今日，中国计算机大会（CNCC2025）在哈尔滨会展中心亚冬馆进入最后一天的议程。上午的会议精彩依旧，汇聚了来自学术界的三位学者与企业界的三位行业专家，他们从数据库技术演进、图灵思想哲学启示，到通用人工智能（AGI）的前沿探索与产业实践，为与会者带来了一场思想盛宴。

（於志文）

CCF会士、常务理事，哈尔滨工程大学副校长於志文首先主持特邀报告环节。

（C. Mohan）

美国工程院院士、香港浸会大学教授C. Mohan以一场视野宏大的报告，回顾了数据库技术数十年的演进。他强调了SQL关系型数据库在经历了NoSQL、大数据的冲击后，凭借其独特优势再次证明了其不可替代的价值。Mohan教授指出，在人工智能浪潮下，“数据专家依然是王者”，高质量、具代表性的数据是AI成功的基石。他鼓励中国的研究者与企业在追求论文发表的同时，更应注重技术的长远影响力与商业化，积极走向全球市场。

接下来由哈尔滨工程大学教授蔡成涛继续主持。

（蔡成涛）

（喜连川优）

CCF荣誉会员，来自东京大学的喜连川优教授分享了其团队构建的数据集成与分析系统（DIAS），该系统拥有超过100PB的存储容量，是全球最大的地球环境数据系统之一。他展示了如何利用该系统进行洪水预测、灾害监测和气候变化研究，并特别提到中国用户是该系统的最大国际用户群体。喜连川优教授呼吁全球，尤其是亚洲国家，在灾害防治领域加强合作，共同利用技术力量守护人类家园。

（王怀民）

CCF会士，中国科学院院士，国防科技大学王怀民教授带来了题为《图灵思想的启发》的深度哲学思辨报告。他引导听众回顾了图灵与哥德尔的工作如何揭示了“确定性的边界”，并指出当前对AGI的过热期待需要冷静审视。王院士提出，今天基于大模型的人工智能，其运行模式已不同于经典图灵机算法，而是一种“人机相互赋能”的持续学习与执行过程。他进一步以中国哲学智慧阐释，认为大模型通过叠加人类对世界不同侧面的表达，可能更接近于世界的本来面目——“道”，为理解人工智能的未来提供了全新的视角。

（吴国斌）

接下来由CCF常务理事、副秘书长，滴滴科技生态与发展部总监吴国斌进行主持。

（张鹏）

北京智谱华章科技股份有限公司首席执行官张鹏发表了题为《GLM-4.6：大模型原生融合和应用新范式的开启》的报告。该模型首次在单一基座模型内实现了编码、智能体（Agent）和推理能力的原生融合，使AI从一个对话式问答机器人进化为能够自主规划、拆解并执行复杂任务的“任务执行者”。张鹏展望，这将极大降低应用开发门槛，最终实现“人人都是新时代程序员”的愿景，并已在教育、智慧城市等领域实现落地。

（王小川）

CCF理事、百川智能创始人王小川聚焦于AI医疗这一关键赛道。他提出，医疗不是一个“垂直模型”问题，而是对通用大模型能力的终极考验。百川智能通过其“M2”系列模型，在降低“幻觉”、提升循证医学能力上取得突破，旨在“造医生”，从而百倍放大优质医疗资源。王小川预测，AI医生到来的速度可能快于自动驾驶，并提出了以居家健康为中心的“四级诊疗”新范式，推动医疗重心从医院向个人全生命周期管理转移。

（周俊）

蚂蚁集团平台技术事业群副总裁周俊介绍了百灵大模型的技术体系与开源生态。为翻越AI应用的“效率之墙”，百灵大模型在核心的注意力机制上进行了革新，提出了“混合线性注意力”，显著提升了长序列处理的效率。同时，团队开源了包括全球首个思考模型在内的18款不同规模模型。周俊强调，AGI之路不应独行，而应共创，开源这些核心能力旨在与全球研究者共同加速通用智能的到来。

在上午压轴的“具身智能”大会论坛上，西安交通大学薛建儒教授、北京大学王鹤研究员与北京工业大学马楠教授就这一热门领域展开了深度思辨。论坛由CCF监事、中国科学院大学蒋树强教授和CCF理事、哈尔滨工业大学张伟男教授共同主持。

（蒋树强）

（张伟男）

专家们认为，具身智能的核心在于智能体通过与物理世界的交互来学习和进化，其身体形态多样，远超“人形机器人”的范畴。

（王鹤）

王鹤研究员说道，具身智能的核心在于与物理世界交互并改变环境，其形态多样，不限于人形机器人。他强调当前面临机械臂力控、机器人平衡等物理安全挑战，未来还需防范网络劫持风险。对大模型在具身智能中的作用持审慎态度，认为视觉-语言-动作模型存在训练后泛化能力下降的问题，且自然界中许多智能体无需语言也能实现高级智能。他提出应通过“硬件-数据-智能-应用”的迭代路径，在特定场景优先落地轮式机器人等实用方案，逐步向通用人形机器人目标迈进。

（薛建儒）

薛建儒教授认为具身智能需要建立通用架构和基础模型，通过增加算力和数据实现能力持续提升。他强调物理交互中的安全性至关重要，需结合可解释的物理模型与数据驱动方法构建双重保障。对于大模型的作用，他持肯定态度，指出大模型在任务理解、环境认知和零样本学习方面具有不可替代的价值，当前争议源于缺乏统一评估标准。他主张学术界应坚持探索通用具身智能路径，这与产业界聚焦特定场景的应用开发可并行推进。

（马楠）

马楠教授从产业实践角度强调，具身智能需要实现跨模态感知融合和行为智能，通过人机在环学习、专家示教等方式让智能体持续成长。她指出安全问题需要建立分级标准体系，不同场景下的相同动作可能具有不同语义风险。在大模型应用方面，她主张以任务需求为导向，在自动驾驶等特定领域培育具备泛化能力的专业模型。她认为通过碎片化场景学习和持续迭代，能让具身智能体逐步获得人类级理解能力，最终实现安全可靠的人机共融。

对于大模型在具身智能中的作用，专家们的观点激烈碰撞。有观点认为大模型在任务理解与规划上不可或缺；也有观点指出，自然界的许多高等智能并无语言能力，当前技术路径下的视觉-语言-动作（VLA）模型并非唯一解，其必要性与最终形态仍是开放问题。专家共识认为，通用具身智能体是学术界的长期追求目标，但产业化落地需结合具体场景“小步快跑”，这是一个硬件、数据、智能与应用场景长期循环迭代的漫长过程。

随着论坛结束，25日上午的议程也圆满收官。这场关于“具身智能”的高水平对话，从概念内涵到落地实践，从技术安全到生态构建，为与会者提供了宝贵的洞察，也激励着研究者与从业者们继续探索如何将智能融入物理身体，创造真正改变世界的未来。