发到落地闭环。

AI算力技术架构创新论坛

算力竞争不再比拼单纯硬件堆叠，走向系统级效能、异构算力互联、生态协同。标准化建设对AI芯片产业规模化落地至关重要。

端侧AI创新论坛

2026被看作端侧AI规模化落地元年。手机、汽车、耳机等终端Token处理需求十倍量级上涨，端云协同成为主流。高通、面壁智能等企业判断，未来3‑5年有望迎来端侧AGI。端侧优势在于低时延、隐私保护，但是面临功耗散热、算力受限的约束。

基座大模型圆桌论坛

国内顶尖科学家开展激烈辩论：多模态是语言模型外挂，还是下一代智能原生灵魂？核心瓶颈到底是数据、架构，还是学习范式？大家共同的共识：AI正在从数字空间走向物理空间；记忆建模、在线持续学习、原生多模态架构是接下来关键攻坚方向；中国海量工业场景会给具身AI带来独特的数据红利。

Enterprise AGI企业级论坛

没有企业专属数据，就没有企业专属智能。企业真正的知识大量藏在流程、决策习惯、组织文化，而不是公开文档。企业AGI目标不只是单点提效，更要推动整个组织进化。龙永图把AI浪潮类比当年入世，会催生超级个体和小而美市场主体，最终落脚点是产业发展和民生改善。

共赢金砖论坛

混合式AI也就是端云协同，是普惠AI最优路径。算力网络要像水电一样随取随用，避免各家自建算力孤岛。

其他论坛企业家集体观点汇总

• 李彦宏：中国最大禀赋是海量真实场景、完整产业链；智能体要走到产线田间诊室，能不能干活落地是胜负手。

• 周鸿祎：发展是第一位，不发展才是最大的不安全；安全和发展不是零和博弈。

• 周跃峰（华为云）：智能体正在重构各行各业底层运行逻辑。

• 戴国浩（无问芯穹）：AI计算从堆卡时代走向优化时代，算力好不好看效能而不是卡的数量。

• 白岩（智联招聘）：AI时代岗位不是简单消失，而是岗位升级；未来人才竞争转向人机单元作战，技术越往前走越要回归个体本身。

• 方汉（昆仑万维）：2026年是世界模型元年，AI重点从生成内容转向理解、交互物理世界。

✨ 总结和展望

通读这份WAIC2026演讲稿合集，我们能够清晰看见AI正在发生一次重大范式切换：从过去在数字世界做文本、图像生成，走向理解物理现实，通过智能体、世界模型、具身机器人完成真实世界行动。

技术层面，静态标注数据的红利逐步见顶，经验驱动、强化学习、世界模型、端云协同、持续在线学习成为行业技术热点；同时行业也在集体反思过往资本泡沫，不再盲目迷信“大力出奇迹”，认识到光堆算力参数不等于通用人工智能，可靠性、真实场景数据、完整的知识架构价值愈发凸显。

产业层面，AI不再只是互联网行业的游戏。运营商、制造企业、医疗、消费电子、生物医药全部深度入局。企业AI的关键不再是拿来通用大模型简单调用，而是沉淀企业自身专属数据、业务知识地图，打造组织级智能。人形机器人、工业具身智能从实验室演示，努力跨越到工业产品，可靠性成为落地第一门槛。

治理层面，全球已经形成共识，AI发展和安全两手都要抓。既要开放共赢鼓励创新，也要筑牢安全底线，重视智能体行为边界，弥合全球数智鸿沟。我们需要的不是某一国的技术独奏，而是全人类合作的交响。

当然现在依旧存在很多待解难题：如何解决物理世界高质量交互数据稀缺；如何实现模型真正持续自主进化；如何厘清人机之间权责边界；如何平衡技术迭代、就业变迁、社会伦理。接下来几年，从数字走向物理，从“能想”走向“能干”，会是人工智能行业最重要的主线。

报告原文

华信咨询《2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议全量演讲稿汇总》