周伯文：中国在全球AI治理中展现大国担当

在Coding（代码）和Agent（智能体）能力火爆之后，AI的下一步将走向何方？

在2026WAIC现场，上海人工智能实验室主任、首席科学家周伯文在接受澎湃新闻记者等采访时表示，上海人工智能实验室正式推出新一代科学发现平台“书生·端砚”。该平台是实验室“AGI4S珠穆朗玛计划”核心落地成果，在2025年上线的初代“书生”平台基础上全面升级，打通从科研假设到实物实验的完整链路，为科研人员提供一站式人工智能科研辅助能力。

“书生不是只会四书五经的应试者，而是琴棋书画、六艺皆精的通才。”周伯文向澎湃新闻记者这样解释新平台命名的由来。在他看来，中国传统语境中的“书生”本就具备跨学科的通识能力，而“端砚”则是书生产出影响力不可或缺的载体，这正是新平台的核心定位：成为科学家的“砚台”，助力从0到1的原始创新，乃至0到10、10到100的全产业链创新。

澎湃新闻记者江海啸 摄

AI治理“登山论”：发展与安全不是拔河

针对全球关注的AI治理议题，周伯文首次提出“登山论”。

“过去大家觉得发展和安全是拔河，但我现在更愿意把它比作登山：每一步向上攀登的同时，都要确保脚下踩的是安全的。不能为了登顶无视风险，也不能为了安全停滞不前。”在他看来，AI作为认知层面最具革命性的技术突破，其风险呈现双重属性：

有作为工具的风险：既包括网络攻击能力，也包括自动修复漏洞的防御能力，技术本身是双刃剑；也有作为认知主体的风险：存在短中长期的边界不确定性，“就像小时候看起来很可爱的小老虎，长大后可能反噬人类”。

他以深度学习泰斗辛顿的自我修正为例：2015-2016年间，辛顿曾预言5年内放射科医生将失业，但就在近期公开承认自己错了，“他高估了技术进步的速度，低估了技术与社会制度的耦合关系。”周伯文坦言，即便是顶尖技术专家，也常常误判技术与社会的互动规律，这正是治理的必要性所在。

谈及中国在全球AI治理中的角色，周伯文认为中国正发挥越来越重要的作用：一是技术层面全生态领先，从人才、算力到模型、应用全方位突破；二是最高层态度明确，“统筹发展与安全”的战略保持了罕见的长期一致性，对比美国两党反复摇摆、欧洲各国政策分歧，中国展现了负责任大国的担当；三是技术治理方案既有理论思考也有落地实践，中国学者的声音在国际学术对话中越来越受重视。

颠覆性创新来自年轻人

作为国家级战略科技力量，上海人工智能实验室如何平衡前沿探索与产业落地？

据周伯文介绍，在上海人工智能实验室里，由年轻人主导的学术委员会机制正在打破传统研究院“所长-院长”的层级制，每个领域由年轻人推举组成学术委员会，像学术PM一样共同决定前沿方向、资源分配、成果评价，不讲人才帽子，只看是否解决真问题。

此外，实验室专设前沿探索中心，鼓励年轻人自下而上提出非共识、高不确定性的想法，不要求写冗长的项目申请书，只需要讲清楚差异化与前沿性。入选者可额外获得算力、团队支持，在主线任务之外开展探索。

探索的结果有三种可能：成功并升级为新的实验室主线任务、成功并走向成果转化、证明此路不通——“第三种也是成功，因为它帮整个领域排除了错误方向。”周伯文特别提到，一位博士生提出的想法被采纳后，成为见习研究员带领团队，规模甚至超过资深研究员的团队，“职级和带团队的权力可以分开，颠覆性创新往往来自年轻人。”

中国研发效率为AI增长提供沃土

针对AI产业的资本热度，周伯文认为，当前中国的研发效率、算力成本和应用场景为AI高速增长提供沃土。他用工业革命的历史类比当下：

“蒸汽机刚发明的时候，纺织厂只是把水车换成了蒸汽机，厂房还留在深山老林里靠水的地方，效率提升非常有限。直到有人意识到‘既然不需要水力了，为什么不把厂搬到港口边、城市里？’重新围绕蒸汽机重构整个生产流程，这才真正诞生了工业革命。”

在他看来，今天的AI正处在“换了蒸汽机但还没搬厂房”的阶段：技术成熟度已经到了新高度，但社会还没有围绕AI重构生产流程。未来的AI原生组织将淡化“岗位”概念，转而以“技能动态组合”的方式完成结果导向的任务——这才是生产力真正爆发的时刻。

如今，中美在开源和闭源上似乎出现流派分化，中国开源大模型已经达到世界先进水平，而美国似乎更多走向了闭源，在周伯文看来，开源闭源各有价值，企业应根据商业模式选择。

“大模型生态一定要实现通专融合，将通用模型的能力与私有化的企业能力相结合。”周伯文描述，“就像一艘船，大模型就像水，水涨船高，无论模型能力提升到什么水平，船都是自己控制的，这样才能实现更大规模的商业化图景。”