2026年元旦前后，从“时间的朋友”跨年演讲到量子位MEET2026智能未来大会，再到人工智能普惠包容发展专题研讨会、吴晓波“AI闪耀中国”科技人文秀，AI与大模型成为所有重磅活动的“绝对主角”。各路专家、企业家不再空谈概念，而是带着实打实的产品、场景与数据，勾勒出技术落地的真实图景。这一次，我们不追热点、不炒概念，深度拆解这些演讲中的核心干货，看清AI浪潮的真正走向，以及普通人该如何抓住机遇、规避风险。
一、🔍 核心观点：打破认知误区，重构AI与人的关系
当“AI替代人类”的焦虑弥漫全网时，2026元旦前后的各类演讲给出了更理性、更具象的答案——AI不是对手，而是重塑价值逻辑的“伙伴”。
（一）核心观点一：AI本质是“托举”，而非“替代”
罗振宇在2026“时间的朋友”跨年演讲中，用两个真实案例打破了“AI抢饭碗”的迷思。在呼伦贝尔伊敏煤矿，过去需要人工操作的重型矿车，如今被AI改造为无人驾驶模式，但原来的司机并没有失业，而是转型为“AI指挥官”，通过后台系统监控车辆运行、处理异常情况，工作强度降低的同时，收入反而提升；海螺水泥的老师傅们，凭借几十年的经验，教会AI识别设备运行的细微异常，从“手动巡检工”变成了“AI训练师”。
罗振宇强调：“AI的核心价值，是把人类从重复性、危险性的劳动中解放出来，让我们有更多精力投入到需要创造力、情感联结的工作中。所谓替代，只是替代了‘劳动环节’，而非‘劳动者本身’。”
（二）核心观点二：AI演进进入新阶段，多智能融合成关键
张亚勤院士在量子位MEET2026智能未来大会上提出了一个关键判断：“新一轮AI革命，不是单一技术的升级，而是信息智能、物理智能、生物智能的深度融合，本质是原子、分子与比特的融合。”
他解释道，前几年的AI停留在“鉴别式”（如人脸识别）和“生成式”（如AI绘画）阶段，而现在已经迈向“推理式智能体”新范式——智能体不仅能理解、生成内容，还能自主规划任务、跨场景协作。2025年现象级产品Manus、Fabarta的出现，正是这一范式转型的最佳佐证，而医疗领域的智能体则能同时整合患者的影像数据、病历信息、基因检测结果，自主判断病情并给出诊疗建议，这就是生物智能与信息智能融合的典型体现。
（三）核心观点三：人类的核心竞争力，藏在AI学不会的地方
在AI能力不断突破的当下，人类的独特价值在哪里？罗振宇给出的答案是“愿力与独特性”。他认为，AI可以处理“有明确规则、有客观依据”的问题，但无法替代“主观有依据、客观依据不足”的愿力——比如创业者对未知市场的判断、医生对疑难病症的坚持、教师对学生的因材施教。
张亚勤则补充，人类在“复杂问题定义”和“价值判断”上的优势不可替代。AI能高效解决问题，但需要人类先明确“要解决什么问题”；AI能计算出最优方案，但无法替代人类对“公平、正义、伦理”的价值权衡。
（四）核心观点四：全球共识：可信生态是AI转型的前提
毕马威全球主席比尔·托马斯在人工智能普惠包容发展专题研讨会上强调，AI带来的不仅是技术变革，更是全球治理的挑战。“AI的发展不能没有边界，平衡发展与安全、建立全球合作机制、实现知识共享，是避免技术鸿沟、推动AI普惠的核心。”
他特别指出，人才是AI革命的核心驱动力，未来全球AI人才的竞争，本质是“人才培养体系”的竞争，只有让更多人掌握与AI协作的能力，才能真正释放技术的价值。
（五）核心观点五：新职业浪潮来袭，“紫领”与智能体协作师崛起
演讲中多次提及的“新职业”话题，戳中了很多人的焦虑点。罗振宇引用中国人民大学的研究数据指出，“兼具业务逻辑与AI应用能力的‘紫领’人才，将成为未来职场的核心力量，预计2035年规模将超3100万。”
与传统的蓝领、白领不同，“紫领”不需要精通AI技术底层，但能精准判断业务需求，用AI工具解决实际问题。张亚勤则预判，随着智能体的普及，未来还将涌现大量“智能体运维师”“多智能体协同专家”等新职业，这些职业的核心是“懂AI、懂业务、会协作”。
（六）核心观点六：全球AI竞赛加剧，中国走“产业赋能”差异化路径
吴晓波在2026元旦“AI闪耀中国”科技人文秀上抛出重磅判断：**“世界的进步好像已经不能只靠互联网推动，我们要进入第四次浪潮：人工智能革命。”**他认为，当前全球AI竞赛已进入白热化阶段，中美两国呈现出截然不同的发展路径，未来将在五大核心领域展开角逐。
具体来看，吴晓波指出美国AI发展的核心押注方向有三个：一是AI芯片等核心硬件的技术突破；二是大规模AI基础设施建设，筑牢技术应用根基；三是聚焦闭源大模型研发，抢占从0到1的原始创新高地。而中国作为全球最大的硬件制造大国和应用市场，AI发展的核心逻辑是“技术落地与产业赋能”——用人工智能改造所有生产线和产品，将技术变革快速转化为实际应用价值。
他进一步明确，中美两国的AI竞争将集中在五大关键领域：人工智能、机器人技术、能源存储、区块链技术和多组学测序。这五大领域的竞争不仅关乎企业的市场地位，更关乎国家的产业竞争力，而中国在硬件供应链、应用场景丰富度上的优势，将成为AI产业赋能路径的核心支撑。
（七）核心观点七：国外名家共识与分歧——AGI可控发展与全球监管协作
2026元旦前后，全球科技界顶尖人物围绕AI发展的核心议题密集发声，形成了“可控发展”的普遍共识，同时在技术路径与监管力度上存在差异化视角。OpenAI CEO山姆·奥特曼在“AI未来展望”跨年演讲中强调：**“AGI（通用人工智能）的到来是必然趋势，但人类必须掌握主导权——我们需要建立‘价值对齐’机制，让AI的目标与人类共同利益保持一致，任何技术突破都不能以牺牲安全为代价。”**他透露，OpenAI已联合微软、谷歌等企业成立“AGI安全联盟”，计划投入100亿美元用于AI安全技术研发，重点攻克智能体自主决策的风险管控难题。
Meta创始人马克·扎克伯格则在Meta AI年度发布会上提出不同侧重：**“当前阶段，多模态智能体的普惠应用比追求AGI更具现实意义。AI的价值不在于成为‘超级智能’，而在于成为每个人的‘个性化协作伙伴’。”**他认为，开源大模型是推动AI普惠的关键，Meta将在2026年向全球开发者开放最新多模态大模型的核心能力，降低智能体开发门槛。
特斯拉CEO埃隆·马斯克则延续了对AI风险的警示，在其社交平台的“新年AI展望”中写道：**“我们正处于AI发展的‘关键岔路口’，过度追求技术速度而忽视伦理约束，可能导致不可逆转的后果。”**但与以往不同的是，他首次提出“人类增强型AI”概念，主张通过脑机接口等技术实现人类与AI的深度协同，而非单纯防范AI替代。此外，欧盟数字政策专员蒂埃里·布雷东在元旦期间的公开演讲中，明确了欧盟《AI法案》的最新实施细则，强调对“高风险AI应用”的全生命周期监管，要求所有进入欧盟市场的AI产品必须通过“伦理兼容性认证”。
二、📱💼 落地实景：从个人工具到产业升级，AI已无处不在
如果说核心观点是“方向”，那么落地产品与场景就是“证据”。2026元旦前后的演讲中，大量真实案例证明，AI已经从实验室走进了我们的生活、工作，甚至改变了整个产业的运行逻辑。
（一）To C端：个人AI工具，重构生活与学习方式
AI不再是遥远的技术，而是融入日常的“帮手”，这一点在To C端产品上体现得淋漓尽致。
1. 得到GetSeed录音卡：把“碎片化语音”变成“结构化知识”
罗振宇在演讲中亲自演示的得到GetSeed录音卡，是个人AI硬件的典型代表。这款设备体积小巧，可随身携带，不仅能高清录制语音，还能通过AI实时转写文字，自动区分说话人、提取核心观点、生成思维导图。对于职场人来说，开会时不用再埋头记笔记，录音卡能自动整理会议纪要；对于学习者来说，听讲座、访谈时，能快速把语音内容转化为可编辑、可检索的知识素材，大大提升学习效率。
2. 个人AI学习实验：21天用AI学好微积分
罗振宇还分享了一个让人印象深刻的案例：一位文科生通过“元宝AI助手”，用21天掌握了原本需要一学期才能学会的微积分。这款AI助手不是简单的“刷题工具”，而是能根据学习者的基础，定制学习计划，用通俗的语言解释复杂概念，实时纠正错误思路，相当于一位“私人定制的AI老师”。
这个案例背后，是AI对“终身学习”模式的重构——未来，无论年龄、基础如何，每个人都能通过AI工具，高效掌握自己需要的知识和技能。
3. 现象级智能体产品：Manus与Fabarta，重构高效办公与复杂任务解决模式
2025年堪称“智能体元年”，以Manus为代表的通用智能体产品成为现象级标杆。这款2025年3月正式发布的产品，仅数小时就引爆科技圈，其邀请码在二手电商平台被炒至10万元高价，成为年度最受关注的AI应用之一。Manus并非传统大模型，而是基于大模型技术构建的智能体，核心能力是调度不同工具解决复杂问题，彻底打破了单一AI工具的功能边界。例如，用户下达“完成一份行业竞品分析报告”的指令，Manus可自主规划任务流程，自动完成数据检索、信息整合、逻辑梳理，最终生成结构化报告，极大提升了办公效率。尽管年底Manus迎来了被收购的行业变动，但它成功验证了通用智能体的市场价值，推动了整个行业对智能体应用的探索。
在Manus引发的智能体热潮中，Fabarta个人专属智能体的出现则开辟了“精专化”新路径。与Manus的通用场景定位不同，Fabarta聚焦办公领域，主打“个人专属办公专家”属性，其核心能力源自枫清科技多年服务大型企业的企业级知识引擎，能精准适配各类办公场景，实现以用户数据为中心的知识积累与高效协作。更具优势的是，它支持MCP协议，可无缝对接ChatGPT Agent等外部通用智能体，形成“精专能力+通用能力”的协同模式，完美契合了张亚勤演讲中“未来是通用智能体与精专智能体高效协同时代”的预判。
4. AI原生硬件标杆：豆包手机类现象级产品，打造全场景智能交互体验
除了软件类智能体，2025年AI原生硬件领域也诞生了类似豆包手机的现象级产品。这类产品并非简单搭载AI功能，而是以AI为核心重构硬件交互逻辑，打造全场景智能服务体验。以某品牌搭载专属豆包AI助手的旗舰手机为例，其核心优势在于实现了“全场景自然交互+个性化智能服务”的深度融合：用户可通过语音、手势、眼神等多模态方式与手机交互，无需繁琐操作即可完成任务；AI助手能基于用户的使用习惯、日程安排、兴趣偏好，主动推送个性化信息、规划出行方案、预警工作事项，甚至可跨设备协同家中智能家电、办公设备，形成个人专属的智能生态闭环。这类产品的爆发，标志着AI技术已从“工具辅助”迈向“主动服务”，成为重构个人数字生活的核心载体，也印证了罗振宇演讲中“AI是人类能力延伸”的核心观点。
5. 消费级智能体：从“被动响应”到“主动服务”
张亚勤在演讲中提及的消费级智能助手，代表了To C端AI的未来方向。与传统的语音助手不同，这款智能体能自主理解用户需求，跨平台完成任务。比如你说“明天去上海出差，帮我安排好行程”，智能体能自动查询航班、对比价格、预订酒店，还能根据你的工作安排，预约客户见面时间，并把行程同步到你的手机、电脑、智能手表上。这种“主动规划、跨端协同”的能力，正在逐步替代传统的App交互模式。
国外To C端AI产品同样呈现“智能体化”爆发趋势，成为全球科技圈的焦点。Meta在2025年底推出的“Meta AI眼镜”，凭借多模态交互与场景化智能服务成为现象级产品，上市首月全球销量突破300万台。这款眼镜无需手动操作，通过语音、眼神指令即可唤醒AI助手，能实时识别周围环境、提供导航指引、翻译多国语言，甚至可联动Meta生态内的智能设备完成跨场景任务——比如在超市购物时自动识别商品成分、对比价格，在商务会谈中实时转写并翻译对话内容。扎克伯格将其定位为“多模态智能体的核心载体”，认为这类硬件将逐步替代手机成为未来个人数字交互的核心入口。
OpenAI联合微软推出的“GPT-5 Agent”则重构了办公协作模式，与国内Manus形成直接竞争。该智能体可深度对接Office 365、LinkedIn等微软生态产品，能自主完成“市场调研-报告撰写-客户对接-方案优化”的全流程办公任务。例如，用户仅需输入“为新产品制定2026年Q1市场推广方案”，GPT-5 Agent即可自动检索行业数据、分析竞品动态、生成多版本方案，并通过LinkedIn筛选潜在合作渠道，将原本需要团队一周完成的工作压缩至4小时内，目前已成为全球超10万家企业的标配办公工具。
（二）To B端：产业AI转型，释放千亿级生产力
如果说To C端是“锦上添花”，那么To B端的AI应用就是“雪中送炭”，正在从根本上改变产业的运行效率。
1. 工业与能源领域：AI让“高危产业”变安全，“传统工厂”变智能
呼伦贝尔伊敏煤矿的无人驾驶矿车，不仅解决了“井下作业危险”的痛点，还提升了运输效率——原来一辆矿车需要1名司机，每天工作8小时，现在无人驾驶矿车可以24小时不间断运行，运输效率提升了150%，事故率下降至几乎为零。
东明石化的车间里，原来需要人工巡检的安全隐患，现在通过“摄像头+AI+飞书表格”的组合，能实时识别违规操作、设备异常，自动生成预警信息并推送给负责人。据统计，这套系统上线后，车间安全事故减少了80%，巡检效率提升了6倍。
2. 医疗领域：智能体赋能，推动“医疗大平权”
张亚勤分享的清华医疗智能体与无人医院原型，让“优质医疗资源普惠”成为可能。这款医疗智能体由多个子智能体组成，能模拟三甲医院的诊疗流程：影像智能体负责分析CT、MRI等影像数据，诊断智能体负责整合病历、影像结果给出诊断建议，护理智能体负责后续的康复指导。
更让人惊叹的是，这款智能体2天就能完成人类医生3年的病例学习量，目前在基层医院的试点中，对常见疾病的诊断准确率已经达到了三甲医院专家的水平。未来，随着这类技术的普及，偏远地区的居民也能享受到顶尖的诊疗服务。
3. 企业协作领域：一线员工主导的AI创新，更接地气
飞书发起的“效率先锋大赛”中，大量一线员工利用AI工具包，解决了自己工作中的实际问题。比如某企业的客服团队，通过AI工具自动整理客户咨询的常见问题，生成标准化回复，客服效率提升了40%；某互联网公司的运营团队，用AI工具分析用户行为数据，精准定位用户需求，让活动转化率提升了35%。
此外，DeepSeek等开源大模型的普及，也让中小企业能以极低的成本实现AI转型。不需要组建专业的AI团队，只需要根据自己的业务需求，对开源模型进行简单微调，就能搭建属于自己的AI应用。
国外To B端AI转型同样亮点纷呈，尤其在工业制造与医疗领域表现突出。德国西门子推出的“工业AI大脑”系统，已在宝马、奔驰等车企的工厂落地应用，通过整合生产全流程数据，实现设备故障预测、生产工艺优化、供应链动态调度的全链路智能管控。数据显示，应用该系统后，工厂生产效率提升28%，设备故障率降低62%，供应链响应速度提升45%，成为全球工业4.0升级的标杆案例。医疗领域，谷歌DeepMind的“MedLM 2.0”医疗大模型已通过美国FDA认证，可辅助医生完成肿瘤影像诊断、药物疗效预测等核心工作，在肺癌早期诊断上的准确率达到97.3%，远超人类医生的平均水平，目前已入驻美国超200家三甲医院，推动医疗资源的精准分配。
三、🚀 趋势预判：未来5-10年，AI将带来这4个确定性变革
演讲中，专家们不仅回顾了过去的成果，更对未来5-10年的AI发展趋势做出了预判。这些趋势不是“空想”，而是基于当前技术进展、产业需求的“确定性方向”，值得每个人关注。
（一）技术格局：基础大模型全球收敛至10个以内，开源成主流
张亚勤院士的预判非常明确：“未来，基础大模型将成为AI时代的‘操作系统’，全球真正有竞争力的基础大模型玩家不会超过10个。”
他解释道，基础大模型的研发需要巨额的资金、人才投入，不是所有企业都能承担的。未来的产业格局将是“基础模型+垂直/边缘模型+智能体网络”——头部企业负责研发基础大模型，中小企业和开发者基于基础模型，开发针对特定行业、特定场景的垂直模型和智能体应用。同时，开源将成为主流，预计未来开源模型的市场占比将达到80%，这将大大降低AI技术的使用门槛。
国外行业机构同样印证了这一趋势。Gartner在2026元旦发布的《全球AI技术趋势报告》中预判，到2030年，全球85%的企业应用将基于“基础大模型+垂直应用”的架构搭建，纯原生开发的AI应用占比将不足10%。同时，报告强调“智能体互联协议”将成为核心竞争点，目前谷歌、微软、Meta已联合推出“AI Agent Connect”协议，旨在实现不同生态智能体的跨平台协作，而欧盟也在推动制定全球统一的智能体互联标准，避免技术壁垒加剧全球数字鸿沟。
（二）产业爆发：智能体互联网与机器人赛道，迎来黄金十年
“智能体互联网将是未来5-10年最大的发展方向，甚至会替代大部分SaaS和App。”张亚勤的这个判断，道出了产业发展的核心趋势。2025年Manus、Fabarta等现象级智能体产品的爆发，已经为这一趋势提供了早期验证，让市场看到了智能体替代传统应用的巨大潜力。
未来，我们不再需要下载大量App，而是通过一个智能体就能完成大部分任务——购物、办公、学习、娱乐，都能通过智能体实现“一站式解决”。同时，机器人赛道也将迎来爆发式增长，10年后机器人的数量可能会超过人类，人形机器人将走进家庭、工厂、医院，工业机器人将实现全流程自动化，彻底改变生产、生活方式。
吴晓波也在相关演讲中提到，具身智能机器人将成为未来十年四大十万亿级市场之一，而中国在机器人供应链上占据了全球63%的优势，有望在这个赛道实现“领跑”。这一判断与他提出的“中国AI走产业赋能路径”高度契合——机器人作为AI技术落地的核心载体，将成为中国改造传统制造业、实现产业升级的关键抓手，而完善的供应链体系将为机器人产业的爆发提供坚实保障。
（三）社会变革：医疗、就业、语言，三大领域迎来“大平权”
AI不仅是技术、产业的革命，更是社会结构的变革，其中三个方向的“大平权”趋势尤为明显。
1. 医疗大平权：优质医疗资源不再“稀缺”
随着医疗智能体的普及，顶尖的诊疗方案将通过AI工具触达基层医疗机构，偏远地区的居民不用再“千里迢迢去大城市看病”，在家门口就能享受到优质的医疗服务。同时，AI辅助诊断、AI药物研发等技术，将大大降低医疗成本，让更多人能负担得起优质医疗。
2. 就业去文凭化：能力比学历更重要
AI的普及将打破“学历决定就业”的传统逻辑。未来，企业招聘时更看重的是“能不能用AI解决实际问题”，而不是“有没有名牌大学文凭”。比如一位中专毕业的蓝领，只要能熟练运用AI工具优化生产流程，创造价值，就能获得高薪；一位没有名校背景的创业者，只要能通过AI工具精准把握市场需求，也能取得成功。灵活就业、跨界协作将成为主流，每个人都能凭借自己的核心能力找到立足之地。
3. 语言大融通：打破沟通壁垒，探索跨物种交流
AI实时翻译技术的不断突破，将实现人类语言的“无损实时互译”——无论你说的是中文、英文、法语还是非洲的小众语言，AI都能精准、快速地翻译成对方的语言，甚至能保留语气、情感。这将彻底打破国际沟通的壁垒，推动全球文化、经济的深度融合。
更有趣的是，专家们还预判，未来AI将逐步探索“跨物种沟通”——通过分析动物的叫声、肢体语言，解读它们的需求，比如了解农场动物的健康状况、保护濒危动物等。
（四）教育转型：逃离“一致性”，培养AI替代不了的独特性
罗振宇在演讲中提到的深圳科创学院等新型学校，代表了未来教育的方向。这些学校不再推行“标准化、一致性”的培养模式，而是推行“入学即创业”的模式——让学生从入学开始，就围绕真实的社会问题，组建团队、设计方案、落地项目。
这种教育模式的核心，是培养学生的“问题定义能力”和“解决方案能力”，这正是AI替代不了的。未来，AI将成为个性化教育的核心工具，根据每个学生的特点、兴趣、基础，定制学习计划，而教育的核心目标，将从“传授知识”转向“培养独特的人”。
四、🎯 应对指南：个体、企业、全球，该如何抓住AI浪潮？
看清趋势是前提，抓住机遇才是关键。面对AI浪潮，个体、企业、全球层面都需要找准自己的定位，采取有效的应对策略。
（一）个体：做好3件事，成为AI时代的“受益者”
对于普通人来说，不用害怕AI，也不用盲目跟风学AI技术，做好以下3件事，就能在AI时代立足。
1. 构建“三层人机关系”，学会与AI协作
罗振宇提出的“三层人机关系”，值得每个人参考：第一层是“做AI的伙伴”，把琐碎、重复的工作托付给AI，比如记笔记、整理数据、查资料；第二层是“做AI的责任人”，AI给出的结果需要人类审核、判断，对最终结果负责，比如AI生成的方案，需要人类结合实际情况调整优化；第三层是“做AI的上游解决方案提供者”，精准定义问题，让AI更好地为自己服务。
2. 启动“AI实践最小闭环”，从解决小问题开始
不用追求“精通所有AI工具”，而是从自己工作、生活中的小问题切入，启动“AI实践最小闭环”：比如用AI整理会议纪要、用AI规划旅行行程、用AI分析购物清单。通过21天的沉浸式体验，掌握1-2个核心AI工具的使用方法，积累场景化应用经验。慢慢你会发现，AI能帮你解决的问题越来越多，你的工作效率也会大大提升。
3. 深耕“独特性壁垒”，打造AI替代不了的核心竞争力
未来，AI能替代的是“标准化、重复性”的能力，而“独特性”才是普通人的核心壁垒。如何打造独特性？可以从三个方向入手：一是“接触多元人群”，不同的人带来不同的视角、资源，这些是AI无法复制的；二是“交付明确成果”，用实际成果证明自己的价值，而不是靠学历、证书；三是“建立个人品牌”，通过分享、实践，形成自己的专业标签，让别人记住你。
（二）企业：找准3个方向，实现AI转型“降本增效”
对于企业来说，AI转型不是“赶时髦”，而是“生存必需”。找准以下3个方向，才能实现真正的“降本增效”。
1. 拥抱开源生态，降低AI转型成本
对于大多数中小企业来说，不需要自己研发大模型，而是要学会“借力”——借助DeepSeek等开源模型，根据自己的业务需求进行简单微调，就能搭建属于自己的AI应用。这样既能降低研发成本，又能快速落地，满足实际业务需求。
2. 激励一线员工创新，挖掘场景化AI解决方案
最了解业务需求的，是一线员工。企业可以推行“效率先锋大赛”“金饭碗大赛”等模式，激励员工利用AI工具解决工作中的实际问题。这些来自一线的AI解决方案，往往更接地气、更能创造价值。同时，企业要建立完善的激励机制，让员工从AI创新中获得收益，激发全员参与AI转型的积极性。
3. 平衡技术突破与风险管控，建立AI伦理审查机制
AI转型不能“盲目求快”，还要注重风险管控。企业要建立AI伦理审查机制，对AI应用的安全性、公平性、隐私保护等进行审查，避免出现AI滥用、数据泄露等问题。同时，要同步推进根技术研发与场景落地，不能只停留在“应用层面”，还要逐步积累自己的核心技术能力，避免被别人“卡脖子”。
（三）全球：加强协作，推动AI“普惠包容”发展
AI是全球共同的技术革命，需要全球各国加强协作，才能实现“普惠包容”的发展。这一观点与吴晓波对全球AI竞赛的判断形成互补——竞争之外，全球协作同样关键。国际层面，G7国家在2026元旦期间召开AI专题峰会，达成“AI风险联防联控”共识，计划建立全球AI风险预警机制，共享高风险AI应用的监管数据。联合国教科文组织也发布《AI伦理全球行动纲领》，呼吁各国在AI研发中坚守“人权优先”原则，保障弱势群体在AI时代的发展权。
值得关注的是，中美欧在AI治理上的差异化路径正逐步走向协同。美国侧重“技术创新与安全平衡”，通过行业自律与重点监管结合的方式规范AI发展；欧盟坚持“严格监管引领伦理标准”，以《AI法案》为核心构建全流程监管框架；中国则聚焦“产业赋能与普惠发展”，推动AI技术在实体经济中的深度应用。目前，三方已就“高风险AI应用清单”“数据跨境流动安全标准”等关键议题启动协商，有望在2026年形成首批全球统一的AI治理共识。此外，比尔·盖茨在其新年博客中呼吁，全球科技企业应建立“AI技术共享基金”，向发展中国家开放基础AI技术与人才培养资源，避免技术鸿沟进一步扩大。
五、🤔 争议与思考：AI浪潮下，我们不能回避的4个问题
任何技术革命都伴随着争议与思考，AI也不例外。2026元旦前后的演讲中，专家们也没有回避这些问题，而这些问题，正是我们理解AI、拥抱AI的关键。
（一）乐观派争议：演讲是否回避了AI带来的失业焦虑？
罗振宇等演讲者大多强调AI的“托举作用”，但也有声音质疑：这种“乐观”是否回避了AI带来的失业结构性矛盾？比如一些低技能、重复性的工作，确实会被AI直接替代，这些从业者该如何转型？
事实上，任何技术革命都会带来失业，但也会创造新的就业机会。关键在于，社会是否能建立完善的转型保障机制，帮助这些从业者提升能力，适应新的就业需求。演讲中强调的“紫领”人才培养、终身学习模式，正是应对这一问题的解决方案。
（二）智能体风险：如何避免AI失控与滥用？
张亚勤院士在演讲中也警示了智能体的风险：“智能体的任务长度与能力提升的同时，风险也在翻倍。如果智能体被恶意利用，或者出现程序漏洞，可能会带来严重的后果。”
比如，恶意分子可能利用智能体进行网络攻击、虚假信息传播；智能体在自主决策时，可能会因为“算法偏见”做出不公平的判断。这就需要全球各国共同建立AI监管机制，加强对智能体的安全审查，同时推动AI伦理的研究与普及，让AI始终朝着“造福人类”的方向发展。
（三）核心追问：技术普惠与商业利益，该如何平衡？
当AI成为基础生产力，头部企业掌握了核心技术，很容易形成垄断，攫取大部分技术红利。如何避免这种情况？如何保障弱势群体在AI时代的生存权？这是我们必须面对的核心问题。
答案在于“开源”与“监管”。开源能降低技术使用门槛，让更多中小企业、个人能享受到AI技术的红利；监管能限制头部企业的垄断行为，保障市场公平竞争。同时，政府、企业、社会组织要共同发力，推动AI技术的普惠性应用，让技术红利惠及更多人。
（四）全球治理分歧：是否会阻碍技术协同发展？
不同国家的国情、价值观不同，对AI监管的认知也存在差异。比如，有的国家更注重隐私保护，对AI数据使用的限制更严格；有的国家更注重技术发展，对AI监管相对宽松。这种分歧是否会阻碍全球AI技术的协同发展？
专家们认为，虽然存在分歧，但全球对“AI安全、普惠”的核心目标是一致的。未来，需要通过更多的国际交流、协商，找到各国都能接受的监管框架，在保障安全的前提下，推动全球AI技术的协同发展。
结语：AI不是终点，而是人类文明的新起点
2026元旦前后的各类演讲，从罗振宇的“AI托举人类”、张亚勤的“多智能融合”、吴晓波的“第四次浪潮与全球竞赛”，到山姆·奥特曼的“AGI可控发展”、扎克伯格的“智能体普惠”，让我们看到了AI的真实图景——它不是科幻电影中的“终结者”，也不是虚无缥缈的概念，而是能托举人类能力、重构产业逻辑、影响全球竞争格局的核心力量。
对于我们每个人来说，与其焦虑“被AI替代”，不如主动拥抱AI，学会与AI协作，深耕自己的独特性。因为AI带来的不是“终结”，而是“新生”——它将解放我们的创造力，让我们有更多精力去探索未知、追求理想，开启人类文明的新起点。
未来已来，AI浪潮不可阻挡。找准自己的定位，做好应对准备，才能在这场技术革命中，成为真正的“受益者”。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包：
- ✅ 从零到一的 AI 学习路径图
- ✅ 大模型调优实战手册（附医疗/金融等大厂真实案例）
- ✅ 百度/阿里专家闭门录播课
- ✅ 大模型当下最新行业报告
- ✅ 真实大厂面试真题
- ✅ 2025 最新岗位需求图谱
所有资料 ⚡️ ，朋友们如果有需要《AI大模型入门+进阶学习资源包》，下方扫码获取~
① 全套AI大模型应用开发视频教程
（包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点）
② 大模型系统化学习路线
作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！
③ 大模型学习书籍&文档
学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。
④ AI大模型最新行业报告
2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。
⑤ 大模型项目实战&配套源码
学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。
⑥ 大模型大厂面试真题
面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。
以上资料如何领取？
为什么大家都在学大模型？
最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人，传统岗位不断缩减，但AI相关技术岗疯狂扩招，有3-5年经验，大厂薪资就能给到50K*20薪！
不出1年，“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。
风口之下，与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰，不如先人一步，掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验，“顺风”翻盘！
这些资料真的有用吗？
这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。
资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。
