武侠世界的华山论剑
在金庸老先生笔下，曾出现过“华山论剑”，那是武林中最盛大的聚会。东邪、西毒、南帝、北丐、中神通五大高手齐聚华山之巅，不是为了争个你死我活，而是论武、论道、论天下大势。
后来，互联网时代也有过这样的时刻。2000年的西湖边，金庸先生亲自坐镇，张朝阳、王志东、丁磊、马云这些互联网“掌门人”齐聚“西湖论剑”。那场论剑定义并开启了中国互联网的第一个黄金时代。
AI时代的华山论剑
2026年1月10日清华大学基础模型北京市重点实验室在北京主办AGI-Next前沿峰会。智谱的唐杰、Kimi的杨植麟、阿里通义千问的林俊旸、腾讯的姚顺雨，这几位站在国内AI技术顶端的人齐聚一堂。
这次论剑的主题不是“谁是天下第一”，而是“2026年的AI武林会变成什么样”。
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第一位登场的是智谱的唐杰老师，他是智谱AI首席科学家、清华大学计算机系教授，带领团队做出GLM系列模型。如果把这场峰会比作论剑比武，唐杰展示的就是内功心法，他讲的是如何让AI像人一样思考。
- 他提出了一个五层智能体系：最底层是简单映射，往上是推理能力，再往上是自反思、自我认知，最高层是意识。他还提到，人类有四级记忆系统，包括短期记忆、工作记忆、长期记忆，还有第四级——人类社会的记录，也就是维基百科、书籍这些。个人的长期记忆如果不被记录下来，100年后就消失了，对世界没有贡献。未来的AI也需要这样一套完整的记忆系统，就是能把我们的一些长期记忆沉淀下来。
- 关于2026年，唐杰的判断是：多模态感知系统会成为重点。他说，只有AI能在人的工作环境里，例如手机、电脑或者协作软件里，完成比较复杂的长任务，才算真正实现了一个工种，才能进入物理世界。什么叫长任务？比如我们现在说的AI取代设计师，更多的是“出图”这个任务，但实际上，绝大部分设计师的工作，还要覆盖沟通需求、提方案、确认方案、画概念草图、反复修改等完整流程，这就是一个典型的复杂长任务。
智谱的这套内功心法讲的是“知己知彼”：AI要先认识自己，才能真正理解世界。
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第二位出场的杨植麟展示的就是精妙剑法。杨植麟是月之暗面创始人兼CEO、Kimi大模型缔造者，强调效率与品位，当然他的分享也更偏技术和公式。
- 杨植麟抛出了一个很有意思的观点：Taste，也就是品位。他认为智能不像电力可等价交换，每个模型产生的Token本质上是不同的。这句话什么意思？就是说，虽然现在大家都在做大模型，但模型和模型之间的“质感”是不一样的，不能简单用参数量或者跑分来衡量。就像写诗，李白和杜甫的风格迥异，你不能说谁的字数多谁就更厉害。你也可以试试，同一问题，豆包、元宝和DeepSeek的回答风格可能完全不同。
- 在技术路线上，杨植麟走精妙路线。他们团队优化了训练方法，把Token效率提升了2倍。这意味着什么？意味着同样训练一个模型，别人需100万条数据，他们可能50万条就能达到同等效果，这在算力昂贵的当下是巨大优势。
Kimi的这套剑法精妙，讲的是“四两拨千斤”：用更少的算力，做更聪明的事。
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第三位出场的林俊旸，作为阿里云CTO、通义千问负责人，则展示了十八般武艺——他追求多模态全能。
- 林俊旸提及了一个困扰很多团队的问题：做视觉语言模型时，模型经常会“变笨”。这次他们终于实现突破，让模型既能看懂图片，又不牺牲语言能力，就像人学会画画后，不会因此变得不会说话。
- 关于2026年，林俊旸的目标是“三进三出”，也就是模型能理解文本、视觉、音频，也能生成文本、视觉、音频。不过他对中国AI的全球位置判断比较谨慎，认为3到5年内出现最强AI公司的概率只有20%。他说这个数字已经很乐观了，因为技术方面的历史积淀确实存在差距。
Qwen这套十八般武艺，讲的“样样精通”：不是浅尝辄止，而是每样都能打。
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第四位出场的是姚顺雨，他是腾讯AI Lab和Robotics X实验室负责人，2025年12月刚刚加入腾讯任首席AI科学家。姚顺雨的核心观点是：To C和To B已走向完全不同的两条路。 他说，今天用ChatGPT和去年相比，大部分人感受差别不大。但Coding领域，夸张点讲，已经在重塑整个计算机行业做事的方式——程序员不再直接写代码，而是用英语与电脑交流。
- 姚顺雨解释说，To C场景里，多数人多数时候不需要用到这么强的智能。但对于To B来说，很明显的一点是智能越高，代表生产力越高，值钱的也越来越多。比如程序员用AI写代码，模型差一个版本可能就是10个Bug和2个Bug的区别，这直接影响他的工作效率。
- 关于中国AI的机会，姚顺雨判断直接：最大问题不是技术，而是冒险精神。他说，中国有非常多非常强的人才，任何一个事情只要被证明能做出来，很多人都会非常积极地尝试。但想要突破新范式、做非常冒险事情的人还不够多。还有就是对榜单的过度关注。你看Claude可能在编程榜单上不是最高的，但大家都知道这个东西是最好用的，这还是需要大家能够走出这些榜单的束缚，能够坚持自己觉得是不是正确的过程。
这次AGI-Next峰会：唐杰讲记忆与认知、杨植麟讲效率与品位、林俊旸讲多模态全能、姚顺雨讲To C和To B分化，每个人的侧重点都不一样，但拼合起来，基本勾勒出2026年AI江湖的轮廓。
自动驾驶的华山论剑
自动的驾驶的华山论剑，来自于2004–2007期间，美国国防部高级研究计划局（DARPA）连续举办的三届 “DARPA Grand Challenge” 系列赛事，被视为现代自动驾驶技术的“火种”。
- 2004 年第一届（DARPA Grand Challenge）
地点：加州莫哈维沙漠
任务：10 小时内无人驾驶完成约230 km（142 英里）的越野路线
结果：15 支决赛车队无一完赛，最远只跑了 11.8 km，但第一次把全球高校、军工和企业拉到同一条起跑线 - 2005 年第二届（DARPA Grand Challenge）
地点：仍是沙漠，但路线缩短到 212 km（132 英里），含干涸湖床、山路和百余急弯
结果：23 支决赛车队中有 5 辆跑完全程；斯坦福大学改装的大众途锐 “Stanley” 夺冠，卡内基·梅隆大学两辆赛车分列二、三。该届比赛首次大规模用上激光雷达+视觉+雷达的融合感知架构，奠定了今天自动驾驶的传感器范式 - 2007 年第三届（DARPA Urban Challenge）
地点：加州前乔治空军基地内模拟城区
任务：6 小时内自动驾驶 96 km（60 英里），必须遵守红绿灯、让行、并线等城市交通规则，并与有人驾驶车辆混行
结果：11 支决赛车队中 6 辆顺利完成；卡内基·梅隆大学的 “Boss” 夺冠，斯坦福 “Junior” 亚军，弗吉尼亚理工 “Odin” 季军。该届把“多车交互、动态路径规划、SLAM”等城市场景难题摆到台面，直接催生了后来谷歌 Waymo 等公司的核心团队
作为参赛选手也就是这个行业的论剑高手，会成为开启下一个时代的领袖之人。
- 塞巴斯蒂安·特龙（Sebastian Thrun），如东邪一般自由，从卡耐基梅隆负气出走，来到斯坦福，在第二次论剑中带着几个叛将奇迹般反杀卡耐基梅隆，又从斯坦福来到谷歌，吹响自动驾驶商业化的序曲，在渐入佳境之时拂衣而去，创建优达学城，在自动驾驶的江湖里深藏了功与名。
- 安东尼·莱万多夫斯基（Anthony Levandowski），像西毒一般被欲望驱动。他有着与众不同的人生观，出身寒微（美国自动驾驶大学四强中最弱的加州大学伯克利分校），没有多少赞助，要快速成功，于是剑出偏锋，用双轮摩托车参赛。为了谋生，他可以当Velodyne激光雷达的推销员。为了吸引眼球，他搞无人车送比萨、无人卡车送啤酒的花活儿。他的价值观是充满争议的，为了最大化个人利益，可以脚踩两只船——一边在谷歌做甲方、一边向自己的私人公司大买特买，然后拿了谷歌的巨额奖金和商业机密，转投竞争对手优步。为了加速自动驾驶商业化，可以绕过公司直接和地方议员推动自动驾驶法案。而在优步，他叫嚣“如果你的职责是推进技术的发展，你就不能把安全性放在第一位（safety second）”。但一切的一切可能来源于他的世界观，他自认是上帝的信使，上帝是机器人，而机器注定统治人类。
- 出身北境的厄姆森，有北丐一般的责任感。作为卡耐基梅隆嫡出的第二代领袖，他的做事方式与quick and dirty制胜的莱万多夫斯基处处相左，俩人在谷歌演绎了“责任对决欲望”的7年战争，又都在2016年——第二个时代来临的那年——离开谷歌。
- 厄姆森的入行，离不开导师威廉·惠特克（William Whittaker），后者有中神通一样的高度和信仰。他曾是海军陆战队一员的机器人专家，曾经单枪匹马进入涉死之境，从高山上把友人遗体接回。他的座右铭是：“坚如磐石”，“如果你不能万无一失，则一事无成（If you haven't done everything，youhaven't done a thing）”。相比特龙的事必躬亲，惠特克的风格是激发团队、设定雄心勃勃的目标、充分授权，然后退到幕后，确保赞助和后勤、让团队无后顾之忧。
- 那么，南帝是谁呢？段皇爷基本不出江湖，按照六神磊磊的说法，代表同理之心，有洞察之眼。有那么几位符合这个特质。
- 横跨斯坦福和卡耐基梅隆两大门派的机器人宗师、与惠特克同年的汉斯·莫拉维克（HansMoravec），是有史以来第一辆无人车——斯坦福车的鼻祖。。机器人也好，无人车也好，都无法规避他的“莫拉维克悖论”：计算机能吊打九段大师的棋艺，却在婴儿都能轻松拿捏的行动能力上败下阵来。
- 美国国防部高级研究计划局（Defense Advanced Research Projects Agency，简称DARPA）的托尼·特瑟（Tony Tether），颇具远见地开创了自动驾驶的华山论剑，成就了美国自动驾驶界的群雄。DARPA被誉为现实版的神盾局，如果列举其对科技史的贡献，Siri之类甚至还排不上号，互联网、自动驾驶、GPS、脑机接口和RNA疫苗名列前五。
- 麻省理工有一位不世出的机器人大宗师罗德尼·布鲁克斯（Rodney Brooks），虽然他把商业化方向放在了扫地机器人和协作机器人上，并且时不时发表对自动驾驶“不合时宜”的悲观预测（可恨的是每次都对了），他的弟子和同僚们撑起了麻省理工在这个江湖的门面。在第二个时代，书中提到的三家自动驾驶公司出身麻省理工，又如流星般划过天际，两家被收购(CruiseAutomation和Nutonomy），一家退出历史舞台（Drive.ai）。
这些前辈名宿的故事，既传奇又真实。
