张亚勤：AI产业没有泡沫，但AI公司有泡沫；当下AI像1998年的互联网

事件概述

6月26日，在清华无锡研究院智能产业创新中心，中国工程院院士、清华大学智能产业研究院（AIR）院长张亚勤接受了访谈。他回顾了AIR五年来的成果：第一届博士生已毕业，孵化、走出的十家公司累计融资约150亿元，估值1500亿元，其中华深智药、它石智航等成为独角兽。但他强调AIR首要任务是科研，孵化公司是副产品，多数公司仍处于“证明能力”的阶段。

核心观点

1. AI产业阶段类比
张亚勤认为，当前AI所处阶段类似1998-1999年的互联网时期，正在大规模投资基建（电力、算力、算法）。长期看AI产业潜力巨大，没有泡沫，但早期AI公司存在估值泡沫。未来2-3年是关键观察期，若巨头收入不能按预期指数曲线增长，投资循环将受影响。

2. 教授创业模式
张亚勤指出，本轮AI创业强技术驱动，教授再次站上C位。但多数教授不适合做CEO，失败几率高于普通创业者。他建议采取“科学家联合创始人/首席科学家+商业CEO”的模式，发挥教授技术优势，同时由市场化的CEO负责运营。AIR孵化的企业多数正从第一步（技术孵化）走向第二步（匹配CEO并搭建工程和商业模式）。

3. 物理AI（具身智能）的挑战
物理智能进展远慢于数字智能，原因包括：物理世界数据缺失、场景分散、原子世界不遵从摩尔定律。当前缺乏足够的数据，解决方式包括收集人机交互数据、机器人自采数据、仿真环境生成数据，以及RSR（真实-模拟-真实）闭环。技术路线上，VLA模型（视觉-语言-行动）和世界模型各有优劣，最终需要结合。

4. 机器人商业化优先场景
他建议机器人率先在“人不愿意做”的真实生产力场景中应用，如煤矿无人车、地下管网巡检、电网作业等。目前仍需人机协作，目标是帮助人而非抢工作。对于通用家庭机器人和服务机器人，他认为还需10-15年。

5. AI风险与可控性
张亚勤指出当前AI主要有三类风险：失控、滥用和系统性风险（包括失业）。他更关注失控和滥用，例如具备行动能力的agent可能自主复制、利用漏洞造成网络攻击。他强调AI设计时应明确解决什么问题，以提高可控性。

值得关注

• 张亚勤每年都会发布AI预判，2024年6月他曾提出需开发世界模型、Agent等新算法体系以实现百倍效率提升。
• 目前AIR孵化企业中，教授通常以技术入股，寻找懂商业和工程的CEO。张亚勤坦言“理想的CEO很难配”，理想CEO需具备强烈信念感和产业深耕经验。
• 对于“趁市场热多融资”的逻辑，他警告拿太多钱可能导致业务不聚焦，烧钱后无法转化业绩。