新华财经上海7月19日电（张天源）7月18日，在世界人工智能大会（WAIC）的“AI未来发展：产学研深度融合创新论坛”上，一场青年力量对于人工智能未来畅想的深度对话热烈展开。多项重磅成果顺利落地，多位新锐企业家思想碰撞，彰显着青年力量在AI浪潮中的核心地位。
技术破局：从“实践探索”到“理论完善”
北京大学教授、北京智源人工智能研究院理事长黄铁军的主旨报告梳理了AI的发展路径。他表示，科技的原始创新往往源于实践中的探索与试错，许多重大发明都是先做出来再慢慢总结其原理。
这一“先实践、后理论”的思路，在中国大模型的发展中得到了印证。黄铁军回顾，2018年智源人工智能团队在尚未取得理论共识的情况下大胆探索，仅用八个月就训练出当时全球参数领先的实验模型，抓住了AI技术革命的早期机遇。他表示，当前AI仍属于技术领域，其发展需要在工程实践中不断优化，并逐步探索其背后的科学原理。
这一理念在AI产业前沿领域引发了多位青年创业者的共鸣。观壹智能联合创始人、CEO谢伟迪面向罕见病精准诊断需求带来“DeepRare 2.0：基因-表型双链罕见病循证推理智能体诊断系统”。通过实践检验，该系统已在候选致病基因识别等行业评价中展现出专家级性能，致力于为长期未确诊患者提供新的答案。
此外，上海交通大学人工智能学院助理教授冯二虎也在本届WAIC上发布了首个主动式端侧智能体系统ClawMate（智伴），通过打破智能体世界与用户物理世界的边界，该系统推动智能体从“被动应答”转向“主动感知与服务”。
产业落地：新锐企业家的“解题”思路
当技术浪潮涌向产业深水区，如何跨越从“能用”到“好用”的鸿沟，成为摆在每一位创业者面前的现实考题。在本届世界人工智能大会上，集结了来自能源、芯片、基础设施、模型、应用及资本等AI产业链各环节的新锐企业家，共同拆解AI未来的发展瓶颈与机遇。
阶跃星辰创始人兼CEO姜大昕坦言，中国大模型下一阶段的真正挑战，并非能力本身，而在于如何与产业场景、算力条件及成本结构更好地结合。观壹智能联合创始人张娅表示，当前AI应用面临产品成熟度、客户付费意愿、场景碎片化及交付成本高等多重挑战。她认为，技术的成熟度与商业落地之间需要协同优化，找到合适的生态和模式，才能让技术在行业中真正落地。
无问芯穹联合创始人戴国浩从基础设施的角度分析当前的瓶颈在于如何通过软硬件协同技术，将线性的技术供给匹配上非线性的需求增长。他表示，要避免智能计算基础设施出现功能繁多却非必需的问题，关键在于其在多元异构算力环境下的实际应用价值。
宁德时代储能首席技术官兼储能技术中心主任吴殿峰则从能源层面提出了警示。他表示，AI数据中心的快速扩张带来了巨大的电力需求，而当前基础设施在支撑这种波动性供电方面存在挑战。他认为，未来的突破口在于将中国的绿电与储能优势，通过多时间尺度电池等技术，有效转化为AI计算中心的成本优势。
青年力量：从“学习者”到“定义者”
青年人才的储备和培养对人工智能等新兴领域的发展有着至关重要的作用。2026世界人工智能大会青年优秀论文奖的颁奖典礼上，十位青年研究者因在机器学习、生物大分子模拟、多模态大模型、三维视觉等前沿领域的杰出贡献而获奖。
该奖项创设于2020年，七年来持续为全球40岁以下青年学者科研创新搭建交流平台，激励青年人才勇攀科技高峰，在理论创新与技术攻关中不断超越。
上海交通大学人工智能学院副教授钱忱发布图灵学社项目，则描绘了AI时代大学教育的新形态。该系统通过AI为每位学生构建个性化学习画像，规划动态学习路径，并提供企业级项目实训，旨在解决传统教育中师资匮乏、学用脱节等结构性问题，真正实现“一人一大学”的因材施教。
从对技术发展规律的深刻洞察，到新锐企业家们对产业瓶颈的务实拆解，再到青年学者们在科研前沿的锐意探索，业内人士表示，本届世界人工智能大会上清晰地勾勒出一条产学研深度融合的创新路径。它表明，中国AI的未来不仅在于技术的单点突破，更在于构建一个由青年主导、产学研协同的良性生态。在这场关乎未来的竞赛中，年轻人不仅是参与者，更是定义者和创造者。
展望未来，多位专家认为，AI技术的下一步发展源于产业链薄弱环节的创新。
壁仞科技战略委员会主席李欣荣认为，国产AI芯片未来三年的突破口在于架构创新、系统集成优化及上下层协同，尤其在计算、存储、散热等关键技术上需要加强创新。
中国科学院院士鄂维南表示，我国的人工智能技术发展很快，但在国际AI原创代码的领域仍有较大发展空间。期望未来的青年人才加强AI原创代码的积累和拓展，为我国人工智能产业的发展奠定坚实的基础。
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