信息来源： GSAI 人大高瓴人工智能学院 发布日期：2026年6月6日

在小说阅读器读本章去阅读在小说阅读器中沉浸阅读近日，“智汇未来，青年引领——人工智能青年科学家论坛”在中关村国家自主创新示范区展示中心举行。本次论坛由中国人民大学主办。来自全球的顶尖科学家、国际组织代表、青年学者与业界精英300余人齐聚一堂，围绕人工智能前沿技术、跨学科创新应用、伦理安全与青年人才成长发展等展开对话，为深化拓展“人工智能+”，构建安全可信包容的人工智能生态，凝聚共识、汇聚力量。

人大主办！全球青年科学家共话AI未来

当天下午，青年科学家专场、人工智能伦理与治理专场两场平行分论坛举行。现场嘉宾观点碰撞，思想交锋，涌现出诸多兼具前沿洞见与现实关照的真知灼见。跨界研讨凝聚共识，中外学者在技术创新与伦理规制的平衡命题上形成丰富的思辨成果。

分论坛一 青年科学家专场

分论坛一青年科学家专场第一单元主题报告由中国人民大学高瓴人工智能学院副院长、教授窦志成主持，清华大学计算机科学与技术系长聘副教授崔鹏、中国科学院自动化研究所研究员张兆翔、国防科技大学理学院教授侯臣平作主题报告。第二单元主题报告由中国人民大学高瓴人工智能学院预聘副教授李崇轩主持，清华大学丘成桐数学科学中心助理教授安杰莉卡·阿维莱斯-里韦罗（Angelica Aviles-Rivero）、上海交通大学人工智能学院长聘副教授李帅、清华大学电子工程系助理教授徐丰力作主题报告。第三单元圆桌论坛由中国人民大学高瓴人工智能学院长聘副教授祁琦主持，侯臣平、李帅，北京智源人工智能研究院研究员姚国才、中国人民大学高瓴人工智能学院预聘副教授胡迪参加圆桌研讨。与会嘉宾围绕通用大模型、世界模型、扩散模型、科研智能体与具身智能等前沿方向展开交流，为人工智能迈向真实世界、实现自主决策与原始创新贡献青年智慧。

第一单元：主题报告

崔鹏、张兆翔、侯臣平分别从结构化数据、世界模型与泛化理论三个维度，分享了迈向通用人工智能进程中的前沿思考。

崔鹏以“迈向结构化数据通用大模型”为题作报告。他将人类智能划分为物理、数据、语义三大空间，当前大模型、具身智能分别在语义、物理空间取得突破，结构化数据领域仍存在短板。鉴于语言模型的预训练逻辑不适配结构化数据，其团队立足 “因果即规律”，提出结构化通用大模型技术路线，依托因果合成数据训练模型。团队自研开源极数大模型 LimiX，在数百组数据集上优于传统专用模型，落地工业与科研场景。崔鹏表示，我国在该赛道拥有得天独厚的发展优势。

张兆翔以“4D世界模型：基座、应用与评测”为题作报告。他剖析现有隐空间、二维、三维各类世界模型短板，提出兼具可视、可控、可推演特性的 4D 世界模型是发展方向。其团队依托海量野外单目视频，在 CVPR 2026 成果 NeoVerse 中搭建 4D 世界模型基座，实现快速重建与高清内容生成。模型落地自动驾驶、具身智能领域，能够精准生成适配数据集、削减动作幻觉，并斩获相关赛事冠军。此外，团队开源灵巧手操作与智能体评测两套基准平台。

侯臣平以“泛化理论驱动的动态特征自适应学习”为题作报告。他提出，机器学习核心是实现从已知到未知的泛化，但经典泛化理论的前置假设不适用于动态特征环境。针对特征增量、演化、异构三类难题，他依托历史模型压缩假设空间：利用预训练模型约束新增特征空间，依靠最优传输适配分布变化，通过空间对齐化解异构矛盾，以此优化模型泛化性能。他还提出，大模型背景下应融合统计学习与深度学习理论，推动相关研究由逼近论迈向极限论。

第二单元：主题报告

安杰莉卡·阿维莱斯-里韦罗（Angelica Aviles-Rivero）、李帅、徐丰力分别聚焦算子学习、扩散模型理论与科研智能体等方向，展示了人工智能基础研究与前沿应用的最新进展。

安杰莉卡·阿维莱斯-里韦罗（Angelica Aviles-Rivero）以“Neural Operators Forget Geometry?The Forgetting Hypothesis in Deep Operator Learning”为题作报告。她指出，偏微分方程是刻画物理世界的“隐藏语言”，神经算子虽能快速学习求解算子、跨实例与几何泛化，却在不规则几何域上性能明显退化。不同于以往聚焦“几何应如何编码”，她转而追问几何信息进入网络后能否被保留，并提出“几何遗忘”假说：受算子各层马尔可夫结构所限，几何信息会随网络深度单调衰减。为此，她提出与具体架构无关的“几何记忆注入”机制，在任意深度重新注入几何信息，从而打破马尔可夫链、恢复几何信息流，并揭示了优化器借由后期注入绕过物理主干的“几何捷径”现象。该方法在 FlowBench、AirfRANS、Darcy 等多个基准上显著提升了模型的几何泛化能力，相关成果将发表于 ICML 2026。

李帅以“扩散模型的理论分析”为题作报告，从训练、微调、采样与引导四个维度刻画扩散模型的学习过程与能力。训练方面，她指出无数据结构假设时样本复杂度受数据表面维度制约，而通过多子空间高斯混合等建模可将其降至本征低维，并首次自然导出注意力结构；微调方面，她从“信息共享”角度论证了为何仅需五到八张图片即可完成良好微调；采样方面，她通过离散化误差分析证明Rectified Flow模型在多步与一步生成中均表现最优；引导方面，她给出了VP模型引导强度的全空间刻画，并提出动态自适应引导以兼顾生成保真度与多样性。

徐丰力以“AI科研智能体”为题作报告。他指出，科学研究正快速演变为人智混合的复杂信息系统，并以元科学方法从2.5亿篇文献中构建起覆盖四千余万篇论文的AI for Science大规模观测数据。研究发现一个矛盾现象：使用AI工具的科学家个体职业发展更快，可提前约1.5年成为PI，但所在研究领域整体的认知边界扩展反而放缓——专用工具如同热门山峰上架设的索道，降低了对未知领域的探索意愿，相关成果发表于《自然》。基于此，他主张研发能够全链条赋能、主动协作的“AI Scientist”，其团队研发的Auto SOTA系统曾在一周内刷新逾百个SOTA模型。他提出，应让人类专注0到1的原始创新、AI承担1到100的持续打磨，赋能小团队做大科研项目。

第三单元：圆桌论坛

祁琦、侯臣平、李帅、姚国才、胡迪参加圆桌论坛，共同探讨人工智能如何走向真实世界。

谈及未来三到五年的关键突破，嘉宾们普遍看好具身智能与智能体的落地，也坦言其中仍有诸多难关尚未攻克。侯臣平从理论视角出发，认为当下正处于科学大爆发的“黎明前夜”，亟需更强的数学工具与能够破局的“巨人”；李帅梳理了强化学习的三个发展阶段，认为强化学习与多智能体协作是推动大模型走向自主决策与长期规划的关键；姚国才强调具身智能是一项系统工程，数据采集、仿真扩增、评测部署环环不可缺，并提出“数据背后的数据”这一新思路；胡迪结合从多模态走向具身的经历，指出最大的挑战在于建立全栈贯通的系统性思维，需要更长时间培养复合型人才。面向在场青年，四位嘉宾寄语大家既要全力拥抱AI浪潮、勇攀高峰，也要在喧嚣中沉下心来“找到自己”、拥抱变化，以兴趣为驱动去解决世界上真正重要的难题。

本场论坛从资深学者的前沿报告，到青年才俊的最新进展，再到面向真实世界的圆桌研讨，既有对人工智能基础理论与技术范式的深入思考，也有对具身智能、科研智能等落地方向的积极探索。与会嘉宾认为，人工智能正从虚拟世界走向物理世界，从被动工具走向自主协作，青年科研人员正是推动这一变革的关键力量。未来，中国人民大学高瓴人工智能学院将继续搭建高水平交流平台，凝聚青年智慧，助力人工智能在通用化、可信化与负责任发展的道路上行稳致远。

分论坛二 人工智能伦理与治理专场

分论坛二人工智能伦理与治理专场第一单元主题报告由中国人民大学高瓴人工智能学院副院长、教授魏哲巍主持，北京大学教授、AI安全与治理中心主任张平，中国人民大学高瓴人工智能学院教授曾毅，中国人民大学高瓴人工智能学院预聘副教授张骁作主题报告。第二单元高端对话由曾毅主持，中国新一代人工智能发展战略研究院院长、天津大学原校长、南开大学原校长龚克，中国人民大学一级教授、中国法学会副会长、中国法学会民法学研究会会长王利明参加对话。第三单元圆桌论坛由北京前瞻人工智能安全与治理研究院研究员阿马尔・尤纳斯（Ammar Younas）主持，曾毅，经合组织人工智能未来专家组成员、狮心风险投资公司风险合伙人、人工智能安全互联平台创始人赛勒斯・霍德斯（Cyrus Hodes），北京大学哲学系副教授王小塞（Sebastian Sunday Grève），清华大学苏世民书院助理教授瓦西利斯・特里加斯（Vasilis Trigkas）参加圆桌研讨。与会嘉宾聚焦AI伦理规范、法律规制、全球治理协作等关键问题展开深入交流，为构建安全、可信、可控的人工智能体系提供智力支撑。

第一单元：主题报告

第一单元由魏哲巍主持。张平、曾毅、张骁分别从法律治理、伦理安全和技术可控三个维度展开报告，系统回应人工智能快速发展背景下“如何可信、如何安全、如何可控”的关键问题。

张平以“构建可信赖的人工智能安全治理的基本原则及中国实践”为题作报告。她指出，人工智能治理正在从技术标准走向政策与立法协同，硬法与软法需齐头并进。围绕算力、算法、数据三大要素，她强调可信赖人工智能应坚持以人为本、智能向善，并通过可信、可靠、可控、可解释、可溯源、可问责等原则落地。在中国实践中，应立足现行法律体系和技术标准，秉持边发展、边治理的理念，以发展为基础推进人工智能健康有序发展。

曾毅围绕“人工智能的近期与长远伦理安全挑战”作报告。他通过大模型销售诱导、规则遵循失败、智能体越权决策等案例指出，当前AI系统仍存在显著伦理与安全隐患，其风险往往源于人类行为和训练数据中被模型学习、放大的偏见与问题。他强调，数学上绝对安全的人工智能难以实现，关键在于最大化安全保障。面向智能体和潜在超级智能时代，应加强多维度安全评测、风险预警与干预机制，推动人工智能从被动遵循伦理走向拥有内生道德的系统。

张骁从机器学习角度探讨“可控AI”的实现路径。他指出，随着大模型能力持续扩展，技术发展的关键不只是把“火”烧得更旺，还要能够调节“火候”。可控机器学习应支持模型部署后在不重新训练的情况下，实时接收外部规则、伦理要求或多目标偏好干预。他介绍了参数生成、模型融合等方法，并结合电商平台公平性与精度调节、军事问答伦理规则融入等案例，展示了可控机器学习在安全性、可解释性和有用性方面的应用潜力。

第二单元：高端对话

第二单元由曾毅主持。龚克、王利明围绕人工智能技术发展与治理协同展开高端对话，从工程科技、法学制度与青年人才培养等维度回应AI时代的治理命题。

曾毅围绕“以人为本、可持续发展、能力建设与智能鸿沟”等议题主持对话，与两位嘉宾从法学制度与工程科技维度切入展开深入研讨。王利明从民法典与人格权保护谈起，指出AI时代更要维护人的尊严，民法典对个人信息、隐私、深度伪造等作出前瞻性回应，为处理AI侵权纠纷提供了制度基础；他认为未来立法应回应数据确权、使用与侵权责任等问题，既不阻碍创新，也不放任数据被无限制抓取，而AI在法律、司法、医疗等领域作为辅助，责任主体始终是人。龚克从可持续发展视角阐释AI的价值与边界，指出其应服务于经济、社会与环境，既带来普惠机遇，也伴随高能耗、碳排放与智能鸿沟等挑战，AI公平不只是技术问题，更涉及基础设施、可负担性与全球发展不平衡；他寄语青年成为“碳排的精算师”，提高能效、善用可再生能源，并尊重其他学科，在合作中解决复杂问题。

第三单元：圆桌论坛

圆桌论坛汇聚中外专家学者阿马尔・尤纳斯（Ammar Younas），曾毅，赛勒斯・霍德斯（Cyrus Hodes），王小塞（Sebastian Sunday Grève），瓦西利斯・特里加斯（Vasilis Trigkas），围绕人工智能伦理、安全、国际协作与青年责任展开讨论，将前两个单元的制度思考与技术关切进一步拓展到全球治理语境。

谈及AI伦理、安全与全球治理的未来路径，嘉宾普遍认同协作与共识不可或缺，也坦言地缘张力下仍有诸多难关尚待破解。曾毅指出，联合国教科文组织《AI伦理建议书》已获193国签署，各国伦理原则约九成相通，关键在于以"互操作性"连接不同文化、存异求同；赛勒斯·霍德斯（Cyrus Hodes）强调多数语言与传统文化尚未被纳入大模型训练，亟需推动包容，确立安全且合乎伦理的标准，视对齐研究为最紧迫课题；瓦西利斯·特里加斯（Vasilis Trigkas）从地缘政治切入，以冷战核稳定为镜，呼吁展开对话，倡导以论坛当天青年所倡议的“有人类情怀的AI”作为战略互信的垫脚石；王小塞（Sebastian Sunday Grève）则借“有截止期的哲学”提醒，AI已为哲学设下真实期限，建议青年夯实数学、重拾现代语言学习，以读懂多元文化。面向在场青年，四位嘉宾寄语大家既要拥抱AI浪潮、勇攀高峰，也要保持独立、为真理发声，以责任心求解真正重要的难题。

本场论坛从主题报告到高端对话，再到圆桌研讨，既有宏观治理思考，也有技术落地探索。与会嘉宾认为，治理不是技术创新的外部约束，而是人工智能走向可信、可持续和负责任发展的内在条件。未来，中国人民大学高瓴人工智能学院将继续携手学界、产业界与社会各界，在人工智能伦理、安全与治理领域贡献更多青年智慧和实践方案。