海南省跨境电子商务协会 | 2026 年 7 月
7 月 17 日，一场汇聚中国 AI 领域顶尖研究者的圆桌论坛在上海举行。议题涵盖从清华“看网络”到自回归视频生成，从光电融合芯片到万卡集群调度，再到世界模型与 AI 制药，全面覆盖了从基础研究到产业落地的全链条。
作为海南省跨境电子商务协会，我们重点关注这些技术突破对跨境电商的深远影响：当 AI 从“模仿人类输出”转向“理解世界运行”，跨境贸易的基础设施将如何被重构？以下是本次论坛的深度报告。
一、论坛概况与嘉宾图谱
表 1：论坛核心嘉宾——身份、方向与核心主张
| 嘉宾 | 身份 | 专注领域 | 核心主张 |
|---|---|---|---|
| 刘子明 | 清华 AI 学院教师、元环智能首席科学家 | AI 第一性原理、看网络 | Scale understanding, scale insight |
| 曹越 | Sundae 创始人兼 CEO | 自回归视频大模型 | 敢于相信 AI，坚持非共识判断 |
| 诸葛明辰 | Recursive Super Intelligence 创始成员 | 智能体递归自进化 | 降低路径依赖，结构化拆解 |
| 沈逸晨 | 西智科技创始人 | 光电融合计算 | 3-5 年内 30% 以上芯片含光组件 |
| 胡啸鹤 | 激流科技创始人 | 万卡集群调度 | 跨层优化，通信 AI 原生化 |
| 薛继龙 | 爱捷科新首席科学家 | 国产算力软件生态 | 构建开源 AI 原生软件栈 |
| 王坚 | 中国工程院院士、阿里云创始人 | 科学基础模型 | 科学数据应成基础模型原住民 |
| 安迪雅·拉什佩拉 | 欧莱雅全球首席 AI 官 | AI+ 美妆 | 人才是罗盘，AI 是引擎 |
| 亚历克斯·扎沃隆科夫 | 英希智能创始人 | AI 制药 | 五年完成传统十二年的新药研发 |
| 姚某清 | 智源合伙人、蜜蜂科技 CEO | 机器人与物理 AI | 世界模型核心是理解物理规律 |
| 陈逸伦 | 他时智航创始人 | 世界模型算法 | 制造业是具身智能最优场景 |
| 江旭 | 亮源新创创始人 | 数据驱动智能演化 | 预测动作比预测状态更重要 |
二、新范式的三条非共识路径
本次论坛的焦点在于三位青年研究者坚持的非共识技术路线。他们的共同特征是不盲从主流，而是基于第一性原理进行独立判断。
刘子明提出的“看网络”（Kan Network）始于 2021 年构思，2024 年实现贯通。其核心理念是将神经网络的学习结果转化为可解释的符号公式，从而桥接符号世界与神经网络。这一理念甚至反向启发了导师，证明了 AI 在自动发现新现象方面可替代部分人工探索。
曹越在 2023 年创立 Sundae 时，在市场普遍推崇扩散模型的背景下，坚持采用自回归路线进行视频生成。他的判断基于视频数据的顺序存储本质及自回归模型的实时互动潜力。尽管初期备受质疑，但近期 Yann LeCun 团队新公司的转向验证了这一选择的正确性。
诸葛明辰则通过独特的博士择校经历建立了独立判断能力。他五年前放弃国内大厂机会，赴沙特 KAUST 师从相关领域之父，目前专注于智能体递归自进化研究。
表 2：三条非共识技术路线——选择逻辑与验证信号
| 路线 | 提出者 | 主流路径 | 选择逻辑 | 验证信号 |
|---|---|---|---|---|
| 看网络（Kan Network） | 刘子明 | 黑盒深度网络 | 神经网络需要被理解，而非仅被使用 | 两周内构建 demo 说服 MIT 导师 |
| 自回归视频生成 | 曹越 | 扩散模型（如 Sora） | 视频数据天然顺序存储，自回归更贴合 | LeCun 团队新公司转向同类方法 |
| 递归自进化智能体 | 诸葛明辰 | 固定架构大模型 | 系统应能自我改进，而非依赖人类调参 | Meta Neural Computer 工作提供理论基础 |
对跨境电商而言，这三条路线的交汇点指向同一趋势：AI 正从“生成内容”进化为“理解任务并自主完成”。诸葛明辰提出的“新青年四大特征”——明确验证指标、拆解大任务、设置可视化中间环节、对最终交付负责，本质上是一套高效的项目管理方法论，与跨境电商的运营逻辑高度契合。
三、算力架构：从“单芯片”到“系统级博弈”
论坛算力板块传递的核心信号表明：竞争已超越单一芯片性能，进入“架构 - 互联 - 调度 - 生态”四位一体的系统级博弈阶段。
沈逸晨提出的光电融合路线图最具冲击力。他预测 3 至 5 年内，数据中心 30% 以上的芯片将包含光学组件。西智科技已发布全球首款 3D 封装光计算产品“天枢”，下一代 256×256 光子矩阵芯片已于 2026 年上半年回片。其发展路径分为三步：卡内光电融合（已落地）、共封装光学（2-4 年内）、芯片内 3D 堆叠融合。
胡啸鹤从大规模集群运维角度指出，效率取决于单卡利用率与可扩展性。数据显示，从千卡到万卡，线性度可达 96%。真正的瓶颈不在于传输本身，而在于通信前的“调度、搬运、同步”环节。
薛继龙聚焦软件生态，其主导的 tal ai 社区已孵化十余个开源项目，旨在为国产异构算力构建统一编程接口。他认为当前的短板并非算子库或编译器，而是互联标准与编程生态的缺失。
表 3：算力架构三大突破——现状、瓶颈与时间线
| 突破方向 | 代表团队 | 当前进展 | 核心瓶颈 | 时间线 |
|---|---|---|---|---|
| 光电融合芯片 | 西智科技（沈逸晨） | 256×256 光子矩阵已回片 | 良率、稳定性、成本 | 3-5 年内 30% 以上芯片含光组件 |
| 万卡集群效率 | 激流科技（胡啸鹤） | 万卡 96% 线性度 | 通信前调度瓶颈，超节点标准缺失 | 当前可用，需标准统一 |
| 开源软件生态 | tal ai 社区（薛继龙） | 10+ 开源项目孵化中 | 统一互联标准与编程接口 | 持续推进 |
对海南的启示清晰可见：随着算力成本下降和调度效率提升，跨境电商的 AI 应用门槛将大幅降低。预计未来 2-3 年内，AI 视频生成、多语种客服、智能选品等场景的算力成本有望降至当前的三分之一以下。
四、AI 产业化的三个落地样本
论坛展示了三个典型的产业化案例：欧莱雅的美妆 AI、王坚的科学基础模型以及英希智能的 AI 制药，分别代表了 AI 在消费、科研和工业领域的落地深度。
表 4：AI 产业化——三个落地样本的核心数据
| 案例 | 领域 | 关键数据 | 对跨境电商的映射 |
|---|---|---|---|
| 欧莱雅 AI 美妆 | 消费者旅程 | 与 AI 对话平均 11 分钟；80% 消费者缩短搜索购买时间 | 智能导购、个性化推荐 |
| GOTBT 地球科学模型 | 科学数据 | 将地质年代精度从百万年提升至万年 | 供应链溯源、产地认证 |
| 英希智能 AI 制药 | 新药研发 | 46 天完成新分子生成与验证；18 个月确认候选物 | 跨境保健品合规加速 |
欧莱雅全球首席 AI 官安迪雅·拉什佩拉披露的数据极具参考价值：消费者与 AI 的平均对话时长达 11 分钟，行为模式正从“查找”转向“对话”。生成式引擎优化（GEO）、个性化对话体验、智能商务三大趋势，与跨境电商的独立站运营和社交媒体营销高度重合。
王坚院士提出的“让科学数据成为基础模型原住民”为跨境电商带来新启发：供应链溯源、产品认证、产地验证等环节未来可能被科学基础模型重构。若跨境电商平台能接入地质、化工、生物多样性等科学数据模型，将建立起传统电商无法复制的信任优势。
五、世界模型：具身智能的认知分歧
论坛专门设置了“世界模型”圆桌环节，三位专家对同一问题的不同定义值得深入探讨。
姚某清认为世界模型的核心在于理解物理规律，需具备因果推理与长程推理能力。陈逸伦更强调“高频联合预测动作与状态”的实战价值，指出制造业因数据浓度高、任务标准明确，是具身智能的最优落地场景。江旭则主张“预测动作比预测状态更重要”，因为最终目标是控制机器人在真实世界中执行任务。
表 5：世界模型三派主张——定义、瓶颈与落地预测
| 维度 | 姚某清（蜜蜂科技） | 陈逸伦（他时智航） | 江旭（亮源新创） |
|---|---|---|---|
| 核心定义 | 理解物理规律，具备因果推理 | 高频联合预测 action 与 state | 预测动作比预测状态更重要 |
| 最大瓶颈 | 互联网视频违反物理规律 | 缺力、触觉等物理量数据 | 感知与生成需不同表征 |
| 数据需求 | 真实工业数据 | 千万至亿小时高频交互数据 | 大量状态→动作数据对 |
| 落地场景 | 工业产线（已完成 6 天直播、6 万次操作、99.99% 成功率） | 制造业（全球最完整生态） | 高容错率场景优先（如家庭服务） |
跨境电商应重点关注陈逸伦的判断：“中国具备全球最完整的制造生态，物理世界由‘制造’构成，类比数字世界的'coding'。”这意味着中国在具身智能发展上拥有数据禀赋优势。当机器人能够自主完成仓储分拣、打包、质检时，跨境电商的物流成本结构将发生根本性变革。
六、对海南跨境电商的战略启示
将论坛的技术方向映射到跨境电商场景，可梳理出清晰的战略路径。
表 6：AI 技术方向 → 跨境电商应用场景映射矩阵
| AI 技术方向 | 成熟度 | 跨境电商应用 | 对海南的特殊价值 | 预计可用时间 |
|---|---|---|---|---|
| 自回归视频生成 | 中 | AI 生成商品展示视频、直播切片、多语种口播 | 东南亚市场内容本地化成本降低 80% | 1-2 年 |
| 光电融合算力 | 初中期 | AI 推理成本下降，实时翻译/客服可用 | 海南算力补贴政策叠加，成本优势突出 | 2-3 年 |
| GEO 生成式引擎优化 | 初期 | 独立站和社交媒体内容被 AI 搜索引擎索引 | 品牌出海的新流量入口 | 即时可布局 |
| 科学基础模型 | 早期 | 溯源认证、品质背书（如燕窝产地验证） | 海南自贸港检验检疫数据接入 | 3-5 年 |
| 具身智能/机器人 | 初期 | 海外仓自动化分拣、打包 | 降低东南亚海外仓人力成本 | 3-5 年 |
| 智能体协作 | 中 | 一人公司多角色 AI 协同运营店铺 | 海南 OPC 政策红利叠加，个体创业门槛降低 | 1-2 年 |
这些映射并非远景猜想，而是有实际数据支撑：智源机器人编队已实现 6 天直播、6 万余次操作且成功率达 99.99%；欧莱雅 AI 对话平均时长 11 分钟，证实了消费者行为从搜索向对话的转变；英希智能 46 天完成新分子生成，验证了 AI 压缩时间的能力。
七、协会建议：海南跨境电商的 AI 战略卡位
基于本次论坛研判，协会提出以下战略建议：
短期（2026 年内）：在海南跨境电商企业中推广 GEO 优化工具和多语种 AI 内容生成，利用海南算力补贴降低使用成本。借鉴曹越团队的自回归视频生成技术，实现东南亚市场商品视频和直播的自动化生产。
中期（2-3 年）：推动海南自贸港检验检疫数据与科学基础模型对接。参考王坚院士 GOTBT 模型提升地质年代精度的思路，应用于燕窝产地溯源、热带农产品品质认证等海南优势品类。
长期（3-5 年）：跟踪具身智能发展，布局海外仓自动化。鉴于制造业是具身智能最优场景，而跨境电商仓储物流是其延伸，海南可率先在东南亚海外仓试点机器人分拣。
结语
本次论坛达成的最深刻共识是：AI 正在从“模仿人类输出”转向“理解世界运行”。对跨境电商而言，这意味着竞争将从“谁更懂流量”转向“谁更懂 AI"。虽然技术路线仍在分化，但方向已然明确。海南凭借区位优势、政策红利和算力补贴，构成了一个独特的试验场，关键在于谁能率先起跑。
本报告由海南省跨境电子商务协会基于论坛公开内容整理分析，所引数据均来自嘉宾公开发言。