3月29日消息，在29日2025中关村论坛年会的“通用人工智能论坛”和“未来人工智能先锋论坛”上，两位大咖，北京通用人工智能研究院院长，北京大学人工智能研究院、智能学院院长朱松纯和创新工场董事长兼零一万物CEO李开复，分别不约而同的谈到中国通用人工智能AGI的发展战略。

　　朱松纯强调，中国通用人工智能（AGI）要有自己的发展战略，要自信，像优秀学生一样，文科和理科并重，文理协同发展。

李开复强调，文理并重，关注应用落地，重视大模型已经发展到重视逻辑推理与计算的慢思考阶段。

       朱松纯表示：美国硅谷叙事认为AGI就是大数据、大算力、大模型，宣扬他们的“绝对优势”，形成资本对美国AI技术领先的信心，从而使我们很多人都形成AGI就是大数据、大算力、大模型的认知。其实，我们已经被的美国的叙事带偏了。Deepseek的成功，告诉大家，那不是事实。

      因此，我们要解决通用人工智能AGI原创的开端，就要思想自主；解决卡脖子的关键是：认知，格局，而不能盲目跟随美国人的叙事，我们要建立中国人的叙事，北京的叙事，中关村的叙事。

       李开复认为：大模型正从预训练阶段转向慢思考阶段，既过往预训练阶段的大算力、大数据转向慢思考阶段，通过长时间的思考、推理阶段，也就是像一个学生，先训练他文科，让他读很多书，再训练他理科，会计算、会写代码，这样文武双全，就更厉害了。文理兼备的大模型性能成长成长速度非常快，而且有很大的增长空间。

       值得关注的是，现在进入了“AI”教“AI”的时代，模型迭代的速度从两年缩短到3个月，甚至更短。一个重要原因就是现在很大程度上已经不再单单依靠人来发明新算法、发明新模型架构，而是AI借由慢思考具备了反思的能力，能够自我迭代、自我进步，进入自我演进的范式。

        朱松纯认为，目前，行业对AGI的讨论几乎被大模型能力所占据，而基础学科、原始创新与智能本质的研究却被边缘化，甚至遭到部分舆论的否定。更有甚者，形成了某种“技术投机”的氛围，仿佛只有少数企业能代表中国 AI 的水平，而长期支撑 AI 发展的基础学术群体、理论工作者、认知科学研究者则被忽视。

　　朱松纯谈到，人工智能的创新分为五个层次，执行、算法、模型、数理框架、哲学：智能的本质。最下面底层的是，哲学层面：探讨“智能”的本质。事实上，智能的本质是“主观的”，每个人的决策都基于自己对世界的认知与价值体系。这些认知未必客观，却决定了行为。第二层，理论层面：建立认知的数学框架，如逻辑学、统计建模、概率计算。第三层，模型层面：根据框架构建具体模型，如判别模型、生成模型、大模型等。第四层，算法层面：在具体模型下，开发优化算法，提高计算、推理、训练的效率。第五层，工程与部署：把模型落地到硬件、平台，优化存储、计算，形成可用的产品和系统。五个层级如同冰山结构，“水面以上部分”包括执行层、算法层和模型层，是外在表现，是容易了解与实践的部分，相对而言也比较容易通过算法创新来改变和发展，比如DeepSeek和OpenAI。而“水面以下部分”包括理论层和哲学层，是智能内在的、难以测量的部分。它们不太容易通过表层的影响而得到改变，但却对智能的发展起着关键性的作用。理论层即人工智能的数理框架，哲学层则关乎智能的本质。

      他认为，通用人工智能（AGI）是大科学、大工程。需要寻求一个统一的理论框架：集成计算机视觉、自然语言理解、认知推理、机器学习、具身机器人、多智能体等核心领域的模型与算法，并解释各种智能现象，构建智能科学的基础理论与框架；实现具备自主的感知、认知、决策、执行、学习和社会协作能力，符合人类伦理与价值的个体级智能体；打造大型社会模拟器，在社区、城市、国家三个尺度诠释过去、演绎现在、预测未来，实现社会级智能体。

     AGI最难解决的问题，恰恰在于文科所关心的社会复杂系统，比如人口、政策、文明演化、价值体系。这些问题目前无法建模，无法实验，学界长期靠“口头解释”和“事后分析”在“事后诸葛亮”，预测能力接近于零。但今天，大规模仿真（模拟）实验和智能体（Agent）建模的能力让我们有可能让文科第一次变成一门可实验的科学。AI的真正前沿，是通过模拟与建模，让文明、社会、经济与政策等可以进入可验证的科学范畴，而非止步于图像、语音和对话的优化。

    而我们恰恰先当了一个文科生，现在已经基本完成了在智能哲学、理论框架、模型的初步构建，又学了理科，正在向算法优化和工程部署推进。下一步的重点是：快速规模化。完成模型的工程化和商业化。与行业、应用深度适配。建立通用智能体（AGI Agent）工厂。我们和大模型的关系并不是“对抗”，而是共生。大模型像人类的潜意识，为我们提供了感知和记忆的底座；而我们要做的，是在其上构建通用智能体的认知与决策体系。