(网经社讯)7月17日至20日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC 2026）在上海世博、张江、西岸“三地四馆”同步举行。

本届大会以“智能伙伴 共创未来”为主题，大会由外交部、国家发展改革委、工业和信息化部等九部委与上海市人民政府共同主办，展览总面积首次突破10万平方米，1100余家企业携3000余项前沿成果集中亮相。大会策划140余场论坛，汇聚超1500位中外嘉宾。

网经社长期关注人工智能赛道，本文为大家带来25家互联网与AI科技企业大佬的核心演讲要点（详见网经社专题：http://www.100ec.cn/zt/2026rgzndh/  ）。

出品｜网经社

作者｜唐三

初审｜无痕

终审｜云马

配图｜网经社图库

【本文摘要】

一、互联网企业

（一）腾讯副总裁林松涛：终端是AI普及的“最后一公里”

1、终端将是AI普及的“最后一公里”，终端形式不一定是PC或手机，甚至可能是具身智能。AI要从云端走向用户身边，必须通过终端载体实现触达，这决定了AI普惠的广度与深度。

2、今年全球AI应用百花齐放，从以前“有问必答”的聊天助手类产品开始走向“使命必达”。AI应用正在完成从信息提供者到任务执行者的关键跃迁，用户对AI的期待已从“告诉我”升级为“帮我做”。

3、真实场景永远是AI价值的第一现场，AI要真正创造价值，必须先理解企业和个人面临的垂直领域需求。脱离具体场景的AI能力再强，也难以转化为实际生产力。

4、模型更多决定AI上限，而工程决定下限——用户会因为一个好功能而使用，但能持续使用和信任，一定取决于工程化水平的下限。模型能力决定了AI能做什么，工程能力决定了AI能做多久、做多稳。

（二）阿里云创始人、中国工程院院士王坚：让科学数据成为基础模型的“原住民”

1、目前利用人工智能辅助科研，大多只是读取论文文本、解析论文附带代码，几乎没有触及原始科学数据。我们借助AI理解科学的边界还很有限。

2、未来人工智能将和数学一样成为基础学科。AI对科学的改变不是表面功夫，而是底层范式的重构。

3、科学发现的革命正在发生：让科学数据成为基础模型的原住民。AI不应只理解人类已经写出来的知识，更应直接读懂自然产生的原始数据。

（三）百度创始人李彦宏：AI智能体要在真实场景中“干起活来”

1、中国拥有丰富的应用场景、完整的产业链和大规模的数字市场，海量的真实需求为智能体的落地提供了多元化的舞台。这是中国AI发展相较其他国家最大的禀赋优势。

2、AI智能体有望走出实验室，在生产线上、在田间地头、在诊室里真正“干起活来”。智能体必须从虚拟空间走向物理世界，才能创造真实的经济价值。

3、AI产业的下半场，比拼的不再是模型参数的大小，而是智能体在真实场景中解决实际问题的能力。落地能力决定胜负。

（四）京东集团副总裁、京东云基础云业务负责人龚义成：AI能力正从“少数企业玩得起”走向普惠化

1、京东正致力于建成全球最大的物理世界运营商，依托零售、物流、健康、工业等真实业务场景，推动AI向物理世界大规模落地。京东的优势在于拥有从供应链到消费端的完整物理场景闭环。

2、机器人“大脑”智能化程度偏低，核心原因之一是缺乏高质量的机器人物理世界数据。仿真数据无法替代真实物理环境中的交互反馈。

3、从去年到现在，京东的数据处理成本已降低10倍以上——高质量数据是前提，高性价比是数据走向规模化的基础。成本下降使得AI能力从“少数企业玩得起”走向“普惠化”。

（五）京东健康医疗AI负责人王国鑫：医疗AI要回归智能化体系的本质

1、“京医千询2.0”重点在拟人对话、可信推理和医学全模态三方面实现显著突破。“拟人对话”能模拟人类医生的问诊方式，进行多轮病情询问，按循证医学逻辑给出合理建议，而非简单的问答式交互。

2、“可信推理”是医疗AI的基石。“京医千询2.0”严格遵循医生临床诊疗思维路径，注重内部知识与外部知识、思维深度与问题难度的结合，具备反思机制和专家反馈的自适应能力，并经超140个临床科室医生及百万级真实临床复杂病案的专家评测，确保医学推理可靠性。

3、“医学全模态”是大模型走向临床深水区的必由之路。“京医千询”已实现对文本、影像、检验数据等多模态医学数据的综合解析，为精准诊疗提供全面支持。

4、京东健康强化“京医千询2.0”不是要开发一个更大的模型，而是要回归医疗智能化体系的本质。“三引擎+四模型”架构是一项长期工作，将整体加快国内医疗智能化转型进程。

（六）360创始人周鸿祎：发展是第一位的，“不发展才是最大的不安全”

1、人工智能正从大模型阶段迈向智能体阶段，AI不再只是回答问题的工具，而是正在成为能够自主执行任务的“新物种”。AI正在完成从“大脑”到“手”的进化。

2、对于AI产业而言，发展始终是第一位的，“不发展才是最大的不安全”。安全与发展并非零和博弈，不能用安全问题扼杀创新活力。

3、人工智能必须始终坚持安全、可信、可靠、可控的发展方向。没有安全边界的AI，能力越强风险越大。

（七）蚂蚁集团CEO韩歆毅：没有企业专属数据，就没有企业专属智能

1、企业AI的智能不止于知识累积，更在于经验沉淀；企业AI的更高价值，不止于个体提效，更在于组织进化。真正懂企业的AI必须理解组织运转的隐性知识。

2、依靠公开知识训练出的通用大模型，未必能够真正理解一家企业的运行逻辑。企业的核心能力往往藏在流程、决策习惯和文化基因中，而非公开文档里。

3、实现企业AI深度落地的路径，是打造“组织智能”——没有企业专属数据，就没有企业专属智能。数据是企业AI竞争力的护城河。

（八）联想集团副总裁陈敏仪：混合式AI是普惠的最优路径

1、人工智能技术正在从共识走向实践，成为推动产业升级和社会经济发展的核心生产力。2026年是AI从“热词”变“动词”的关键转折年。

2、终端侧的AI能力将成为PC和智能设备的新标配，端侧AI与云端AI的协同将决定用户体验的上限。

3、混合式AI（端云协同）是AI普惠的最优路径——既保护用户隐私，又发挥云端大模型的强大能力。

（九）网易有道高级副总裁刘韧磊：AI要从“能想”到“能干”才算完成进化

1、大模型解决的是“怎么想”，Agent则解决的是“怎么干”——这种闭环交付能力正是用户真正需要的东西。从思考到行动，是AI价值跃升的关键一步。

2、当Agent真正走进学习、办公与生活的每一个场景，AI才算完成了从“能想”到“能干”的进化。能力只有转化为行动，才产生真实价值。

3、教育AI的未来不在于提供更多答案，而在于引导学生提出更好的问题——培养批判性思维和创造力才是教育本质。

（十）智联招聘集团高级副总裁白岩：“技术越往前走，越要回到那个具体的个体”

1、AI对招聘求职生态的重塑，核心不是“变快了”，而是组织和个体之间的“连接关系变了”。AI在极短时间内完成简历结构化处理和岗位匹配度排序，把HR从机械筛选中解放出来，省出的时间让HR回到更有价值的环节——与候选人深度沟通、判断潜力与气质，这些事AI做不了。

2、AI带来的不是简单的岗位减少，而是岗位升级和重新分工。当下正在发生三件事：AI能力正成为几乎所有岗位的通用门槛，市场、销售、产品都在要求AI协作能力；AI相关岗位正从“单一行业”走向“全行业渗透”，航空航天、汽车、医药、新能源都在抢AI人才；企业端已从“利用AI”转向“通过AI赋能人”。

3、未来10年，求职招聘的底层逻辑将从“筛选”变成“匹配”——企业和人才将基于能力、潜力、经历和组织需求做动态匹配。求职者端会出现“AI代理人”，每个人都可能拥有长期陪伴自己的职业智能体，帮助理解趋势、管理能力、匹配机会。

4、组织形态将从科层制走向“人机单元”，效率提升从单纯依赖管理层级，转向人和AI协作带来的敏捷响应与持续创新。未来的组织不是“人+机器”，而是“人机融合的最小作战单元”。

5、智联的核心理念是让AI站在“人”这一边——帮人把自己的真实能力讲清楚，让组织看到更真实、更完整的人。“技术越往前走，越要回到那个具体的个体。”

二、人工智能企业

（一）商汤科技董事长兼CEO徐立：AI的核心是增强人类能力而非替代

1、AI的核心价值是增强人类能力而非替代人类——“不做替代，而是增强；不做依赖，而是让个人成长”。技术的终极目的是人的解放而非异化。

2、当AI的服务边界真正拓展到超级个体时，未来的核心计费维度应当是任务完成的价格，衡量单位从Token转向Task。计费逻辑的转变反映的是AI价值创造方式的根本变化。

3、世界经济论坛数据显示，到2030年可能会减少9200万个岗位，但同时会创造1.7亿个新岗位——AI带来的不是失业潮，而是职业结构的大换血。

（二）阶跃星辰董事长、千里科技董事长印奇：未来不是机器替代人，而是人与智能共同进化

1、模型能力正跨越临界点，智能体正从聊天工具进化为能够感知、决策和执行任务的生产力最小单元，AI正从数字屏幕走向真实物理世界。

2、智能体将带来新系统、新载体、新网络三大变革：Agentic OS决定智能体能“走多远”；终端从“以人为本”走向“人机共生”，电脑、手机、汽车、机器人成为同一智能体的不同“身体”；A2A网络构建百亿级节点接入的人机共生价值网络。

3、物理AI正成为大国科技竞争制高点，2026年中国具身智能市场规模预计达1.09万亿元。

4、阶跃星辰提供“超级AI大脑”，千里科技提供“具身载体”——车是未来三到五年内可见、可规模化落地的唯一大具身赛道。

5、“未来不是机器替代人的世界，而是人与智能共同进化的世界。”

（三）昆仑万维董事长兼CEO方汉：2026年是“世界模型元年”

1、2026年是“世界模型元年”，标志着AI从内容生成走向对物理世界的理解与交互的关键转折。过去两年AI的核心命题是“生成”——生成文字、图像、视频、音乐；从2026年开始，核心命题将转向“理解”与“交互”——让AI真正理解物理世界的运行规律，并能与真实环境进行闭环互动。

2、三大产业预判：第一，世界模型将走出屏幕进入物理世界，具身智能正从实验室走向真实环境，要求机器人在行动前先进行环境推演——预判动作后果、评估环境变化、及时调整应对策略；第二，游戏行业将率先被世界模型改变，未来三到五年世界模型将成为游戏行业的基础设施；第三，AI音乐、AI视频将从技术试验变成大众创作工具。

（四）华为公司董事、华为云CEO周跃峰：每个传统行业都面临底层运行逻辑重构

1、未来十年，智能体将重塑金融服务模式和决策体系。金融行业的高数据密度与强规则属性，使其成为智能体最先深度重构的行业之一。

2、过去依靠火电和水电稳定出力、源随荷动的传统运行逻辑，正在被“风光的间歇性”、“负荷的随机性”彻底重构，迫切需要以AI为核心驱动力重塑新型电力系统。

3、AI for Industries（产业AI）正在从概念走向大规模落地，每个传统行业都面临一次基于智能体的底层运行逻辑重构。

（五）华为数据通信产品线副总裁王辉：让算力像水电一样随取随用

1、提出“让每个AI设施紧密联接，资源共建共享，应用深度融合”的核心主张，AI基础设施不应各自为政，而需形成统一的算力网络。

2、分享了华为iMasterCloud一站式AI基础设施生态解决方案，通过云网协同降低AI设施的部署与运维门槛。

3、AI算力网络的未来在于“联接即服务”——让算力像水电一样随取随用，而非每家企业都自建算力孤岛。

（六）零一万物创始人兼CEO李开复：企业AI转型的核心竞争力是数据运营与场景落地

1、国内头部大模型技术能力已逐步趋同，通用技术层面的差距不断缩小，企业AI转型的核心竞争力不再是模型本身，而是数据运营与场景落地能力。企业唯有盘活内部存量业务数据，结合真实需求适配AI应用，才能真正实现技术落地与商业价值转化。

2、中国目前有11家还在执着于做大模型训练的公司，“如果全部是同质化的通用大模型，我觉得是不需要的”。

3、国产AI出海时代已到来，零一万物今年15亿元订单中海外业务规模上涨最快。中国企业出海第一代是把产品卖出去，这一代AI出海更多是把AI转型能力带到政府和企业的决策场景里。

（七）生数科技联合创始人、CEO骆怡航：世界模型需要像人一样感知、思考和行动

1、未来三年到五年的发展，一定需要一个类似于语言模型当前能量及潜力的级别的世界模型——世界模型也一定会是一个基座模型。世界模型是AI理解物理世界的关键基础设施。

2、世界模型需要像人一样去感知、思考和行动——感知加预测加行动的整个闭环，是一个动态的、持续的循环闭环。世界模型必须实现“边看边想边做”的实时交互。

3、交互的视频生成不等于世界模型，3D空间重建也不完全等同于世界模型——世界模型需要一边看、一边思考、一边行动，同时不断调整。

（八）无问芯穹联合创始人戴国浩：AI计算正从“堆卡时代”走向“优化时代”

1、要避免智能计算基础设施出现功能繁多却非必需的问题，关键在于其在多元异构算力环境下的实际应用价值。算力基础设施必须“好用”而非“好看”。

2、瓶颈在于如何通过软硬件协同技术，将线性的技术供给匹配上非线性的需求增长。硬件的算力增长曲线与算法的需求曲线之间存在剪刀差，需要用软件效率弥合。

3、AI计算正从“堆卡时代”走向“优化时代”——如何让每一张GPU发挥最大效能，比拥有多少张GPU更重要。

（九）东方算芯董事长、清华大学教授魏少军：没有算力，人工智能就是孤魂野鬼

1、算力是人工智能发展的技术基础。没有算力，人工智能就是孤魂野鬼，无法落地。算力是AI从理论走向实践的物质前提。

2、今天的模型变得越来越聪明，而应用要求成本降得越来越低——训练要更高效，推理要更便宜。算力成本是决定AI能否大规模商用的经济命门。

3、芯片与算法的协同设计将成为下一阶段AI算力突破的关键路径——硬件不再被动适配算法，而需为算法演进提前规划架构。

（十）智元联合创始人、总裁兼首席技术官彭志辉：具身智能正处于从实验室走向商业化的关键阶段

1、习近平主席的主旨讲话既为全球人工智能发展与治理指明了方向，也为具身智能企业处理好创新与安全、发展与治理、企业成长与社会责任之间的关系提供了重要遵循。

2、具身智能正处于从实验室走向商业化的关键阶段，真实场景的数据积累和工程化能力是决定企业能走多远的核心变量。

3、人形机器人产业需要产业链上下游协同创新，单打独斗无法解决从核心零部件到系统集成的全部难题。

（十一）追觅科技创始人兼CEO俞浩：青年一代要推动AI从“自动化”走向“自主化”

1、在“人工智能+”上升为国家战略的当下，青年科创力量既要攻克基础性科学难题，也要推动AI落地真实产业场景。青年一代是AI从论文走向产品的主力军。

2、青年一代应敢于挑战技术无人区，同时推动AI从“自动化”走向“自主化”，并让技术惠及全球。AI的终极目标是服务全人类，而非少数国家或企业的专利。

3、青年科创者需在三个方向发力：以人才为根基培育中坚力量，以全球化为视野参与科技协作，以实业为底色坚持“技术+产业”融合。

（十二）观壹智能联合创始人、CEO：AI辅助诊断帮助医生在复杂罕见病例中更快锁定方向

1、面向罕见病精准诊断，推出“DeepRare 2.0：基因-表型双链罕见病循证推理智能体诊断系统”，通过实践检验，该系统已在候选致病基因识别等行业评价中展现出专家级性能。

2、罕见病诊断是AI在医疗领域最具社会价值的应用场景之一——全球数亿罕见病患者长期面临“确诊难”，AI正在缩小这一诊疗鸿沟。

3、AI辅助诊断的核心价值不是取代医生，而是帮助医生在复杂罕见病例中更快锁定方向、减少漏诊。

三、移动出行企业

（一）滴滴集团AI应用负责人刘佳奇：交易型AI Agent有望成为服务消费的新基础设施

1、出行是连接消费者与线下消费场景的重要枢纽，平均每1元打车消费可带动数倍的其他线下消费。AI正在放大出行作为“消费连接器”的经济乘数效应。

2、AI小滴已拥有90多个标签，满足不同场景出行需求，从“用户适应产品规则”转向“产品理解用户需求”。AI让出行服务从标准化走向千人千面。

3、交易型AI Agent有望成为服务消费的新基础设施。未来的AI Agent不仅能帮用户打车，还能基于出行场景主动推荐餐饮、娱乐等消费服务。

（二）曹操出行首席科学顾问、图灵奖得主约瑟夫·希发基思：安全应从设计之初融入整车架构

1、构造即安全——安全应从设计之初融入整车架构，而非事后打补丁。安全必须是自动驾驶的基因而非装饰。

2、系统协同——Robotaxi是车辆、云平台、调度系统、运营体系组成的复杂系统，需协同运行实现整体可信。单一环节的安全不等于系统整体的安全。

3、运行保障——安全保障须贯穿运行全过程，通过实时监测、系统冗余、远程支持等机制维持安全边界。安全是动态的、持续的过程。

（三）如祺出行COO韩锋：“技术决定能不能上路，运营决定能跑多远”

1、“技术决定能不能上路，运营决定能跑多远。”Robotaxi小规模试跑阶段重点是解决单车技术问题，但规模扩张到千辆乃至万辆级别，必须打通调度、充换电维保、远程云控、安全兜底与成本管控等全链条。运营能力是规模化的核心门槛。

2、Robotaxi本质是出行服务，规模化落地的关键门槛在于运营能力，这正是出行平台的先天优势所在。技术公司擅长造车，出行平台擅长管车——各司其职才能加速落地。

3、Robotaxi行业发展，政策和监管必须先行。如祺出行通过开放式Robotaxi运营科技平台，强化行业与政府监管之间的桥梁作用，为自动驾驶规模化、规范化发展提供可复制的实践路径。

4、数据共享的核心目标是驱动产业整体升级，而非仅服务单一企业技术迭代。两大关键方向：一是基础性、公共性数据共享与跨行业协同应用；二是企业高价值极端场景数据合规有序流通，通过可信数据空间、隐私计算等技术手段集中攻克行业共性瓶颈。

5、坚守“先锁安全底线，再释放数据价值”原则，严守数据采集、处理、应用各环节合规红线。通过常态化运营的Robotaxi与智驾数据采集车相结合，持续以低成本合规采集真实场景数据，构建“真实场景数据持续输入、合规高质量数据服务稳定输出”的数据飞轮。

【小贴士】

深耕数字经济近 20 年的网经社，围绕“媒体+智库+媒介”三大战略，整合AI 全媒体、AI 智库、AI 资源链接三大核心能力，并应势上线一站式人工智能门户—— AI 台（AI.100EC.CN），打造 AI 赛道一站式专业服务平台，为人工智能企业提供全媒体宣传、智库（报告/榜单）、投融资、资源链接等服务。