让思想被听见，让价值被传递。潮新闻《声动》栏目聚焦社会各界名家大咖、领军人物的声音，为时代留声。
今天为您带来浙江省人大常委会原副主任、省文史研究馆馆长王永昌在2026浙商AI领导力峰会上的发言。
尊敬的各位领导，各位来宾，各位企业家朋友：
大家下午好！非常高兴能有机会交流一下自己学习AI的一些体会。
一、两个80年
大家知道，人类发明第一台计算机是1946年。到今天刚好80年。第二次世界大战结束也差不多80年。这两个80年颇有点意思。从国际格局角度讲，第二次世界大战以后所形成的国际社会基本秩序，包括联合国制度、WTO、国际货币体系在内的格局，现在正风云变幻，处于重大分化变革时期。如今，由计算机发明所撬动的人工智能（885728）发展，也刚好处在风起云涌的巨大变革时期。一个是国际力量的变革，一个是人类技术力量的变革。这两个重大变革，正塑造着我们今天的时代。今天的时代，是一个百年未有之大变局的时代。这两个大变革肯定有很多交叉的因素，人工智能（885728）也不可避免地会带来国际力量和经济社会的新变革。毫无疑问，它们都将成为我们这个时代发展进程中的重要特征。
二、浙商的AI“先知先觉”
浙商是一个勇立潮头的市场群体。无论是改革开放还是创新发展，包括科技创新领域，浙商总体上都是有些“先知先觉”的，他们总能敏锐地捕捉市场新需求，敢于投石问路，勇于冒风险，积极进取争先。浙商之所以成为浙商，之所以成为一个商业新群体，之所以能不断开拓发展新天地（301277），就是因为浙商总能比人家“醒得早”。醒得早，光躺在床上还不行，还要“起得早”。醒了赶紧起床，起得早还不能磨洋工、发呆，还要“干得早”，要行动得早。这叫见识早，行动要快。比如，当人工智能（885728）发展刚刚步入一个新的关键节点时，我们浙商就抢占先机，举行了“2026青年企业家AI领导力行动计划”峰会。
这多少有点出乎我的预料。因为现在对大多数人来说，总体上是如何适应人工智能（885728）带来的新变局。活动组织者就鲜明地提出了“不AI就出局”的时代拷问。我们浙商就要早一点“先知先觉”、早一点行动起来。我们浙商不但要适应，还要去引领，发挥率先的引领作用。这就是浙商的特点和风范：敢为人先，早人一步，快人一拍，还要干得比人好一些，能起领导作用。我们浙商群体从现在起迅速形成共识，全力以赴去拥抱人工智能（885728）所带来的发展新机遇：既能适应发展潮流，还要调整提升自己，去引领发展新趋向。
对我们多数人或者说多数企业来说，主要是AI的运用问题。浙商对人工智能（885728）的理解、运用，尤其与产业、企业的结合，应该有更多的条件比人家快一步、早一步，干得好一点。因为，从目前全国发展态势来讲，杭州、深圳、苏州、上海和北京这些地方，是人工智能（885728）发展的高地和引领地。浙江尤其是杭州的企业，应该抢占人工智能（885728）发展新机遇，推动人工智能（885728）技术全面落地生根、开花结果。这方面要创造出新经验，做出新贡献。
三、提出让机器学习人的智能是人类的一次大觉悟
下面，我想用几分钟时间，谈谈人工智能（885728）当前发展态势的若干情况。
刚才，讲到计算机是1946年发明的，那是因战争需要而诞生的。1956年，人类第一次提出了“人工智能（885728）”的概念。提出这个概念后，人工智能（885728）就作为一个独立的学科、专门的领域进行科学研究了。这是人类历史上的一次大觉醒，意义非凡！机器怎样学习、能够学习人的智能呢？这个近乎“异想天开”的问题，被计算机专家们想到了。从这种意义上讲，不怕做不到，就怕想不到啊。由此，人类就开启了人工智能（885728）的漫漫征途，这是一座雄阔的智能化长城。人工智能（885728）本质上就是人创造的智能。或者更确切地说，人工智能（885728）就是让机器来学习人的智能。让机器学习人的智能，就是让机器听得懂人说的话，看得懂人写的字，这是人工智能（885728）最早，也是最基本的逻辑起点。
目前，计算机的各个模型都属于语言大模型，学习人的智能，你不能打开脑袋去学。人的智能在大脑中活动，大脑很大程度上是一个封闭或半封闭的系统，你没办法直接去模仿学习。至少，人类目前还没有真正造出生物的“人的大脑”。不过，好在人的大脑的智能活动，并不完全是封闭的“黑洞”，它是要外在地表现出来的，也就是会用自己的语言说出来，后面又发明文字把语言记录下来。计算机首先要学的，也是最直观、最成熟的路径，就是学习、理解人的自然语言。人类自然语言在计算机出现之前就已经很成熟了，包括各类单词、语法、字典、词典等都是现存的。把各类单词按照一定语法进行处理，输入计算机，它就能懂人的话，也就是会说人的话了。
四、人工智能经历的规则式、概率式、生成式三大阶段
大约从1956年到1989年的30多年时间里，机器学习人的智能尚处在一个起步阶段，相当于幼儿园、小学水平。这个阶段的机器学习，主要是我们人把各种规则指令输入到计算机里，然后让计算机按照输入的规则去简单计算，比如1+1等于2，2+2等于4，就是按你制定的规则进行计算，如此简单的加减数字，人脑不比计算机慢，但如果计算复杂的数字，人脑一下子想不过来，而计算机却比人脑快多了，而且不太会有失误，大大超过人脑的计算能力。这个阶段的人工智能（885728）是机械的，近乎完全是按规则指令运行的，基本上是一种规则性的人工智能（885728）。
第二大阶段，从1989年到2016年。人工智能（885728）由按固定规则运行进入了按统计概率运行的阶段。这是一个质的新飞跃。只要我们把足够多的相关案例输进去，计算机就能从这些案例中得出是否为同类案例的判断。比方说，我们给计算机输入1000条有关电信诈骗的信息，然后提炼出构成“诈骗信息”的一些基本要件，计算机就能对新接收到的信息进行判断，进而推导出是否诈骗的结论，也就是能基于统计概率得出判断。虽然是统计式的概率计算，但这是迈上“智能化”的重大进步。因为，这个“统计概率”使人工智能（885728）真正开始有了自己的模型。这就是统计概率模型。
第三阶段是2017年到2024年。这是一个生成式AI时期，短短几年时间，人工智能（885728）呈现出加速发展态势。2017年，Google的研究团队发表了一篇名为《Attention Is All You Need》的论文，正式提出了Transformer架构。Transformer是用编码器—解码器的神经网络模型来处理文本数据的，Transformer架构的主要原理，就是你输入整篇文本后，它能像神经网络那样整体地看到所有的词，在处理每句话时能通过“自注意力机制”，精准判断出哪些词之间关系更重要，从而把文本里的一些核心内容抓取出来，做出精准的判断。Transformer架构的突破，成了近年来AI爆发式变革的最关键的技术基石。这意味着人工智能（885728）真正开始有了自我感知，具备一定的深度探索能力。我们所说的大模型，就是从2017年开始的。有了Transformer架构，AI模型很快得到了革命性优化。2015年成立的OpenAI(美国开放人工智能（885728）研究中心)于2018年推出了生成式模型：GPT-1，它拥有1.17亿参数。AI模型“参数”类似于人脑神经网络里的“神经元”。随后，OpenAI相继在2019年、2020年、2023年推出了GPT五个以上版本。最新版本的参数高达10万亿到30万亿。到2025年，参数规模达到100亿以上才能算大模型。截至2025年底，中国已发布了1509个大模型。近几年来，国内外各类大模型出现了爆发式增长，平均每7个月就会更新一个大模型。如今，大家可以通过ChatGPT或者豆包等模型去和AI聊天或答题，感受AI的渊博知识。2023年、2024年，AI成为爆发热点。但基于大模型AI的应用多以对话形式出现，因为对话体验是最直接也是最简单的方式。与对话式AI同时期，还出现了Stable Diffusion(缩写为SD)，SD是一个文生图大模型，它可以根据输入文字的描述自动生成高质量图像。现在的人工智能（885728）不仅是单模态生成式的，而且是多模态的，同时包含文本、音频、图像等模态。所以，生成式AI或者知识性、信息性智能的进一步发展，主要已不是参数的量的扩张，而主要在于提升数据质量，尤其是如何将其应用于现实生产生活。
近年来，中国各种大模型如雨后春笋般爆发出来，各种模型更新换代很快。那么，目前最先进的是哪个模型呢？现在有不同说法，而且各个模型特点也不相同，从技术层次讲，DeepSeek还是比较先进的。前几天，我看到上海稀宇科技公司的有关材料，其MinMax模型是多模态的。2026年年初发布的M2.5版，在编程与智能体场景领域达到了全球领先水平，其01系列开源模型支持高达400万token的输入长度，是GPT-4的32倍，极大突破了Transformer架构的记忆瓶颈。
活动现场
五、目前人工智能的若干发展态势
今天的人工智能（885728）正处于一个爆发式增长阶段。现在的主要发展态势有：
第一，已经开始研发生物人工智能（885728）、类脑人工智能（885728）。最具代表性的是浙江大学研发的达尔文类脑计算机，使用了人造脑细胞，其参数达到20亿规模。尽管与人脑的860亿“神经元”相比差距巨大，但也相当了不起。这方面最先进的是澳大利亚的皮层实验室，2025年3月推出了名为“CL1”的“世界首台”生物计算机。该计算机运行一个生物智能操作系统biOS，负责向神经元发送电脉冲并接收其响应。它不是人造的，而是用人的细胞培育的。尽管目前脑细胞只能存活几个月，但比原来只能存活几天有了重要进展。它们经过训练，可以模拟打乒乓球的动作。这是一个革命性突破，今后也许真的能造出类似的人脑来了。当然，这需要走漫长的路。
第二个态势是人工智能（885728）语言大模型的进化升级。目前，语言大模型除了一个量的升级外，最主要是数据的质量问题。互联网上的各种信息很多，都可以作为参数进入，所以数据质量更为重要。当然，大模型运行技术、方法、算力、成本、能耗都有进化升级的问题。但就“语言”大模型角度讲，机器的“语言学习”“存储记忆”“理解对话”，应不再是主要问题了。
第三个态势是智能体崛起(Agent)。人工智能（885728）的各种大模型总得落地。2025年被认为是智能体元年。英伟达（NVDA）公司创始人黄仁勋先生则认为，2026年是人工智能（885728）由智能体向物理AI转型之年。不过，我们认为，智能体和物理AI本质上是同一个阶段，都是对人工智能（885728）大模型的物理化运用。今天的人工智能（885728）各种大模型如果只停留在“模型”中，仅仅满足于对话聊天或只生成文本什么的，就远远不够了。最近，DeepSeek也开始落地了，它已同移动、电信、联通三大运营商签订合作协议，阿里千问不久前也推出商务智能体，运用于商务服务。包括讯飞、百度（BIDU）开发的大模式都开始落地，走进生产生活领域。这是人工智能（885728）+的大风口，一定要抓住这个机遇。今天的人工智能（885728）已经不只停留在大模型上了，而是进入到实际的运用，进入到产业化，进入到各行各业，进入到日常生活。大模型落地就必须转化为各种各样的智能体。因此，今天的人工智能（885728）进入了一个智能体的时代。智能体是有感知、有思考、有判断、会决策和实际执行能力的实体系统。它既能“想明白”，又能“做到位”。智能体是“想”与“做”的统一体。正因为如此，近年来，各种各样的机器人蜂拥而来。不过，机器人只是智能体的一个重要表现。智能体千姿百态，不限于机器人。比方说，自动驾驶系统的智能体，它就不是机器人型的。
第四个态势是行为大模型。目前人工智能（885728）基本上是以自然语言大模型为主导的，但从发展方向上看，还必须建立人的行为大模型，只有这样，才能把人的智能或者说人的能力更完整、更深刻地表现出来。因此，人的智能不但表现在语言、文字上，而且更重要的还表现在人的各种行为上。目前的智能体或者说人形机器人（886069）的行为，多数是建立在语言大模型基础上的，今后在语言大模型基础上再嵌入人的行为大模型，就能更充分地体现人的能力，真正生产出类人化的机器人。当然，建立人的行为大模型是一项开创性工程，不像语言、文字系统已经有了几千年的成熟逻辑(成果)。现在的机器人只是模仿人的局部简单行为动作。在初始阶段，通常以相对固式化、专业分类化的人的行为为基础，然而经过大量行为训练，再逐步形成更为通用的行为大模型。语言大模型和行为大模型的互为贯通，将是人工智能（885728）的又一场重大变革。到那时，真正自主自控的智能体和人形机器人（886069）才能横空出世，成为“第二人类”而存在。
六、企业家AI领导力的丰富内涵
这次活动的主题是“青年企业家AI领导力”。我认为，提高对人工智能（885728）的领导力，主要应做好以下几点：
第一，必须提高学习力。要学习、了解、知晓人工智能（885728），要理解AI是怎么一回事，了解了才能去引领、去领导。
第二，必须提高洞察力。领导力要表现在一定洞察力上，能洞察时代先机。所谓洞察力就是站在今天看到未来的能力。人工智能（885728）是一个浩浩荡荡的大趋势，你必须主动顺应趋势才能做到“昌明”，立于不败之地。
第三，必须提高决断力。不能看看这个也好，那个也不错：这个有风险，那个可能会失误。慎重决策是对的，但总是犹豫不决的话，必错失良机。要结合自己企业实际，抓紧决策、布局，自己能做就做，不能做的就与人家合作做。
第四，必须提高统合力。领导力要表现在统合力上。你要把企业内内外外的各种资源统合起来，运用于你企业的人工智能（885728）的某个赛道上。
第五，必须提高组织力。要组织企业员工去适应人机一体这个趋势，通过提升组织力撬动企业变革力。要知道，人工智能（885728）、智能体的发展趋势，必然会带来企业形态的创新和变革。
七、人类将迎来一个“类人类”的新物种
我认为，现在和未来人类将迎来一个真正智能体时代，智能体将成为一个独立的物理世界。这个物理世界是具有智能的物理世界。今后，也许各个智能体可能连接起来，成为多智能体、复合智能体。各行各业的智能体组合起来，无疑将是一支浩浩荡荡的大部队，那样的话，智能体将成为一个新物种。这个新物种是我们人类创造出来的“第二人类”，也就是“类人类”。我们要拥抱这个时代，拥抱智能体，然后去引领新的天地。最近，我专门写了一篇关于智能体时代若干哲学思考的论文，近期将公开发表。至于人工智能（885728）或者说高级智能体能不能代替人，人工智能（885728）能不能创造出“人”的智慧或者说“真人”这个问题，从哲学角度并不是很难回答的。有关这个问题，下次有机会我们再做交流。
时间关系，就简单谈点感想。
谢谢大家！
