“10年以后的机器人比人还要多，未来的Saas和APP都会被智能体取代……”12月10日，清华大学智能产业研究院院长、中国工程院外籍院士张亚勤在Meet2026智能未来大会上，一口气谈了他对于人工智能未来的多个趋势性洞见。
他认为，新一轮人工智能浪潮本质上是信息智能、物理智能与生物智能的深度融合。随着信息世界、物理世界与生物世界全面走向数字化，原子、分子与比特的边界正在消融，共同构建起智能时代的基础设施。
张亚勤进一步分享了人工智能发展的趋势。生成式AI正快速演进为智能体（Agent）AI。智能体已成为近两年AI领域最重要的创新方向之一，其任务复杂度在过去七个月内翻倍，准确率超过50%，这意味着它几乎已经和人类实现了“对齐”。这意味着，AI不再只是回答问题、生成内容，而是开始执行复杂任务、作出决策。
面对Scaling law（规模化法则）是否放缓的业界争议，张亚勤认为，Scaling law在预训练阶段的效果增长已逐渐放缓，智能提升的重点转移至后训练阶段的推理与智能体层面。其中一个有趣的现象是，推理的单位成本在过去一年下降至原来的十分之一，而智能体对算力的需求则增长了十倍，两者形成动态平衡。
AI正在从信息世界走向物理世界和生物世界。他将这个过程描述为从大语言模型走向VLA（视觉-语言-动作）模型——不仅要理解文字和图像，还要在真实世界中行动。其中无人驾驶在今年已到拐点，预计到2030年，约10%的新车将具备无人驾驶能力，那将是自动驾驶的“DeepSeek时刻”。
机器人是张亚勤眼中“未来最大的赛道”。尽管人形机器人成熟尚需时日，但他认为十年内机器人的数量或将超过人类。但他同时也提醒，AI能力的快速提升也伴随着风险的急剧增加。
基于对技术架构的前瞻，张亚勤展示了他绘制的演进图。在ChatGPT问世不久后他构想的架构中，基础大模型作为平台，之上支撑着各垂直领域模型、SaaS服务层，最上层是各类应用APP。而在今年10月的更新中，他明确提出，未来的SaaS服务和终端APP都将被智能体所取代——智能体即未来的软件与服务形态。这些智能体将涵盖消费、行业、机器人、自动驾驶等各种领域。
他举例道，清华大学刘洋教授团队研发的医疗智能体已经建造了一个智能体无人医院。该项目通过构建多智能体网络，模拟真实的三甲医院运作，囊括病人、医生、护士及各类科室角色。在虚拟环境中，智能体之间相互交流、学习，持续快速进化，仅在很短的时间就能处理相当于一家三甲医院两到三年积累的病例，且诊断准确率更高。
张亚勤强调，这类智能体的目标并非取代医生，而是成为医生的强大助理。他相信，未来每位医生都可能拥有专属的智能体助手。
同样地，在人工智能时代的操作系统就是基础大模型，它将像PC时代的Windows、移动互联网时代的安卓与iOS一样，彻底重写、重构并重塑整个产业形态。在此操作系统之下，芯片架构将随之演变；在其之上，以垂直模型、边缘模型和智能体为核心的应用生态将全面重建。整个产业的规模，将比PC时代和移动时代大出2-3个数量级。
他预判，在未来产业格局中，如同操作系统般的基础大模型，全球最终可能不会超过10个，预计中美将各占半数，可能辅以少数其他国家的模型，形成开源与闭源并行的双轨发展生态。
智能体是实现AGI的必经之路。张亚勤说。这需要新的算法体系、记忆体系、世界模型。他预测，未来五年，自回归架构、Transformer和Diffusion可能会被新的范式颠覆。最终，人类将逐步实现信息智能、物理智能乃至生物智能的全面突破，而这一宏伟进程，预计可能需要十五到二十年的时间。
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