1765年，英国工业革命刚开始时，一个名为月光协会的神秘组织在革命中心伯明翰成立。该组织由14名科学家、发明家和商人组成，其中包括后来改进了蒸汽机的瓦特、瓦特的合伙人博尔顿以及发现氧气的普里斯特利。因月圆之夜前后的周日有聚会的习俗，故名“月光会”。 “月光社”会议的目标是搭建跨境交流平台。到目前为止，科学家们沉浸在理论研究中，工程师们根据经验和探索来指导生产，导致两者之间缺乏有效的对话。 “月光社”的出现，不仅提供了思想交流的论坛，而且形成了“产学研”的闭环，直接促进了瓦特改进蒸汽机及其子系统。不断商业化。其影响表明，将科学发现转化为工业应用需要工业界和学术界所有利益相关者之间的开放沟通和密切合作。我们还处于人工智能技术爆发的早期阶段。模型迭代不断加速，应用种类大幅增长。兴奋的背后已经潜伏着对项目完成和商业化困难的焦虑。迫切需要各方共同努力，共谋发展之路 科技愿景与未来愿景 12月6日，在腾冲科学家论坛上，中国科学院院士、元富大学校长、科技愿景论坛主席杨玉良作了《科技展望与未来愿景2049》报告。这是中国首次系统性地ly公布了其未来的科技展望。 《科技预测与未来愿景2049》报告编委会由来自腾冲科学家论坛中心、华为战略研究院、中国移动研究院、上海人工智能研究院、腾讯研究院、国家能源投资创新中心等顶尖科学家和行业专家组成，经过一年多的讨论和辩论，提出了“科技十大愿景”和“十大未来情景”。“科技十大愿景”包括人机共生、通用机器人、飞行汽车、虚拟现实共生、量子假设、智能互联网、室温超导、可控核聚变的实际应用、AI+分子医学和太空旅行，其中，物联网正在发生，是业界的愿景之一。ry 抱有很高的期望。智能体的本质在于它结合了持久记忆和迭代学习系统，让人工智能能够根据其知识主动思考、计划和解决问题。未来，人们不再需要在工作中亲自执行所有任务。相反，它使用代理网络来管理不同“工作类型”的代理，以更有效地完成工作。一个人可以像一支一千人的军队。报告指出，到2030年，全球代理数量将超过2000亿，到2049年，全球代理网络节点数量将超过数十亿。单个智能体还可以将多种功能分布在不同地点，通过网络协议实现“一体化”协作，成为加速数字世界和物理世界融合统一的“神经系统”。通用机器人是目前国内外最受关注的领域之一理论上来说。报告指出，即使通用机器人真的想进入生产和人们的生活，它们仍然面临五个主要挑战：数据缺乏、触觉不成熟、手部设计和电子产品不完善。机器扭矩和散热不足，成本太高。报告将这些挑战一一分解，确定触觉、右手软硬件设计、电机扭矩、散热等问题将在2030年逐步得到解决。2030年后，数据飞轮将逐渐成熟，手动操作能力将大幅提升，成本将快速下降。最终，到 2049 年，通用机器人将走进千家万户。 “十大未来场景”包括生命与健康、人力资源教育、科学研究、基本民生、未来交通、工业生产、经济金融、先进能源、城市与环境、太空探索等。AI变革下发生重大变化。例如，在未来的交通领域，自动驾驶将成为普遍趋势。 L4将于2027年底开始试商用，2030年部分场景实现L4大规模应用，2035年大部分场景实现L4+已经实现，L5+预计2049年全面普及。同时，交通基础设施将通过配备传感器、边缘计算节点、动态红绿灯系统等，演进为具有自我感知和协调能力的智能神经网络。到2049年，因交通拥堵而损失的时间将减少70%以上。与此同时，出行模式将转向“出行即服务”。人们无需拥有汽车，就可以通过集成平台叫到自动驾驶出租车、空中出租车（eVTOL）、高速磁浮列车和其他3D工具，从而释放城市空间。杨玉良介绍该报告t作为“敲响未来之门的第一声”。通过“对特定科学技术领域提供特别详细的未来预测”，中国思想将为人类文明的进步做出贡献。本报告的发布，驱散了目前AI行业的迷雾，鼓励有科学依据的单位和行业共同努力，朝着AI技术浪潮的下一个目标：应用迈进。弥合技术与应用之间的差距 本月初，任正非参加了国际大学生程序设计竞赛（ICPC）的赛后座谈会。在交流中，他表示，人工智能的最终价值在于它的应用，而不是它的发明。 “人工智能的发明只能让IT公司成功，但它的应用可以让国家变得更强[1]。”这句话指出了当前行业混乱的根源。技术日新月异，应用创新跟不上，造成价值困境。目前，“万辆汽车大战”依然异常激烈。无论是年初的Deepseek，还是几个月前Gemini-3的推出，大型模型的采用速度和强度都在不断提升。重复频率已经从“每年更新”发展到“每月更新”，再到“每周更新”。一周之内，可能会出现几种针对特定任务优化的新模型。截至 11 月 18 日，ArtificialAnalysis.ai 网站上主要模型的评估。与此同时，技术范式不断产生进步。大型模型contextWindows已从数万个字符扩展到20万个字符（约30万个汉字字符），从理解对话到全面处理100页的小说和报告。在此过程中，人工智能的形式也从简单的交互模型快速演变为能够规划、使用工具和执行多模态任务的智能代理。但是与追求更大、更快、更强的技术竞赛相比，对应用方面的热情大多是肤浅的。根据麦肯锡最新的AI 2025报告（The State of AI in 2025），麦肯锡走访的全球各行业约2000家公司和组织中，88%已经开始使用AI技术，但只有36%表示盈利能力有所提高，33%表示收入大幅增加。 [2]受访公司对如何在各个业务层面改进人工智能的评论。资料来源：麦肯锡 思科前首席执行官约翰·钱伯斯（John Chambers）亲身经历了互联网时代从繁荣到衰落的转变。他在10月接受媒体采访时表示，人工智能的发展速度是互联网时代的五倍。初创公司可以在一个月甚至一周内开发出一款产品，并在一两个季度内将其推向市场。那么，无法将技术转化为可持续竞争优势的企业如何才能取得成功？投入巨资后能获得利润吗？钱伯斯认为，“鉴于当今市场的变化速度，你必须能够自我创新。但大多数首席执行官和企业领导者不知道如何做到这一点，特别是在人工智能领域[3]。”问题的关键在于，技术端和应用端各自为政，尚未形成有效的沟通机制和合作模式，导致技术迭代与应用创新脱节，技术路径与市场需求不匹配。电力汽车发展的早期阶段也出现过类似的问题。它们是在燃油动力车辆之前推出的，并且由于它们安静且易于启动，因此占据了 38% 的市场份额。或 American (1990[4])。爱迪生（左）与 1910 年贝利电动汽车合影。然而，进入20世纪，人们对低成本、长途旅行的需求el 在美国社会有所增加。当福特T型车依靠装配线将燃油车的价格提高到600美元（还不到当时电动车价格的三分之一）时。随着加油站网络的激增，由于电池寿命、成本和供电网络的严重缺陷，电动汽车很快被淘汰。这表明，如果技术优势与适应一般市场的需求和基础设施脱钩，最终将被市场抛弃。电动汽车近二十年的复兴，本质上是技术迭代、应用、产业应用和公众需求系统适应的结果。例如，为了满足长途出行的需求，特斯拉等电动汽车制造商正在与电池工厂合作，开发长途电池并建设充电网络。与此同时，全球电池产业链产能缩减10 年间，电池成本下降了 90%，超级工厂随处可见，电动汽车走进千家万户。从科学原理到工业规模，从来都不是线性的或令人困惑的。这是技术范式变革的必然阶段。回顾过去的技术革命，大多数技术革命都是通过不同的路径实现了相同的目标。要让创新技术从实验室走进千家万户，产业链上的所有参与者必须聚焦一个共同目标，在技术、产品、成本和基础设施等多个维度之间搭建桥梁。这些桥梁从来都不是自然形成的，而是系统工程，需要积极的设计和艰巨的施工。在人工智能方面，我们需要把视野从技术迭代拓展到整个行业的整体视野，建立技术和应用之间强有力的协作和沟通渠道。只有共同努力才能实现泽技术为人类福祉带来的好处。 1813 年末，战争在欧洲肆虐，月光协会结束了其历史使命。虽然月光会从成立到解散只持续了不到半个世纪，但它对人类历史的影响一直持续至今。瓦特改进了蒸汽机，普里斯特利发现了氧气并发明了气泡水，韦奇伍德推动了陶器的工业化，引发了“陶瓷革命”。一种说法是：“很难找到 18 世纪的科学技术活动不涉及壁虎会成员的。”从伯明翰月光下的思想碰撞到今天人工智能的共同创造，推动历史的力量从未改变。只有当最高智慧超越障碍并拥抱集体实践时，真正的工业革命的新时代才会开始。参考文献[1]华为创始人任正非：AI将聚焦应用论文、互联网世界 [2] 2025 年人工智能的现状，麦肯锡 [3] 历经互联网兴衰而幸存下来的硅谷领军人物，看到 AI 新浪潮，AP [4] 一百多年的风风雨雨，最终只扮演配角，旧车数据库 [5] 好奇心将改变世界：月光社会与英国工业革命，杨晓/Texto 译：Jenny Erglow 编辑：李墨田 编辑：何鹿恒 封面照片由 ShotDeck 拍摄
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