在第五届 BEYOND 国际科技创新博览会上，阿里云创始人王坚发表了主旨演讲，探讨了人工智能、大模型以及太空计算的未来。他提出了计算的本质是解决问题的逻辑，强调了“计算能力延伸”的重要性，并分享了“三体计算星座”项目，展望了太空计算在深空探测等领域的应用。

5 月 21 日，第五届 BEYOND 国际科技创新博览会（BEYOND EXPO）在澳门开幕。

作为大会的重磅环节之一，主办方特别邀请浙江实验室主任、阿里云创始人王坚博士发表主旨演讲。他以《计算与无尽的探索》为题，分享了自己在人工智能、太空计算等领域的思考与实践，为现场观众带来了极具前瞻性的洞见。

阿里云创始人、中国工程院院士王坚以跨学科视角，串联技术史与未来趋势，提出四大核心命题：计算、人工智能、卫星与太空。系统回顾了技术发展的演进，并分享了自己对空间计算未来的设想与实践。

1）计算的本质：从图灵到「人机共生」

图灵 1950 年提出「数字计算机」概念时，「计算机」指代人类而非机器，其逻辑是「人 + 纸笔 = 通用计算工具」。从最早的人类计算机，到人工智能的诞生，再到空间科技的兴起，“计算”始终是推动技术前沿的核心力量。他强调：“计算本身就是目的，它是一种解决问题的逻辑。”

当下云计算、空间计算的本质并非载体（如服务器或卫星）革新，而是 「计算能力延伸」。浙江实验室的 「三体计算星座」 项目将百亿亿次算力（ 1000PB ）部署于卫星，通过激光通信（ 200Gbps ）实现太空互联，突破传统卫星仅与地面交互的限制。未来该技术将服务于如深空观测、地球监测等应用。他特别提到，9 个月前发射的 12 颗卫星已实现 3000 公里范围内的稳定通信，可处理深空任务（如 L5 拉格朗日点太阳监测），推动「太空互联网」概念落地标志着空间AI基础设施的初步可行。

王坚强调，空间计算的核心不是造卫星，而是把“计算能力”嵌入卫星，让每一颗卫星成为“太空节点”，构建一个真正分布式的超算平台。他提倡开放协作的模式——“任何人都可以贡献一颗卫星”，共同参与计算星座的建设。

2）AI 临界点：从工具到「未知场景创造者」AI 发展已进入 「能力发现」阶段。

王坚以 ChatGPT 为例，指出其代码生成能力超出早期预期，证明应用场景的想象力比技术参数更重要。国内大模型（如阿里云千问、Deepseek）不必纠结「AGI」定义，但真正的突破将来自我们对模型潜力的发现而需关注 ，「基础模型 + 垂直场景」 的化学反应。他警告：「用传统思维限制 AI（如『不能做什么』）将错失创新机会。」

3）太空计算：开放生态 vs 巨头垄断

对比 SpaceX 的集中式星座，王坚主张 「开放卫星网络」 ——任何参与者可贡献算力卫星，形成分布式协作。这一模式需打破航天、IT、国际协作的壁垒，例如推动多国卫星标准互通。将计算嵌入深空探测，使火星探索等任务依赖「太空计算机」而非地球指令，实现 「机器为先驱，人类为后继」 的探索路径。4）创新者信条：跨界思维与不确定性管理王坚强调其学术背景（工程心理学）的核心价值是 「以人为中心」 的技术观。他举例称，人机交互（HCI）本质是心理学与计算机科学的融合，而 OpenAI 联合创始人 Ilya Sutskever 同样受心理学启发。「颠覆性技术必然经历不被理解的阶段，正如半导体在 30 年后才成为核心产业。」他建议创业者 「相信方向而非短期认可」 ，并以 SpaceX 早期失败为例，论证「承受不确定性」是创新的必修课。

现场观众Q&A

AI领域会是年轻人的天下吗？

这个问题其实不需要问——未来一定属于年轻人。我发起“ 20:50 ”活动时就说过，世界会把最困难的问题留给年轻人解决，因为前人解决的都是相对简单的问题。

技术颠覆是必然的，但何时发生难以预测。比如 Jeff Hinton（人工智能领域先驱）曾说：“如果谷歌那 8 个人没写‘ Attention is all you need ’，这项技术两年内也会出现。”技术发展有其内在逻辑，不会因某个人而停滞。Hinton 还说：“颠覆 Transformer 的技术一定会出现，但我不知道是什么。”这提醒我们要敬畏技术，保持开放。

像Deepseek、宇树科技这些公司的崛起，证明了小企业也能创造奇迹。人们曾认为AI颠覆只能由大公司推动，但现实是，不被看好的小团队反而可能突破——这就像在澳门做科技展，看似不可能，反而孕育机会。

国内大模型离真正的AGI还有多远？最大困难是什么？

我不太喜欢“ AGI ”这个概念，因为“ AI ”本身已经足够包容。如果一定要回答，我认为 AI 将以超出我们想象的速度发展，未来 5 年、10 年、50 年都是如此。

当前的大模型能力远超人们预期。比如 OpenAI 在推出 ChatGPT 前，尝试了多个 GPT 模型，最终发现只有 ChatGPT 能产生颠覆性影响。这说明，应用创新的关键在于“发现模型的能力”，而非纠结于“是否达到 AGI ”。

现在很多人用传统思维要求 AI，比如“ AI 不能做这个、不能做那个”，但实际上，AI 能做的很多事情是人类尚未意识到的。就像 ChatGPT 刚推出时，人们惊讶于它写代码的能力，而这只是其潜力的冰山一角。我鼓励大家多关注应用场景，少争论概念——当基础模型能力足够强（如 GPT4 、阿里云千问、Deepseek 等），真正的突破往往来自意想不到的应用场景。

三体计算星座的研究目的是什么？在您看来，计算过程（ Computer Process）和最终目标（ Purpose ）哪个更重要？

先回答第二个问题：计算本身就是目的。计算机（ Computer ）这个词曾指代“从事计算的人”，后来才成为机器的名称。但本质上，计算是一种思维方式，就像汽车和飞机都是交通工具，但载体不同。我们今天谈“云计算”“空间计算”，核心都是利用不同载体实现计算能力的延伸。

CS（计算机科学）或许更该叫“ Computing Science ”（计算科学），因为“计算机”这个词容易让人局限于机器，而计算的本质是解决问题的逻辑——这需要数学、心理学、工程学等多学科融合。比如你学的“人机交互”（ HCI ），看似属于计算机领域，实则与心理学密切相关——当年 Jeff Hinton找工作时曾被心理学系拒绝，最终在计算机系取得突破，这说明学科边界本就该打破。

回到三体计算星座的目的：我们不是为了造卫星，而是要在太空中构建计算网络。传统卫星只能与地面通信，而我们希望卫星之间能通过激光互联，形成“太空计算机”。这就像把互联网搬到太空，让计算能力摆脱地球限制，最终服务于深空探测、实时地球观测等场景。

比如探测太阳 L5 点（距地球 150 万公里）需要卫星协同计算，传统技术无法实现，而空间计算能突破这个瓶颈.