张亚勤：AI产业长期无泡沫，但早期公司泡沫明显；当下类似1998年互联网

6月盛夏，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）院长张亚勤匆匆赶来。一进门，他就建议将室内温度调得更低些——在访谈中，谈及当下具身智能、AI投资创业热潮，张亚勤同样觉得需要“降降温”：“更冷静些，不要急躁。” 五年前，张亚勤创建了AIR，聚集多位有AI产业经验的知名教授。如今，第一届博士生已毕业，从这里孵化、走出的十家公司累计融资约150亿元，估值达1500亿元，其中华深智药、它石智航等成为独角兽。但张亚勤强调，AIR的首要任务是科研，孵化公司只是“自然长出的副产品”，多数公司仍处于“证明能力”的阶段。 作为国内最年轻的IEEE Fellow、中国工程院院士，张亚勤经历过技术革命与资本周期的潮起潮落。在他看来，当前AI所处阶段相当于1998-1999年的互联网——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，“AI没有泡沫，但早期AI公司会有泡沫”，未来万亿市值巨头很可能不是眼前的明星公司。 教授创业：多数不适合做CEO 面对新一轮具身智能和AI创业中科学家重回C位的现象，张亚勤认为这轮创业强技术驱动，教授的技术能力和理念格外重要。他将科学家创业分为三种方式：第一种，教授从院所离职，All in创业；第二种，教授以学术为主，将研究和技术转化为企业，但不直接管理公司，公司市场化运作；第三种，教授仍在学校就职，同时管理多家公司——“第三种基本做不成”。 张亚勤指出，即便All in，教授做CEO的失败几率也远高于普通创业者，因为从研究到技术、再到产品和规模化，中间存在多重鸿沟，很少有人能同时胜任从0到1的科研和从1到N的商业化。AIR教授创业大多采用第二种模式：科学家作为联合创始人或首席科学家以技术入股，企业另寻懂商业和工程的CEO。他认为这是“比较好的模式”。 “全职创业的风险很大，可能到最后商业没做好，科研也丢了。”张亚勤说，来AIR的教授绝大多数想做科研，希望有用的基础研究成果能产业化。AIR的定位是科研机构，而非孵化器——孵化器通常一次孵化很多项目，靠规模取胜，但AIR“一年只有一两个公司出来”。 AI泡沫：警惕短期估值，聚焦业务 对于创业公司拿到高估值的现象，张亚勤看到的更多是风险：“市场期望越高，你需要证明得就越多，这个阶段必须清醒。”在学院里他会给大家泼冷水，反复追问：到底要解决什么问题？AI能解决什么？谁来为产品买单？ 他以机器人赛道为例，当前有几百家公司，但可能三四年后只会剩下20家；大模型赛道最终国内可能只剩三四家。他强调，创业需要足够的钱，但钱不是最重要的因素。“做startup本来就是九死一生，一定要聚焦。如果还没想清楚就拿很多钱，什么都干，更多情况是钱烧完了，也没能转化成业务结果。” 与上一波互联网创业相比，张亚勤认为这次AI头部公司的收入增长很快，如OpenAI、Anthropic的增速史无前例，因此市场对AI更有信心。但这种高增长能否持续，他并不确定。目前全球科技巨头在数据中心、芯片等方面投入极高，这些投入能否转化为订单和收入，还需要证明。未来2-3年是关键观察期，如果收入不能按预期的指数曲线走，大公司会受影响，小企业则更加敏感。 物理AI：让机器人先干脏活、苦活 2026年，“物理AI”成为技术开发和资本押注的最热方向。过去五年，张亚勤和团队在自动驾驶、具身智能仿真、工业能效AI等领域已布局多家公司。他认为，通用的家庭机器人、服务机器人可能还需要10年以上，但在特定场景中做具体工作的机器人很快可以实现——例如无人驾驶，技术难点基本突破，剩下的是工程化和商业问题。 面对物理世界数据缺失的挑战，张亚勤介绍了当前可行的技术路线：一种是将大语言模型的方法论向外拓展，形成VLA模型（Vision-Language-Action），但其问题在于动作难以用语言精确描述；另一种是世界模型，希望机器真正理解世界。他认为最终可能是两种路线结合。目前，AIR团队在X-VLA系统上探索不同机械臂、机器人能力的“归一化”，实现技能可泛化和跨设备迁移。 张亚勤强调，机器人应首先在真实生产力场景中用起来，做人不愿意做的事，比如极危险、艰苦的作业。AIR正与煤科院合作开发煤矿无人车、机器人，与首创合作开发地下管网巡检机器人等。这些场景目前还需要人机协作。“AI和具身智能还是要帮助人，而不是上来就让机器人抢人的工作。” AI安全与未来展望 张亚勤特别关注AI的三类风险：失控、滥用和系统性风险。目前他更关注失控和滥用——AI系统越来越复杂，很多机理是黑盒，且具备行动能力的Agent正从实验室走向现实部署，存在自主复制、约束逃逸等隐患。他举例，2026年4月Anthropic披露的模型Claude Mythos因能自主识别软件漏洞、有形成大面积网络攻击的风险而未向公众开放。 他认为，在设计AI产品和技术时，就要明确它到底解决什么问题，这样可控性会更强。“AI终究是要帮助人，让人活得更久、更舒适、更幸福一点。” 作为AI大狗（AIdadog.com）的观察视角，这一专访揭示了当前AI产业在资本热潮下的理性声音。对于关注AI行业动态的从业者和投资者而言，张亚勤的观点提供了从技术本质出发的冷静判断：泡沫存在于公司而非技术本身，创业应聚焦真实场景，避免盲目追逐估值。AI大狗将持续追踪这类深度见解，帮助用户发现、收藏与追踪AI最新消息。