2026年AGI-Next前沿峰会深度报告——范式重构与自主智能的破晓

2026年1月10日，在北京举行的AGI-Next前沿峰会不仅是一次技术交流的盛会，更被视为中国人工智能产业从“规模扩张期”转向“质效提升期”的分水岭。由清华大学基础模型北京市重点实验室与智谱AI联合主办的这场会议，罕见地聚集了中国AI界的“基模四杰”——智谱AI、月之暗面、通义千问与腾讯AI的技术灵魂人物。在这一时间节点上，行业参与者普遍意识到，过去三年单纯依赖增加参数规模和算力投入的路径已边际效用递减，全球AI竞争正进入比拼核心架构、自主演化能力以及真实场景渗透力的“深水区”。

峰会的核心基调体现了对技术现状的清醒认知。2025年以来，随着DeepSeek等高效能模型的出现，传统以“聊天机器人（Chatbot）”为核心的范式竞争已趋于饱和。这种饱和感倒逼学术界与工业界重新审视通用人工智能（AGI）的本质。与会专家达成共识：AI行业正告别野蛮生长的上半场，那些缺乏核心技术积累、仅靠“套壳”或“炒作概念”的企业将加速被市场淘汰，而具备自主学习和复杂逻辑推理能力的系统将成为下一阶段的核心赛道。

重新定义AGI：可执行、可检验的能力基准

在追逐AGI的长期愿景中，如何客观衡量进展至关重要。中国科学院院士、清华大学教授张钹在峰会上发表了具有行业定调意义的演讲。他指出，尽管当前的大模型在形式上展现出了惊人的生成能力，但在逻辑底层仍存在五个致命的缺失：指称（Referentiality）、因果（Causality）、常识（Common Sense）、鲁棒性（Robustness）以及可解释性（Explainability）。

张钹教授强调，AGI不应是一个空泛的概念，而必须具备“可执行、可检验”的特征。他提出，通往AGI的路径需要回归到对人类认知学习过程的深度理解，具体表现为五项核心能力：多模态理解、在线学习、可验证推理、长链条规划以及物理世界感知。这种定义将评价标准从“像不像人说话”转移到了“能否自主解决复杂任务”，为未来三年的技术研发确立了基线。

AGI 核心能力缺失与补齐路径对照

智谱唐杰：从“偷懒”的Scaling向自主演化跨越

作为本次峰会的发起人，智谱创始人唐杰教授分享了关于Scaling Law（规模法则）演进的深刻洞察。他尖锐地指出，目前行业内普遍遵循的Scaling路径——即简单地增加数据和算力——本质上是“人类最轻松的偷懒方式”。虽然这种路径提升了智能上限，但并未触及智能的内生演化。

唐杰认为，2026年技术聚焦的关键在于“Scaling的未知路径”。具体而言，就是探索让模型具备“自主Scaling”的能力，即AI能够自主定义奖励函数、自主设计交互方法、甚至自主生成训练任务。为了实现这一目标，智谱提出了模仿人类“双系统”认知的架构模型。

1. 1. 系统一（快速反应）： 对应当前模型已具备的95%的能力，主要处理低复杂度的指令遵循。
2. 2. 系统二（长时推理）： 对应仅占人类思维5%但最核心的逻辑、数学与决策能力。唐杰强调，系统二需要通过指令微调、思维链以及多智能体协同来实现，使模型能够处理复杂情境下的长链条决策。

此外，唐杰特别强调了“第四级记忆系统”的重要性。他将人类记忆划分为个体记忆与群体知识，认为大模型目前的短板在于缺乏从个体交互记忆向长期文明记忆转化的机制。补齐“原生多模态”感统能力、构建可持续学习的记忆架构，将是智谱2026年在通用人工智能路径上的核心攻坚方向。

月之暗面杨植麟：智能的本质是能源与审美

月之暗面创始人杨植麟继续坚持Scaling Law的第一性原理，但他将其升华为一种更宏观的哲学视角：Scaling Law本质上是把“能源转化为智能”。在这个过程中，核心挑战在于如何最高效地逼近智能的上限。

针对当前行业内对合成数据质量的担忧，杨植麟提出了“审美（Taste）”的概念。他认为，模型不仅仅是数据的容器，更是价值观与品味的承载体。Scaling的过程应当是技术、数据与人类审美的共进。为了突破效率瓶颈，月之暗面在峰会上展示了两项关键技术突破：

• • Muon 优化器： 该技术可将Token的利用效率提升约2倍，支撑起万亿参数模型在训练过程中的稳定性。
• • 线性注意力机制（Linear Attention）： Kimi-Linear架构在保证推理效果的同时，极大地降低了超长上下文（Context）的处理成本，使得万亿规模模型的长文本能力得以普惠化。

杨植麟表示，探索前沿智能不会因为潜在风险而停止，未来的竞争将在谁能以更优雅的架构、更深厚的数据“审美”，实现对物理规律更完美的模拟。

阿里林俊旸：通往具身智能体的三步走策略

通义千问负责人林俊旸在峰会上明确了阿里的战略转向：从“训练模型”全面转向“训练通用智能体（Generalist Agent）”。他认为，大模型的终极价值不在于完成已被专用AI解决的任务，而在于解决人类知识图谱中那些“全域检索仍无法获取答案”的长尾问题。

林俊旸提出了一套务实的Agent落地路线图：

1. 1. 任务拆解与工具调用： 让模型能够理解复杂目标，并熟练使用API或外部工具。
2. 2. 结果自验证： 建立模型对输出结果的自我闭环校验机制，降低人类干预成本。
3. 3. 多模态时空一致性： 攻克视觉与动作在时空维度上的同步，使Agent能够从虚拟屏幕走向物理世界，指挥机器人完成科学实验或复杂的物理操作。

面对中美AI差距，林俊旸给出了一个极为审慎的判断：未来3-5年内，中国团队做到全球领先的概率大约在20%左右。他认为，算力的结构性缺失（美国在关键技术探索上的算力投入远高于中国）是客观存在的，但这种限制也倒逼国内团队必须在“算法与基础设施联合优化”上寻找增量空间。

腾讯姚顺雨：上下文工程与To C基因的深度融合

前OpenAI研究员、现任腾讯首席AI科学家的姚顺雨在峰会上的发言标志着腾讯AI战略的进一步清晰化。他强调，腾讯始终是一家具有强To C基因的公司，未来的重点不在于盲目刷榜，而在于如何让大模型为普通用户提供增量价值。

姚顺雨认为，当前To C产品体验的瓶颈并非模型参数不足，而是“上下文（Context）”和“环境信息”的缺失。例如，一个社交助手能否通过合规调取用户的聊天背景，从而在用户提问“今晚去哪吃饭”时，结合当天的天气、过往的饮食偏好以及与好友的互动细节，给出精准建议。这种“上下文工程”才是腾讯在大模型应用层的核心护城河。

在To B领域，姚顺雨则持有更为分层、务实的观点。他观察到行业正在发生“垂直整合”与“模型应用分层”的二级分化：

• • To C 领域： 模型与产品需要强耦合、垂直整合，以实现极致的交互反馈。
• • To B 领域： 企业追求生产力溢价，更倾向于为“最强模型”支付溢价。模型公司应当专注于提供强大的底层能力，而复杂的业务场景适配则应交给专业的应用层公司。姚顺雨认为，模型公司直接下场做应用，在To B领域并不一定具备优势。

2026年主流AI实验室战略布局对比表

自主学习范式：是行业共识还是安全隐患？

关于“自主学习”的讨论是本次峰会圆桌环节火药味最浓的部分。姚顺雨指出，自主学习在硅谷已是共识，其本质是关于奖励函数和数据任务的重新定义。他援引Anthropic和OpenAI的例子，认为超级人工智能（ASI）的关键在于模型能否在没有人工干预的情况下实现自我进化。

然而，阿里林俊旸对此持有不同看法。他认为，简单的交互并不会让模型变强，反而可能因为缺乏高质量外部反馈而让模型在自我生成的循环中“变笨”。更重要的是，他表达了对AI自主性的安全担忧：如果模型具备了过强的自主产生想法的能力，可能会在某些敏感环节产生难以预料的后果。

这种分歧反映了中国AI界在追求技术突破与维护安全底线之间的动态平衡。杨强教授提出，“元学习”和“迁移学习”可能是解决这一矛盾的中间路径，通过让模型学会“如何学习”，而非仅仅是盲目地从海量无标注数据中自我迭代，可以实现更受控的智能提升。

行业落地的“骨感”与“破冰”

峰会不仅探讨了星辰大海的理论，更直面了商业落地的残酷现实。与会者一致认为，当前的Agent（智能体）正处于“理想很丰满，现实很骨感”的阶段，大规模商用仍面临场景适配难、效果验证难和成本居高不下三大难题。

为了实现落地破冰，峰会总结了几个最具潜力的“杀手级”场景：

1. 1. 编程（Coding）： 唐杰透露，在DeepSeek彻底终结Chat范式竞争后，智谱内部已将战略重心全面转向代码大模型。编程是目前可验证性最强、反馈回路最短的领域，也是Agent最容易产生生产力跃迁的赛道。
2. 2. 科研辅助（AI for Science）： AGI被定义为加速人类认知进化的工具。大模型通过融合视觉模型和时序数据，正在自动化地调配生产工艺、预测新材料结构，这一领域的爆发期即将到来。
3. 3. 垂直行业专家： 卓世等企业的实践显示，在医疗、制造等特定场景中，通过“基模+专业数据微调+行业Agent”的组合拳，已经能够实现从基础门诊辅助到工业大脑调度的闭环应用。

2026年各行业 AGI 落地成熟度预测

中美AI竞争格局：结构性差距与应用反哺

面对美国在基础研究和生态构建上的领先地位，峰会嘉宾们没有回避差距。林俊旸指出，美国不仅在算力绝对量上领先，更关键的是其算力有相当比例被投入到了无人区的探索中，这种“风险投入”是目前国内相对缺失的。

然而，中国团队也展现出了独特的竞争逻辑。姚顺雨认为，中国在应用落地和场景创新上的速度更快。这种优势如果能通过“分布式智能”和“场景碎片化适配”转化为底层技术的迭代动力，有望实现“应用反哺基础”的跨越式发展。此外，国产芯片的进展、算力网络的构建以及开源生态的繁荣，正成为中国在资源受限环境下实现突围的关键策略。

结论：2026年，回归专注与实干

AGI-Next峰会的最后，专家们对2026年的行动指南达成了一致：专注核心技术的较量，拒绝概念炒作。正如唐杰教授所倡导的“咖啡精神”——做研究需要像喝咖啡上瘾一样保持专注与投入，AGI是一场比拼耐心和定力的长期战役。

在这个关键年份，AI行业正式告别了野蛮生长的上半场。未来的胜负手不在于参数的规模，而在于谁能构建出具备因果推理、自主演化与物理世界交互能力的智能系统。对于中国的AI观察者和从业者而言，2026年将是“实干智能体”时代的真正开端，智能的功能将以更温和、更深入的方式嵌入到日常设备中，切实提升全社会的生产效率，而不再仅仅停留在实验室的PPT里。