在近日举办的智能未来大会上，清华大学智能产业研究院负责人、中国工程院外籍院士张亚勤围绕人工智能发展趋势发表了深度见解。他指出，当前人工智能浪潮的核心特征是信息智能、物理智能与生物智能的深度融合，随着三个世界全面数字化，原子、分子与比特的界限逐渐模糊，共同构筑起智能时代的基础设施。
关于生成式AI的演进方向，张亚勤提出该领域正从内容生成转向智能体（Agent）形态。作为近两年最具突破性的创新方向，智能体的任务复杂度在七个月内实现翻倍，决策准确率突破50%临界点，标志着其已具备与人类认知对齐的能力。这种转变意味着AI不再局限于问答交互，而是开始承担复杂任务执行与自主决策功能。
针对行业热议的规模化法则（Scaling law）发展态势，张亚勤分析认为预训练阶段的效能增长已趋缓，智能提升重心转向后训练阶段的推理能力与智能体构建。数据显示，过去一年推理成本下降至原有十分之一，而智能体对算力的需求激增十倍，形成动态平衡机制。这种转变预示着AI发展进入新阶段，推理效率与智能体复杂度成为关键指标。
在应用场景拓展方面，张亚勤描绘了AI从虚拟世界向现实世界渗透的路径。他特别指出无人驾驶技术迎来关键转折点，预计到2030年全球10%的新车将具备无人驾驶能力，这个时间节点将被视为自动驾驶领域的"DeepSeek时刻"。更值得关注的是，机器人产业被视为未来十年最具潜力的赛道，尽管人形机器人成熟仍需时日，但机器人总量超越人类人口规模或将在十年内成为现实。
技术架构层面，张亚勤展示了其持续更新的演进图谱。在早期架构中，基础大模型支撑垂直领域模型与SaaS服务，最终服务于各类应用APP。而最新版本明确提出，智能体将取代传统SaaS和APP成为主要服务形态，覆盖消费、医疗、工业、交通等全领域。以医疗领域为例，清华大学团队研发的智能体无人医院已实现多智能体协同运作，在虚拟环境中模拟三甲医院全流程，短时间内处理病例量相当于实体医院数年积累，且诊断准确率显著提升。
这种技术变革正在重塑产业生态。张亚勤比喻基础大模型如同智能时代的操作系统，其地位堪比PC时代的Windows和移动时代的安卓/iOS。这种底层变革将引发连锁反应：芯片架构需要适配新型计算需求，应用生态围绕垂直模型、边缘计算和智能体重构，整个产业规模预计较前两个时代扩大2-3个数量级。他预判全球基础大模型最终将形成不超过10个的竞争格局，中美各占半壁江山，开源与闭源系统并行发展。
在技术路线预测方面，张亚勤认为实现通用人工智能（AGI）必须通过智能体路径，这需要构建新型算法体系、记忆机制和世界模型。他特别指出，未来五年现有技术范式可能面临颠覆，自回归架构、Transformer和Diffusion模型或将被全新框架取代。按照其时间表，人类将在十五至二十年内逐步突破信息智能、物理智能和生物智能的边界，开启全面智能化的新纪元。
