5月29日，2026证券市场年会行业分会数字经济大会在北京举行。图灵智能研究院院长、北京智源人工智能研究院创始副院长刘江在现场发表了主题演讲，深度剖析当下人工智能发展现状与未来趋势。
刘江认为，本轮AI技术迭代速度远超行业此前预期，通用人工智能加速落地，芯片、软件、消费电子等多个行业正迎来颠覆性变革，全产业需重构发展认知以适配AI新时代。
在技术本质层面，刘江提出，大模型的核心价值是为全新的数字智能体奠定基础。长久以来，包括人类在内的自然界生物是地球仅有的智能体，而大模型构建的数字大脑，拥有远超人类的运算效率与迭代能力，补齐了数字世界的智能短板。随着技术持续突破，行业已开始进入“AI训练AI”、AI自我迭代的全新阶段，将大幅提升研发速度和模型能力。
谈及大模型技术迭代逻辑，刘江介绍，大模型的研发和应用分为预训练、后训练、推理、智能体等多种模式，同时存在多个扩大规模的方式，都能提升模型能力天花板。预训练通过吸纳人类海量文献、网络数据，获得基础能力，模型架构、参数量、数据量等方面仍有潜力可挖；后训练中依靠强化学习，可以打破传统数据瓶颈，模型已经能够自主探索；通过长程推理任务，模型最近在编程、数学、计算机科学等领域开始解决人类未解难题，显示出巨大潜力；而多智能体方向已经从科研走向主流平台，通过增加智能体的数量、智能体之间的复杂交互和编排，能完成的任务难度不断提升。这四个维度同时发力，大模型技术有望在10年内提升到超预期的水平。
技术飞跃将对各个产业产生颠覆性影响，多个传统行业原有发展逻辑开始巨变。在消费电子行业，刘江直言，AI时代交互方式将换代，智能眼镜、耳机等穿戴设备或将替代传统手机，包括苹果在内的消费电子公司在人工智能领域布局滞后、技术储备薄弱，在行业变革中面临巨大冲击。
刘江提醒，AI带来的产业颠覆具备全域性、突发性特征，过往逻辑已不再适用。对于上市公司及实体企业而言，需打破固有假设，主动认知大模型、活用智能工具，像掌握“人性”那样开始掌握“模性”，同时回归本质，深刻理解客户需求与核心价值及其变化，补齐技术与能力短板，从而在快速迭代的AI时代站稳脚跟、把握产业新机遇。
