过去几年，AI似乎越来越像人了。它能写代码、做PPT、分析财报、生成视频，并开始进入工厂、医院和家庭。许多人相信，我们距离通用人工智能（AGI）已经越来越近了。但就在前两天，图灵奖得主、强化学习之父理查德·萨顿浇了一盆冷水：“现在的大模型，谈不上原生智能。”
过去四天，2026世界人工智能大会（WAIC）在上海如期召开，这是过去9年规格最高的一届，也是全球AI领域最重要的年度盛会之一。有人在现场逛展，亲身体验最先进的AI产品；有人盯着龙头企业，关注最新发布的大模型、应用、成果；而小巴在关注，全球AI行业的领军人物齐聚一堂，他们究竟在讨论些什么。
2026世界人工智能大会汇聚了来自全球的上千位顶尖科学家、专家、企业家、投资者，除了理查德·萨顿，还有“深度学习三巨头”之一的约书亚·本吉奥、图灵奖得主吉勒斯·布拉萨德、图灵奖得主姚期智、诺贝尔奖得主奥马尔·M·亚吉、“硅谷精神之父”凯文·凯利，等等。小巴梳理了大会四天的演讲、论坛后发现，专家们似乎把目光聚焦在了以下五点上：我们是否高估了今天的AI、AI如何获得经验、AI落地为什么难、智能体的后果谁来负责、发展AI的终点是什么？
要点一：我们高估了今天的AI过去几年，我们一直在见证AI的进步，它替代了许多低级岗位，给人最直观的印象就是它不断刷新大家对智能的想象。然而，在一些顶尖科学家看来，我们可能高估了今天AI的智能程度。答案藏在一个长期被混淆的问题里：知道很多事、会做很多事，是否就等于拥有了真正的智能？图灵奖得主、中国科学院院士姚期智表示，AI虽然看起来很强大，但未必就是智能的终点。萨顿则讲得更明白——大语言模型虽然看了海量文字、图片和视频，但它还是在学习和重新组织人类已有的知识，而不是自己创造知识，计算能力的突破，不是智能的突破。人类拥有智能，不只是因为读过书、记住了知识，更是因为我们会行动、会犯错，能够从现实世界得到反馈，并在一次次反馈中修正自己，获得经验。比如，一个人没拿稳杯子，于是知道玻璃杯掉在地上会碎，而AI没有自己砸碎过一只杯子，它是从人类的文字中得知杯子掉在地上会碎，这是它记住的知识，不是它自己的经验。复旦大学浩清特聘教授苏昊认为，这也是大语言模型产生“幻觉”的深层原因之一：语言只是世界的投影，不是世界本身。因此，在萨顿看来，AI需要从“人类数据时代”走向“经验时代”。
要点二：AI缺少的是经验在这样的背景下，“智能体”和“物理智能”，成为了今年大会上被反复提及的两个方向。智能体让AI从“回答问题”走向“执行任务”，它可以围绕一个目标制定计划、调用工具、采取行动，并根据结果调整自己的行动；物理智能则让AI走出屏幕，进入由重力、摩擦、材料、空间等构成的真实世界。而这也引出了今年大会上被反复提及的一个概念——世界模型（World Model）。简单来说，世界模型是AI在理解现实世界运行规律的基础上，在自己的“大脑”中对现实世界进行模拟：如果我这样做，接下来会发生什么。比如，当人准备去拿一个杯子时，大脑其实已经提前完成了一次预测：杯子会不会滑？需要用多大力？如果手一松，会不会掉到地上？这种预测能力，无法仅靠阅读、记住更多知识获得，它正需要AI走进现实世界，通过智能体或者物理智能与环境互动，最终获得属于自己的经验。换句话说，智能体或者物理智能不完全相同，但都能让AI在行动中获得反馈，在反馈中积累经验，不断完善自己的世界模型，逐渐形成对真实世界运行规律的理解。借用北京银河通用机器人联合创始人
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