问题：热度攀升下的焦虑与误读并存 近来，人工智能话题持续升温，围绕“大模型”、算力供给、用电与成本等讨论密集，一些行业和公众也出现了“追赶焦虑”；王坚指出，面对新技术带来的不确定、陌生甚至担忧是正常的，但更重要的是回到技术演进的基本规律：当前社会整体仍处人工智能的普及认知阶段，既要警惕被概念带着走，也要避免让真正可能带来结构性变化的方向，被短期热词淹没。 原因：关键突破带来范式跃迁，但理解与应用仍需时间沉淀 王坚认为，人工智能“积累很久、爆发很快”。一上，算法、数据与计算能力的长期积累打下了基础；另一方面，关键技术节点带来了跃迁。以深度学习新一代模型架构的提出为标志，语言理解与生成能力大幅增强，推动大模型快速发展并引发产业链重塑。但从技术突破到社会普及，从“工具可用”到“可信、可控”，仍需要教育体系、产业实践与制度建设共同推进。也因此，现阶段的“热”和“慌”往往相伴：一边是能力边界不断刷新，另一边是认知框架与应用规范仍在完善。 影响：不仅是效率工具，更在重写创新逻辑与生产方式 在王坚看来，人工智能带来的变化不止于“提速”。科研与产业创新正在出现新趋势：过去依赖长期积累的路径，正被数据驱动、模型驱动的方式重塑；一些领域的实验、设计、验证周期明显缩短，新的知识生产方式与工程组织模式随之出现。更深层的影响在于，它可能改变人们获取、理解和使用知识的方式。王坚以“知识时代的印刷术”作比喻，认为人工智能降低了知识使用门槛，让更多人能够接触并应用人类知识成果，从而拓展创新主体与创新场景。对社会运行而言，效率提升也可能带来公共服务与商业流程的再设计，推动资源配置方式更新。 对策：稳住基本盘，夯实算力底座，鼓励青年成为“创造者” 一是以理性取代跟风，推动从“能用”走向“会用、用好”。王坚提醒，面对技术迭代，应把注意力放在可验证的能力、可落地的应用与可持续的生态上，避免只用概念热度评判方向。尤其在产业落地中，要把安全、可靠、合规与可持续成本放进同一套决策框架。 二是以基础设施支撑长期竞争力，强化算力与数据处理体系建设。今年政府工作报告在回顾对应的工作时提到，国产大模型引领全球开源生态。王坚认为，“引领”意味着在全球科技竞赛中形成自己的节奏与定位。要把这种优势转化为长期能力，既需要算法与应用持续迭代，也离不开算力供给、数据治理、开源社区与工程体系的联合推进。 三是为青年创新打开更大空间。王坚注意到，当前不少年轻人投身人工智能相关创业与研发。他认为，青年不应只做新技术到来后的“适应者”，更应成为推动变化的“创造者”。这既需要更开放的试验场景、更包容的失败机制，也需要高校、科研机构与企业共同提供工程训练、数据资源与产业问题，让创新从“想法”走向“产品”和“服务”。 前景：算力“上天”拓展边界，太空计算或成新增长点 围绕算力该关键基础，之江实验室推进“太空计算星座”探索。2025年5月，相关太空计算卫星星座完成首次发射，实现“一箭十二星”，迈出“算力上天、卫星互联、模型上天”的关键一步。王坚表示，在通信、导航、遥感等卫星体系相对成熟的同时，真正意义上的规模化太空算力仍属空白。随着对地观测卫星数量增长，数据产生速度远超回传与处理能力，形成“数据在天上、价值在地上却难落地”的矛盾。面向未来，随着在轨卫星深入增加，若仍主要依赖传统回传模式，链路拥塞与地面处理瓶颈会更突出。通过在轨计算与星间协同，有望把部分处理、筛选、压缩、识别环节前移到太空端，提高有效信息回传比例，服务应急管理、海洋监测、生态治理、城市运行等更广泛场景，并带动卫星制造、载荷设计、星间网络与地面系统的系统性升级。
面对人工智能的迅猛发展，社会需要的不是被动焦虑与概念追逐，而是更扎实的认知更新、更稳健的基础设施和更开放的生态协作。无论是开源生态的全球竞合，还是“算力上天”的前沿探索，最终都指向同一个命题：把技术转化为可持续的公共能力，把创新变成更广泛参与的社会过程。对年轻人而言，重要的不是在浪潮中寻找“安全区”，而是在真实问题中形成创造力，在新技术与新场景的交汇处开辟属于自己的新赛道。