2025年世界人工智能大會（WAIC 2025）在滬隆重舉行，一場關于人工智能未來發展的思想風暴引發廣泛關注。本屆大會舉辦多場思辨會，從各個角度探討當下人工智能的發展：從探索宇宙規律的量子模擬，到解碼人類智慧的數字孿生腦；從重塑科研范式的AI for Science，到叩問生命本質的生命科學，一系列前沿議題共同勾勒出AI賦能人類認知邊界的壯闊圖景。尤為引人注目的是，本次思辨會摒棄了傳統單向輸出的會議模式，創新性地采用了"問題驅動、深度對話"的思辨形式。每一場思辨會都圍繞一個核心命題展開，通過主題演講與圓桌討論相結合的方式，搭建起學界與產業界、理想與現實、創新與倫理之間的對話橋梁。在持續的思想碰撞中，來自全球頂尖高校、科研機構與領軍企業的思想者們不再滿足于展示技術成果，而是直面挑戰、坦誠交流，共同探尋AI發展的邊界與可能。正是在這種開放、平等、富有張力的思辨氛圍中，我們得以超越技術本身，看到一個更加立體、真實且充滿可能性的智能未來。這幾場會議不僅展現了技術爆發的澎湃動力，更深刻叩問著我們是否已為一個由智能體驅動的未來做好了全面準備。這不僅是技術的跨越，更是一場關乎信任、責任與人類主體性的深度思辨。

智能體安全：你的智能助手，是幫手還是潛在的"數字間諜"？

隨著人工智能的高速發展，"智能體"已成為AI應用界的熱詞。與傳統聊天機器人不同，現代智能體能夠自主決策、靈活運用工具、與環境深度互動，在各類垂直領域展現出強大能力。然而，當這些"能想會做"的AI助手逐步滲透至日常生活，一個尖銳問題隨之浮現：它們是否在帶來便利的同時，也埋下了安全隱患？復旦大學計算與智能創新學院副研究員戴嘉潤博士提出：“當前智能體應用存在嚴重安全缺陷。”他強調：“低防護等級的智能體不僅可能導致服務器崩潰、數據泄露，更可能通過權限鏈橫向滲透企業核心系統。”

在之后的圓桌會議中，各領域專家及嘉賓從多元角度出發，對智能體安全提出深刻討論，針對各類挑戰，專家們提出了多項前瞻性解決方案：在研發階段引入沙盒環境測試，通過監督和強化學習實現安全對齊，以及尋找性能提升與安全保障的平衡點。與會者達成共識——智能體安全不僅是技術問題，更是關乎未來人機信任基石的關鍵命題。唯有將安全考量前置到設計源頭，構建從算法設計到應用部署的全鏈條防護體系，才能確保智能體真正成為人類社會的可靠伙伴，而非潛在威脅。

科學遇上AI：當"最強大腦"遇見"科學探索"

AI for Science的核心價值在于運用人工智能的強大性能打破傳統學科壁壘的能力。在量子物理領域，AI正幫助科學家從海量實驗數據中判斷此前極具挑戰性的量子糾纏模式；在材料科學中，量子-經典混合算法能精準預測材料的電子結構，加速新型超導體的發現；在生物醫學領域，量子啟發的機器學習模型正破解蛋白質折疊的奧秘。這種跨學科融合不僅提高了科研效率，更催生了全新的研究范式：科學家不再局限于單一學科視角，而是通過A I賦能科學的新框架，將不同學科的系統思維融為一體，形成創新型的科學探索新路徑。

在本次大會的思辨會演講以及之后的圓桌討論中，專家們總結道：“人工智能正以前所未有的方式重塑科學研究的全流程”。然而，當下AI與科學領域的結合并不是缺乏挑戰的，當前AI大模型在數學競賽中表現良好，但在物理競賽中仍顯吃力，其原因在于物理難題不僅需要語言理解能力，更需要"看懂物理圖形、懂得物理規律"。嘉賓們談到，從數據角度看，需要錄入更多圖形文本才能使模型形成理解能力。這種差異凸顯了AI for Science面臨的關鍵挑戰：如何將符號邏輯與神經網絡有效結合，使AI不僅能處理數據，更能理解科學規律背后的物理意義。正如思辨會上專家所指出的，這正是多模態技術進一步提升AI科學能力的潛在方向。

AI x生命科學：當"數字大腦"遇見"生命密碼"

隨著AI技術的迅猛發展，生命科學正經歷全新的范式變革。AI已不再局限于對實驗數據的檢驗分析，而是全面覆蓋病理研究、靶向配對、分子分析等科研全流程。從DeepMind的GNoME系統以驚人速度發現數百萬新晶體材料，到神經網絡先驅與蛋白質預測AI接連斬獲諾獎，"AI for Science"的浪潮已勢不可擋。交大人工智能學院副院長張婭展示的"全球首個推理型罕見病智能體診斷系統"正是這一趨勢的生動體現，它不僅解決了小樣本難題，更在疑難雜癥領域為患者帶來新的希望。

數字孿生腦作為連接人工智能與神經科學的橋梁，正以一種新的方式重塑我們對大腦的理解。通過構建人腦的高精度虛擬模型，科學家能夠在數字世界中模擬大腦活動、預測神經疾病發展、測試藥物干預效果，而無需直接進行人體實驗。這種技術為阿爾茨海默癥、帕金森病等神經退行性疾病的治療帶來了新的曙光。然而，這一技術也引發了深刻的倫理思考：當數字孿生腦能夠模擬人類思維過程，甚至預測個體行為時，我們如何界定"思想隱私"的邊界？數字孿生腦技術的發展，既為我們提供了全新的研究工具，也迫使我們重新審視人類意識、自由意志與AI模擬之間的復雜關系。

正如專家們在思辨會上所強調的，未來需要在擁抱顛覆性治愈潛力與防范未知風險之間審慎平衡，確保技術進步真正服務于人類福祉，而非成為新的社會分化工具。在AI賦能生命科學的道路上，科學探索與倫理考量必須并駕齊驅，共同指引我們走向更健康、更公平的未來。

具身智能 + 強化學習：當"身體"遇見"大腦"

2025年，人工智能迎來雙重突破——具身智能讓AI"擁有身體"并真實感知、行動，而強化學習則賦予其"自主決策"與"持續成長"的能力。當這兩大技術趨勢交匯，一個更接近人類智能形態的AI新物種正在誕生。思辨會六展示了具身智能的廣闊前景：智能倉庫中自主搬運貨物的機器人高效協同作業，無人駕駛汽車在復雜城市環境中安全通行，地震、火災等應急救援場景下的特種機器人勇擔重任。與此同時，思辨會七揭示了強化學習正從理論優勢轉化為產業動能——"強化學習AI智能體的爆發之年"已然到來。Pokee.ai創始人朱哲清博士指出："RL算法是能夠具有強泛化能力的"，而如今算力與硬件的發展也為強化學習的進一步落地提供了有力支撐。當強化學習的"決策大腦"與具身智能的"物理身體"結合，AI正從"能看會說"邁向"能想會做"的全新時代。

在以強化學習為主題背景的圓桌論壇上，專家們圍繞具身智能的發展瓶頸，具身智能的發展路徑應優先選擇'通才型'還是'單一型'"展開了深入探討。嘉賓們指出，數據短缺是制約具身智能發展的關鍵瓶頸。穆堯博士在他的發言中坦言："相較于自動駕駛行業，人形機器人數據回流明顯不足"，而通過模擬生成仿真數據雖是潛在解決方案，但如何控制仿真數據在視覺和物理效果上的質量仍是關鍵難點。此時，強化學習展現出獨特價值。上海交通大學劉鵬飛副教授在圓桌討論中指出，將強化學習與模仿學習結合，可以有效利用有限的人類示范數據，同時通過自主探索拓展能力邊界。這種"模仿+強化"的混合學習范式，正成為突破具身智能數據瓶頸的希望之路。

從量子模擬探索宇宙規律的深邃，到數字孿生腦解碼人類意識的奧秘；從AI for Science重塑科研范式的革命，到生命科學與AI融合叩問生命本質的邊界；從具身智能賦予AI"真實身體"的實踐，到強化學習驅動自主決策的突破；再到智能體安全守護人機共存的底線——八場思辨會如同八面棱鏡，折射出人工智能發展的全景圖譜。這不僅是一次技術的集中展示，更是一場關于"智能未來"的深度思想預演。當AI從"能看會說"的感知智能邁向"能想會做"的決策智能，我們正站在一個歷史性轉折點上：技術的邊界不斷拓展，而人類的智慧與責任將成為指引這一變革的永恒燈塔。正如與會專家所共識，真正的智能革命不在于機器能否替代人類，而在于人機如何協同進化，共同創造一個更加安全、可信、普惠的智能未來。在技術狂奔的時代，唯有保持對未知的敬畏、對倫理的堅守、對創新的熱忱，我們才能確保這場智能革命真正服務于人類福祉，為世界帶來持久的光明與希望。