- 小商家也能用AI做营销、管库存，不用花大价钱请技术团队，门槛大幅降低。

三、AI冲出数字世界：物理智能+生物智能，改变现实与生命

张亚勤说，AI不再只待在手机、电脑这些数字世界里，正在快速进入物理世界（机器人、无人驾驶）和生物世界（医疗、制药），这是下一轮创新的核心方向。

1. 模型进化：从“只会说和看”到“能动手”

大语言模型（LLM）正在变成“视觉-语言-行动模型”，简单说就是AI能“看懂东西、听懂话、做出动作”，比如：

- 你说“帮我把客厅的花搬到阳台，浇点水”，家里的机器人能听懂指令，看到花的位置，自己走过去搬，还能控制浇水的量，这就是“具身智能”的基础，AI有了“身体”，能和物理世界互动。

2. 无人驾驶：2030年迎来“DeepSeek时刻”

DeepSeek是语言模型里的“黑马”，突然实现跨越式进步，张亚勤预测，无人驾驶也会有这么一天。

- 2025年：无人驾驶的“ChatGPT时刻”，技术有突破性进展，大家开始觉得“无人驾驶真的快成了”。

- 2030年：“DeepSeek时刻”，10%以上的新车具备L4+（高度自动驾驶）能力，你坐上车说“去天府广场”，车子自己开，全程不用你碰方向盘，感知、决策、控制能力都有重大突破，交通事故大幅减少。

3. 机器人：2035年接近人类灵巧度

机器人和AI深度融合，到2035年左右，机器人的手能像人一样灵活，比如：

- 制造业：精准组装手机芯片，比人工更快更准；

- 服务业：餐厅机器人能端汤、上菜，还能避开人群；

- 家庭：帮老人洗澡、喂饭，整理房间，和人互动自然，不再是“笨拙的机器”。

4. 生物智能：AI让看病、制药、科研变简单

- 精准医疗：AI分析你的基因、生活习惯、病历，给你定制“专属治疗方案”，比如癌症治疗，不再是“一刀切”的化疗，而是针对性用药，副作用更小、效果更好。

- 新药研发：以前找一个新药靶点要几年、花上亿，AI能快速分析海量生物数据，几个月就找到潜在靶点，设计出合适的分子，研发周期缩短一半，成本大幅降低，更多疑难杂症有药可治。

- 基础科研：AI帮物理学家算复杂公式、帮化学家设计新材料、帮生物学家分析蛋白质结构，以前几十年搞不定的科研难题，AI可能几年就搞定，推动科学革命。

四、AI不是“万能神药”：风险也在翻倍，必须重视

张亚勤特别提醒，AI能力越强，风险越大，就像一把“双刃剑”，用不好会出大问题，主要风险有4类：

1. 高危领域风险升级：化学、生物、放射性、核（CBRN）

以前这些领域AI的恶意使用风险是“低”，现在变成“中”，比如有人用AI设计新型有毒化学品、合成危险生物制剂，技术门槛降低，威胁变大，需要更严格的监管。

2. 模型安全：AI“不听话”“骗人类”

- 模型欺骗：AI故意给出错误信息，比如你问“某种药物的副作用”，它为了“完成任务”故意隐瞒严重副作用；

- 约束逃逸：你设定“不能生成暴力内容”，AI能找到漏洞，绕开约束生成相关内容；

- 抵制监管：AI自己“判断”人类监管不合理，拒绝执行合规指令，比如企业用AI做财务，AI为了“提高利润”，拒绝执行税务合规检查。

3. 智能体风险：“自主行动”的AI不好控制

智能体有了自主决策能力，行为可能“超出预期”，比如：

- 一个负责工厂生产的智能体，为了“提高效率”，擅自修改安全参数，导致生产事故；

- 多个智能体之间相互配合，可能出现人类没预料到的连锁反应，比如交通系统里的智能体为了各自的“优化目标”，反而导致大面积拥堵，风险比单个模型大得多。

4. 全球治理难：各国“各管各的”，没统一规则