演讲全文如下：

众所周知，这一概念于1956年被首次提出。自那时起，将近70年的时间里，人工智能的发展历程大致可以分为三个上升期和两个低谷期。

人工智能在初期阶段，凭借逻辑推演证实了众多数学命题，这一过程令人振奋，激发了众多人对人类未来发展的无限遐想，同时也带来了乐观的期待。然而，正是基于这样的乐观情绪，两位研究者对人工智能的未来发展做出了如今看来过于乐观的预测（如图所示），而这些预测至今尚未完全成为现实。

正因为这种过高的期望与人工智能实际性能之间存在着巨大差距，导致人工智能行业陷入了发展的低谷。鉴于此，我们深感痛心，并认为有必要加强人工智能与实际应用的紧密结合。

在第二阶段，技术进步再次实现飞跃，再次激发了一群人的憧憬与过度乐观情绪。以至于日本动员全国资源，全力推进所谓的第五代计算机的研发，但最终在90年代初以失败收场，导致人工智能研究陷入第二个低谷。如今，我们已步入数据驱动的崭新发展阶段。同样地，公众再次对前景抱有憧憬与乐观态度。

人工智能的发展历程已走过近七十年，这段历程为我们带来了诸多启示。在此，我最想向大家传达的是，我们必须始终坚持理性与务实。

人工智能至今已取得显著成就，在理论与实践应用层面均实现了重大突破，对人类文明进程产生了深远影响，并对全球格局产生了深刻改变。我尝试以九句话来全面概述人工智能的发展态势。

首先，专用人工智能技术日渐完善。其次，大规模模型技术实现了关键进展。再者，生成式人才领域展现出新的活力。此外，具身智能和人形机器人受到广泛关注。同时，人工智能驱动的科学研究呈现出迅猛发展态势。另外，人工智能正加速为各行各业赋能。再者，人工智能在国际竞争中的地位日益增强。最后，人工智能对社会的影响逐渐显现。

第九句话或许与众多同行的看法存在差异，或许我的看法过于悲观。在我看来，通用人工智能的发展道路尚且漫长。对于通用人工智能目前的发展状况，业界尚未形成统一认识，为此，我引用了三位业界权威人士的观点。

埃隆·马斯克曾预言，通用人工智能将在未来两年内得以实现，这一观点正是他去年所提出的。

尽管对于通用人工智能的定义尚未达成统一意见，但人们普遍认为，这种人工智能应具备与人类智能相媲美甚至更胜一筹的能力。根据这一标准，他坚信在接下来的两年内，这一目标有望实现。

阿尔特曼显露出了较为积极的情绪，他认为通用人工智能的问世将在1000多日之内，换言之，只需短短数年。第三位人物哈萨比斯，他在去年荣获了诺贝尔奖的荣誉。他提到，我们与通用人工智能的诞生尚有大约十年的距离。这便是他们三人的共同看法。

他们的预测视角让我不由得联想到我之前提到的六十年代、七十年代的预测观点。我认为，他们的态度过于乐观。通用人工智能尚处于初级阶段，前路漫漫。即便是最先进的人工智能系统，与人类智能相比，仍存在较大差距，人工智能尚有许多无法做到的事情。我可以列举出许多这样的例子。

全面超越人类智能的人工智能技术尚处于遥远的前方。或许我的看法过于悲观，但我的确抱有这种观点。

究竟应当推进通用的、专门的，还是广泛采用人工智能技术？我个人认为，在现实应用中，广泛运用人工智能技术显得尤为关键。尽管各有所长，但这并不意味着可以忽视大规模模型的重要性。

我认为，在深耕精专用人工智能领域的同时，着眼于实际应用场景，积极推动多用途人工智能的研究方向是明智之举。然而，单纯依靠增加算力和数据量的粗放型AI发展模式难以持续。其根本原因在于，性能的提升难以持续。以GPT5为例，尽管投入了相同的数据和算力，但性能的提升幅度已不如以往显著，这表明性能提升的持续性存在问题。

除此之外，能源消耗的模式难以持续。“智能”一词让我意识到，所需的“智能”程度越高，相应的能源消耗也就越大。这种现象显然与节能减排的双碳目标和可持续发展的理念相悖。

第三个原因在于数据资源的不可持续性。当数据资源耗尽时，我们转而使用生成式数据。然而，众所周知，生成式数据中存在幻觉和错误信息，它们并不能提供新的知识，反而引入了噪声。试想，若用此类数据来训练大型模型，其结果将会如何？

因此，我认为，我们的发展方向应从依赖“蛮力”的人工智能转变为追求“灵巧”的人工智能。实现这一转变，培育高效且轻量级的人工智能显得尤为关键。那么，具体该如何实现呢？我们可以借鉴生物学的启发，通过算法的革新、理论的突破、工程的创新等多种途径来达成这一目标。在这方面，某些实例已经为我们提供了宝贵的借鉴。

当然，在推动人工智能进步的过程中，我们不可因小失大，需认识到，尽管大型模型的生成式人工智能占据重要地位，但这并非人工智能的全部。AI的应用价值并不仅限于大型模型的赋能。因此，我认为人工智能的研究应当回归其根本。

所以对于下一步的发展，个人有几个观点供大家批评。

我坚信，人工智能正处于蓬勃发展的阶段。我们必须紧紧把握住这次发展的机遇。首先，我们必须坚定地树立起理性务实的理念。我们必须避免过分乐观的态度。在热潮中，我们必须保持冷静，仔细思考如何进行进一步的发展。

第二，还是要打造生态。

第三，必须深化与产业领域的紧密结合。目前，人形机器人市场异常火热，然而，在我看来，若人形机器人仅限于跳舞、挥手、翻跟头等表演，未能找到实际应用的关键点，那么其发展前景恐难以维持。

第四，需积极推动人工智能在科学研究领域的应用。第五，关键在于加强基础研究人才的培育。第六，必须毫不动摇地持续深化开放与合作的进程。

最后我要强调的是，人工智能并非无所不能，它仍有许多局限。然而，在人工智能技术日益普及、智能时代即将到来的当下，若你不去学习、不去深入理解、不去积极接纳、不去实际运用人工智能，这是绝对不可取的。