在2026亚布力论坛第二十六届年会上，清华大学智能产业研究院创始院长、中国工程院外籍院士张亚勤围绕人工智能领域的前沿趋势发表了深度演讲。本届年会以“信心·机遇·新篇”为主题，吸引了众多行业领袖与专家参与。张亚勤结合自身十年研究经验，系统梳理了人工智能从理论探索到产业落地的演进路径，并提出了对未来技术发展的独到见解。
张亚勤将人工智能的发展归纳为五个核心趋势。首先，技术形态正从生成式AI向智能体AI跃迁。他指出，过去三年间AI处理任务的复杂度提升了三倍，准确率突破50%临界点，以编程智能体为代表的工具已在消费、工业和科研领域广泛应用。其次，规模定律呈现新特征：预训练阶段增速放缓，行业重心转向后期训练与推理环节，同时从语言模型向多模态领域延伸，但机器人视觉等方向的数据有效性仍存在争议。
在物理与生物智能融合方面，张亚勤以无人驾驶和机器人产业为例，预测到2035年全球机器人保有量将超过人类总人口。他特别提到，武汉已部署超千辆全无人驾驶车辆，覆盖城市主要区域，其安全性达到人类驾驶的17倍。生物智能领域同样取得突破，脑机接口、新药研发等方向涌现出多个开源模型，其中MIT与Recursion联合开发的Boltz-2和清华大学团队研发的DrugCLIP具有代表性。
安全风险与产业格局重构成为另一焦点。张亚勤坦言，随着智能体技术普及，AI引发的信息、物理和生物世界风险呈指数级增长，某些场景下的安全威胁较去年扩大两倍以上。在产业格局方面，他预测全球基础大模型最终将收敛至10个以内，中国凭借开源生态优势已占据领先地位，未来五年开源模型市场占比有望突破80%。
演讲中，张亚勤通过具体案例阐释技术落地路径。他展示的无人驾驶对比视频显示，当前系统已能熟练应对武汉复杂路况，包括雨雪天气、施工路段和逆行避让等场景。另一个多智能体无人医院项目则模拟了三甲医院全流程，AI医生、护士等角色在两天内完成常规医院三年的工作量，诊断准确率显著提升。这些实践印证了他提出的“人机协同”核心理念——技术应服务于效率提升而非完全替代人类。
对于通用人工智能（AGI）的实现路径，张亚勤提出“99%任务超越99%人类”的量化标准。他对比人类大脑的进化优势指出，当前AI记忆体系仍显粗糙，信息智能、物理智能和生物智能的成熟周期将分别需要五年、十年和更长时间。这种分阶段发展观，为行业提供了更务实的技术演进框架。
