“Ideas matter（思想至关重要）。”2024 年图灵奖得主、现代强化学习奠基人理查德・萨顿在主题分享结束时，亲笔写下这句寄语。在行业扎堆追逐应用热点、偏重算力堆砌的当下，他点明核心逻辑：算力集群、数据集、大模型框架都只是产业载体，持续突破 AI 技术瓶颈的核心动力，永远是底层原创学术思想，这句寄语也为浮躁的行业指明了回归科研本源的发展方向。
近日，依托 2026 世界人工智能大会（WAIC）平台优势，由清华大学 iCenter 指导、清华大学学生创客空间协会主办的 “WAIC 清华朋友圈” 主题活动，在上海世博展览馆 H4 展区顺利举办。活动贴合本届大会 “智能伙伴、共创未来” 主题，设置优质项目路演、前沿成果展览、政企学界座谈、行业闭门研讨四大板块，搭建起高校青年科创力量、实体经济产业资源、专业创投机构三方联动平台，围绕人工智能前沿科研趋势、技术商业化落地路径、创新创业生态建设三大方向深度交流。作为 WAIC 聚焦高校青年科创的特色阵地，活动形成全链条对接生态：白天公开展示清华实验室孵化的科创成果，夜间闭门专场则为学界专家、创业者、投资人提供安静深度的专属交流空间。
01 立足高校双创传统，搭建产教融合开放交流平台
活动开场，清华大学创新创业教育协调人、教务处副处长胡楚雄登台致辞。清华深耕创新创业教育多年，育人核心始终是培养学生直面真实产业痛点、用技术创造社会价值的综合能力。进入 AI 深度赋能各行业的阶段，学校持续推动教育、科技、人才与实体经济深度融合，培育兼具创新思维、实践能力与全球视野的复合型 AI 人才。他特别强调，双创教育不是简单叠加课程，而是人才培养理念的深层转型，清华会持续推进跨学科交叉培养与校企产教融合合作。
清华大学 iCenter 双创教育部部长张琦补充，AI 技术快速迭代，对高校双创课程设计、项目孵化模式提出了新要求。iCenter 作为校内工程实践核心平台，长期打磨分层实训与创业课程，全方位提升学生创新与实操能力，持续扶持校内科创项目落地；未来还会打通从创意研发、小试中试到市场化落地的全链条扶持通道，为青年创业者扫清阶段性障碍。
东浩兰生会展集团副总裁张荣建从行业平台视角分析，WAIC 多年来已是全球 AI 技术展示、思想交流、产业合作的标杆平台，2026 年重点强化协同创新、开放合作基调。本次 “清华朋友圈” 活动恰好衔接顶尖高校创新源头与市场化资源，清华浓厚的双创活力，能持续为 AI 产业化输送新生动能。
粤港澳大湾区国转中心国际总部主任、深圳清华大学研究院常务副院长刘仁辰发来远程寄语，高校科技成果转化是创新驱动发展的关键环节，研究院在产学研落地领域积累了大量实战经验，期待后续和清华 iCenter 深化联动，协同推进 AI 赛道成果转化。IDG 资本、红杉中国、水木清华校友种子基金、清科集团等一线创投机构合伙人悉数到场，覆盖种子孵化、成长期投资、产业赋能全周期资本链条，直观体现平台深厚的创投资源积淀。
活动发起人张铮担任主持人，介绍创办痛点：很多高校实验室项目技术扎实，但走出校园后难以匹配产业需求、资本市场逻辑与商业化节奏，技术优势难以转化为市场竞争力，平台创立就是为了弥合科研端与市场端的信息壁垒，串联多方主体长期共创合作。
02 萨顿：AI 仍处早期发展阶段，坚守本心回归思想本质
主题分享环节由叶宇轩担任英文主持，骆轶航现场互动提问。萨顿对 AI 长期发展保持乐观判断：当下生成式大模型虽已改变生产生活，但通用人工智能远未成熟，未来十至二十年仍有海量原创空间，青年科研者不必陷入短期存量内卷。行业当前繁荣高度依赖算力与数据投喂，但人类对智能底层本质的认知仍处于初级阶段，年轻研究者拥有大量机会做出里程碑式原创成果。
针对行业热门的 LLM Agent 概念，萨顿给出清醒解读：Agent 并非近年新词汇，三十年前就是 AI 核心研究方向，当下的热点包装更多是商业营销噱头；它的核心定义始终是可与环境交互、目标明确、自主迭代学习的智能系统，科研人员应跳出热词干扰深耕底层思路。同时不少被当作新成果追捧的方向，早已记载在经典学术文献中，科研工作者要梳理学科历史，避免重复无效研究。
训练路径方面，萨顿明确警示行业过度依赖虚拟仿真的隐患：现实物理世界才是智能体最优训练场，自然界生物智能正是在真实环境反馈中成长，仿真仅能作为特定场景辅助工具，长期脱离真实物理交互的研究，极易偏离 AI 研究根本目标。分享结束后，他在经典著作《强化学习》扉页写下 “Ideas matter”，成为全场传播度最高的核心金句。
03 赖彻特：从实验室验证到规模化落地，技术落地需跨越三道门槛
Pegasus Tech Ventures 合伙人比尔・赖彻特立足全球科技投资视角，围绕具身智能、商业航天、AI 创业分享落地实战经验。他分析人形机器人是物理世界智能化的重要方向，但并非万能方案：建筑、物流等沿用人类作业空间的场景落地潜力可观；半导体精密制造等高度标准化场景中，专用工业机器人搭配确定性控制系统稳定性更强，微米级精度场景更适合 AI 负责感知规划、成熟控制系统执行关键操作，规避自主决策带来的生产风险。
赖彻特总结行业共性规律：技术从展厅 Demo 走向规模化应用，必须跨过试点场景验证、安全边界全面评估、客户工作流重构三道门槛，实验室可控环境和真实产业场景存在显著 “验证鸿沟”，技术成熟度、生产成本、运维体系、企业接受度共同决定落地速度，创业团队长期陪跑客户迭代验证，远比单次亮眼演示更具商业价值。结合 SpaceX 投资经历，他提到商业航天已进入工程能力释放期，可复用火箭压低太空准入成本，即便硬核科创项目，严谨的工程纪律依旧是成功基石。
他还提炼跨行业趋势：一项技术可行性被证实后，竞争焦点会转向降本增效与稳定迭代，人才资本快速集聚；当下大模型已成通用基础能力，AI 创业核心竞争力转向垂直行业产品定制、专属数据闭环、稳定交付能力与行业流程深度理解。
04 国际视野圆桌：AI 普惠价值释放与基础设施刚性约束
国际视角圆桌由骆轶航主持，丹尼尔・卡曼、妮基・嘉斯蒂内尔、塞巴斯蒂安・沃尔夫同台交流。嘉宾达成统一共识：人工智能已成为全行业通用底层能力，高质量全球化创新既要适配不同区域用户需求，更要把技术转化为普惠的教育、医疗与产业服务。卡曼结合自身跨学科研究经历，印证 AI 跨领域迁移的巨大价值，多元学科融合是突破行业瓶颈的重要思路。
嘉斯蒂内尔结合苹果工程实践分享，AI 正缓慢不可逆地渗透产品研发、运营全流程，全球化产品从设计初期就要搭建跨语言、跨文化适配体系，才能适配不同市场规则。科技向善维度，卡曼认为技术普惠的评判标准是能否扩大受益人群，多元背景创业者能带来更多贴合大众的解决方案；嘉斯蒂内尔看好 AI 降低优质公共服务门槛的社会价值。沃尔夫从基建角度理性预判，AI 算力扩张会持续拉高电力与数据中心需求，电价、供电稳定性直接约束产业布局，模型、芯片、数据中心与能源系统的协同效率，是行业长期规模化运行的底层保障。
05 具身智能圆桌：数据质量、仿真定位、责任体系三大产业共识
具身智能产学研圆桌由赵钰莹主持，朱皓、单思聪、李岩、陈牧、聂凯旋围绕产业化痛点务实研讨。数据层面，行业尚未形成成熟数据飞轮：互联网产品可低成本回收用户数据，机器人数据必须依托真机实地采集，成本高周期长，现阶段优先建立统一数据质量标注标准，远比盲目堆砌数据总量更重要。
场景落地层面，嘉宾一致判断工业场景会率先规模化商用：家庭环境碎片化、医疗安全容错率极低，落地门槛偏高；工业场景规则清晰，高温高危等人工不适配场景中，机器人既能规避人员安全风险，又能稳定生产良品率，兼具经济与社会效益。仿真技术的核心价值是低成本排查隐患、迭代方案，过度追求仿真画面逼真度只会造成研发资源浪费。
工业规模化落地不能只看单台机器人作业，设备必须对接工厂调度系统、精准匹配产线节拍；同时权责追溯体系要前置设计，厘清产权方、研发方、操作方责任边界，相较单点技术突破，系统集成与工程化落地能力，才是机器人项目走出实验室的核心考验。
06 徐冰前沿研判：2026 年正式成为 Token 商业化元年
曦望 Sunrise 董事长徐冰带来实战主题分享，提出前瞻性产业判断：2026 年是 Token 商业化元年。过去高端智能依赖顶尖人才培养，属于稀缺 “行业奢侈品”；随着大模型成熟、算力产能扩张，高端智能已转变为可按需采购的标准化数字基建，为应用层创业打开新窗口。
他指出推理基础设施是未来十年重大结构性机遇，Token 消费主体正从人类自主使用转向 AI Agent 自主调用，机器为机器消耗算力的新模式，让智能任务彻底和人类时间解绑，7×24 小时并行作业将催生关键经济拐点。Agent 创造全新增量市场而非瓜分存量，它对人类认知决策的解放，变革深度超越前两次技术革命。同时中国坐拥三重天然产业红利：第一梯队开源大模型矩阵、可大规模扩产的内存算力、稳定低成本电力资源，结构性成本优势构筑了本土 AI 的全球差异化竞争力。
07 科技向善实景演绎与活动长效价值收尾
活动现场设置科技向善体验区，集中展示肌肉信号智能辅助设备：体验官现场实操，设备捕捉肌电信号操控机械手，帮助肢体障碍人群独立完成日常自理，切实改善生活质量；模块化可扩展结构还能进入高温、高危、强辐射工业场景，替代人工完成抓取、探测、运维作业，兼顾民生助残与工业安全防护，实景诠释科技以人为本的初心。
后半程自由交流环节，学界专家、创业者、投资人、媒体围绕项目合作、技术路线、产业对接、全球布局充分沟通，持续深化资源联动与思想碰撞。整场活动覆盖基础科研、算力基建、具身落地、创业实践、全球协作多个维度，实现思想交流、技术分享、资源对接、人才链接多重价值。
