8月28日上午，2026中国国际大数据产业博览会在贵阳开幕，上海人工智能实验室主任、首席科学家，清华大学讲席教授周伯文在2026数博会上作主旨演讲。

周伯文说，近几年智能能力飞速发展，人工智能正从“会做题”走向“会办事”，从下围棋这类完美的信息闭环场景到有标准答案的知识问答，到能够快速验证闭环链路的代码模型能力越来越强，词元完成的任务就越复杂。

在谈及AI产业落地趋势时，周伯文表示，过去一两年，代码编程正因为正成为AI落地最实、商业价值最高的领域之一，其原因不仅在于数据规模大，更在于编程自带天然闭环。写出来跑一下，有错误再修改，继续跑，拿结果。循环快，反馈直接，AI学的快，不仅因为它数据规模大，还因为它自带闭环，循环快、反馈直接，AI学得快。在闭环的环境里面，错误不是失败，错误本身就是极其宝贵的数据。代码面对的是快速可验证的环境，其实真正难的是那些不能迅速被证实和证伪的开创性、开放性任务，像科技创新、产业创新战略选择，这些都是开放环境的发起task，词元要进一步扩大这个价值，必须要解决这个问题。

与此同时，周伯文还提出科技创新是下一个编程，科技创新不是解题，是探索未知，目标更开放、路径更长，失败样本更丰富、验证更严格，产业价值更大。

他强调，一方面人工智能将为科技创新范式和产业创新范式带来颠覆性变革，已成为全球的共识。但另一方面，科研能力提供高治理密度的训练信号和可信的验证机制，把模型放进真实的科研场景中训练和检验，能够推理更完善，泛化性更强、交互更多元，并在一此次任务推进中形成人工智能的自我迭代进化。

基于人工智能发展的全新特征，周伯文提出现在数据的发展到了一个新的阶段，以前的模型依赖静态数据，数据采集更像挖矿，把文字、图片、多模态收集整理、分类堆叠，但真正珍贵的不仅仅是矿石，而是冶炼过程，哪一步温度高了，哪一步加错了料，最后怎么调兑，所有这些产生的数据，就从过去模型仅仅从看过什么，而是到了做过什么，怎么做，如何做对，错了怎么改，这种新形态统称为环境即数据。所谓环境即数据指的是要搭建真实可交付的环境，让模型在环境中尝试迭代、犯错、修正，环境记录全过程，提供反馈与评价，对关键步骤进行验证。为了让这个闭环真正跑起来，上海人工之实验室打造了书生端砚平台，一个专门为科技创新和产业创新融合发展打造的融合平台，它把算力、模型、词元、创新科研任务产业场景，连成一条自己能够能越转越快的飞轮。

他指出，在底层方面，通过上海人工智能实验室的Deep Link等跨越互联技术，汇聚包括贵州在内的算力资源；在中层方面，通过Token Plan和书生大模型底座转化为可调用的词元服务；在上层方面，进入真实的科研和产业创新任务，帮助创新者以数十倍的速度和数倍的成功率加快创新，将成功、失败、专家判断全部融入为新的更高价值的数据，在环境里聚集，释放更多更高的数据价值，这样算力、词元、环境、数据，让环境可执行、过程可验证、轨迹可学习，在端砚上转起来，它就是一个新的飞轮。这与我们国家关于数据要素市场化配置，发展新质生产力的战略方向高度一致。 这个飞轮已经不仅仅是理念，已经在上面长出很多的新成果。在科研端，清华大学张数一教授团队基于端砚，改造基因调控蛋白，以数十倍的速度创造了比Nature报道最新结果提升77%新的科研发现，相关成果也将落地转化；在产业端，在芯片设计领域，把老师傅的经验体系化转化为可计算、可复用的知识模式，从专家反复试错的芯片设计变成“专家经验+数据加模型+自动实验”的协同迭代。

他说，在这个背景下，词元不只是纸面计数，更是在实验室里长出的新发现，在工厂里省下的新成本。

记者 周钰爽/文 徐其飞/图