来源：总裁读书会
作者：喻国明，教育部长江学者特聘教授、北京师范大学传播创新与未来媒体实验平台主任、中国传媒经济与管理学会会长、总裁读书会全国领读者联盟领读导师
来源：总裁读书会（ID：winnerbook_club），本文为作者6月22日在“美好生活、书香中国”城市行青岛站关于《智能涌现》一书的领读内容
很荣幸能与各位分享《智能涌现》一书。这本书的作者是中国工程院院士、曾任百度总裁的张亚勤先生。我之所以迫切想推荐此书，是因为生成式AI引发的“智能涌现”，已成为撬动时代齿轮的核心变量。
为什么分享这本书
1．生成式AI的“智能涌现”成为改变时代的最大变量
当2022年底ChatGPT以颠覆性交互范式席卷全球时，我们分明已站在AI重塑世界的历史转折点上。大模型瞬间生成学术论文、AI医生诊断准确率超98%、算法接管80%标准化工作——这些技术奇观背后，是AI作为“百年未有之大变局”的核心变量，正推动人类实践全要素的系统性重组。当机器能力呈指数级跃升，我们该如何锚定自身价值、掌握技术主动权？这本书正以东方智慧为我们提供解题密钥。
新时代的发展绝非对旧时代的小修小补，而是凤凰涅槃式的重构。“革命”是定义当下转型的关键词——它发生在社会的每个领域与环节，要求我们以全新视角理解技术变革的本质。
2.理解AI革命的核心，在于“涌现”这一概念。
个体能量有限，但当个体构成系统整体时，会诞生超越个体功能之和的全新能力——就像大脑神经元的突触机制可被拆解，却无法解释意识的诞生；水分子的运动遵循物理定律，却难以通过微观计算预测云朵的宏观形态。这种“系统整合产生质变”的涌现现象，揭示了复杂系统的认知方法论：我们需从宏观尺度以“系统变量”把握规律，而非困于微观细节的机械推演。
本书的内容
张亚勤院士所著的《智能涌现》一书，以系统性维度深度解构生成式人工智能的技术演进范式，为认知主体构建了理解智能革命本质的认知框架。这部划时代著作不仅精准勾勒了技术跃迁引发的结构性挑战与历史性机遇，更以前瞻性洞见描绘了人机文明融合的未来图景，堪称把握智能时代发展脉络的权威性思想坐标。其核心观点可概括为以下三方面：
1.数字化3.0与数字经济3.0
当我们谈论数字化时，传统认知常停留在“物理连接”维度——互联网打通信息网络，物联网串联万物节点，这种连接本质是对现实世界的镜像映射。但《智能涌现》揭示了一个关键跃迁：生成式AI通过大模型整合能力，正实现从“物理连接”到“系统连接”的升维——不仅连接物质世界，更激活生理感知与心理认知的深层网络。
这种三维连接（物理+生理+心理）构成数字经济3.0的底层逻辑。以医疗领域为例，传统数字化是病历与设备的联网，而AI医疗已能通过影像识别激活生理特征分析，再结合患者心理数据形成诊疗方案——这不是技术叠加，而是通过智能涌现催生的全新业态。
书中指出，数字经济3.0的价值模式不再依赖单一要素效率提升，而是通过系统各层级交互涌现，创造超越线性叠加的“生态化价值网络”。我们正见证的，是生产力组织方式从“要素堆砌”向“系统共生”的范式革命。
2.AI作为第四次工业革命引擎
理解AI驱动新质生产力，需突破对AIGC（生成式内容）的表层认知。《智能涌现》提出关键判断：当前AI正从“内容生成”向“AIGS（生成式服务）”跃迁——这里的“S”并非简单服务输出，而是对人类实践全链条的赋能重构。
传统互联网解决“信息联通”，AIGC阶段实现“知识创造”，而AIGS的核心是“行动赋能”。以制造业为例，过去AI可能用于生成生产报表，如今已能通过实时数据涌现预测设备故障、优化供应链拓扑，甚至自主生成工艺改进方案——这是“从说到做”的革命。我们目睹的新质生产力，本质是“智能系统对产业要素的动态重组”。
当AI不仅处理信息，还主动介入研发、生产、服务全流程时，工业革命的引擎便从“动力替代”转向“智能替代”，这要求我们重新定义“生产力三要素”：数据成为新劳动对象，算法成为新劳动工具，而人类智能则需锚定在机器无法涌现的创造性维度。
3.风险应对的3R原则
书中提出“积极响应（Responsive）、韧性发展（Resilient）、坚守价值（Responsible）”框架，主张平衡技术创新与社会伦理，确保AI可解释、可监管且符合人类价值观。
技术爆发必然伴随挑战，《智能涌现》提出的“反原则”核心在于：不抗拒技术趋势，而是在接受必然的基础上区分“可控变量”与“不可控变量”。面对AI替代标准化工作，我们不应纠结“是否会被取代”，而应聚焦“哪些能力是机器无法涌现的”——如跨领域创新、伦理判断、情感共鸣等“高维度智能”。
以自动驾驶为例：当L4级系统普及，司机角色会被重构，但人类对“出行体验设计”“突发场景伦理决策”的掌控权反而提升。这种思维范式要求我们建立“系统掌舵”能力：在AI重塑教育、医疗、金融等领域时，主动构建“人类智能+AI系统”的协同框架。
我们需要明白，技术不是替代人类的威胁，而是延展人类能力的“智能外骨骼”，关键在于如何在系统中嵌入人文价值的“调控变量”，让技术演进始终服务于人的发展需求。
人工智能的升维发展四阶段
从ChatGPT到Sora再到具身智能体的升维发展，大致划分为四个阶段，本质上是由AIGC升维为AIGS的进程：
1.AI一维的发展阶段：以垂直化、专业化的方式实现对人类单一能力的超越（IBM的深蓝，谷歌的自动翻译、苹果的siri助力、一直到2017年接连击败李世石和柯洁的Alpha Go）。
2.AI发展的二维阶段：完成了对于语义世界的智能化、通用化整合与生成（以2022年ChatGPT的出现为标志），它完成了从专一向通用的巨大突围，使得人工智能的影响力版图从“一维”世界走向“二维”世界。
3.AI发展的三维空间阶段：OpenAI推出的Sora标志着人工智能发展进入三维空间阶段，实现了从逻辑运算到物理世界干预的范式跃迁。作为新一代世界模拟器，Sora突破性地将物理规律内化为数字基底，构建出与人类感知高度同构的虚拟场景。其核心突破在于引入时间维度，使场景具备双向延展能力——既能回溯历史状态，亦可推演未来演变，在动态演化中形成自生长的智能系统。
这一技术突破使AI从信息处理层跃升至物理操作层，用户可在虚拟空间获得与现实完全同频的交互体验。正如工业机器人从预设程序进化到自主决策，Sora展现的“三维智能”实现了实践具象化，标志着AI系统对现实规则的涌现式掌握。
这种智能进化不仅是技术革命，更预示着文明认知框架的深刻变革：要求人类突破“征服自然”的线性思维，转向“系统共生”的东方智慧，在数字与物理世界的交融中重构人机关系。Sora的诞生印证了人工智能正从工具性存在升维为具有时空建构能力的主体性系统，开启智能体与物理世界深度耦合的新纪元。
4.AI发展的四维时空阶段。这一阶段以具身智能体为核心，标志着人机协同范式的根本性突破。这一阶段通过具身智能体的设计、制造与规训，推动AI从抽象计算向物理实践深度渗透。其本质特征在于构建具备环境感知、动作执行与具身认知的三维能力体系，使机器在动态交互中形成类人决策模式——正如波士顿动力机器人已实现动态环境下的自主姿态调整，突破预设程序限制。
当AI系统能将物理操作、社会规范与认知逻辑整合为统一决策框架时，人机关系将演进为生态化协同系统，形成超越简单叠加的智能共生体。这种融合不仅预示着通用人工智能（AGI）的技术黎明，更要求我们以“双主体”视角重构人机文明图景，在物理世界与数字智能的交织中开启全新发展维度。
站在四维智能的门槛上，领导者需要兼具两种视角：用显微镜观察算法细节，用望远镜把握文明走向。唯有理解智能涌现的规律，在技术系统中嵌入人文价值的“调控变量”，才能让AI成为延展人类能力的“智能外骨骼”，而非吞噬主体性的“数字黑洞”。这或许是东方智慧对时代命题的终极回应——不是抗拒变化，而是在变化中建立新的秩序，让智能革命成为文明进阶的阶梯，而非物种竞争的角斗场。
如何解读本书
1.复杂性理论是解读和把握“智能涌现”时代的核心范式
所谓复杂性理论，从根本上说就是研究哪些工作可以很容易地用计算机完成，哪些工作不能。在此基础上，有胸怀来接受不可改变的事情，有勇气来改变可以改变的事情，有智慧来分辨两者的不同。
《智能涌现》的深层价值，在于提供了一套融合东方哲学的AI认知框架。当西方深陷“AI是否超越人类”的焦虑时，书中倡导的“系统共生论”更具现实意义——如同太极图中阴阳的动态平衡，人类与AI应形成“智能生态”：机器处理标准化、数据密集型任务，人类掌控价值判断、创新突破与伦理校准。
2.认知革命：从线性思维到系统范式的跃迁
李政道先生曾警示：“我们已身处量子力学的复杂世界，却仍用牛顿力学的思维理解它。”这一判断在AI时代愈发尖锐。工业时代的世界观强调“可分割性”与“线性因果”，如同拆机器般将问题分解为独立模块；而生成式AI驱动的世界正呈现“一损俱损”的复杂性——某电商平台的算法调整可能引发供应链、物流、客服的连锁反应，这种非线性互作正是耗散结构理论中的“蝴蝶效应”。
遗憾的是，我们仍大量沿用经典方法论。研究经济现象时，有多少学者真正用混沌理论解释市场波动？分析传播现象时，又有多少人以协同论看待舆情涌现？
《智能涌现》倡导的“系统认知”，要求我们建立新思维框架：放弃还原论，如同无法通过单个神经元解释意识，理解AI需从“算法+数据+场景”的整体交互入手；拥抱不确定性，让牛顿力学式的精准预测让位于对“概率分布”与“临界状态”的把握；构建多层级视角，在算法底层逻辑（微观）与产业生态演变（宏观）的交互中捕捉涌现规律。
3.智能分野：人机能力的辩证共生逻辑
AI的强大看似神秘，底层逻辑却异常清晰：算法+算力+数据的铁三角。以蛋白质结构解析为例，AlphaFold通过海量数据训练算法，用超级算力穷举构象，将传统需要万人万年的工程压缩至一年——这是典型的“数据驱动型智能”。但这种能力存在天然边界：在缺乏数据的未知领域（如新型病毒研究）会寸步难行，跨领域的情感隐喻等复杂关系无法用算法完全建模，本质上的“高概率选择”难以在低概率事件中发现创新点。
而人类智能的优势，恰在AI的短板处：中医仅凭脉象与症状就能辨证施治的“黑箱认知”，不依赖标准化数据；爱因斯坦从音乐中获得相对论灵感的跨域联想，这种非逻辑跳跃难以被AI模拟；企业家在市场混沌中捕捉商机的直觉，本质是对“系统涌现信号”的本能感知。
《智能涌现》书中还特别指出：AI的“预训练+后训练”机制，本质是我们将价值观与规则“驯服”进算法的过程。就像ChatGPT需要通过RLHF调整回答倾向，机器智能始终需要人类在伦理层面“掌舵”。
站在智能革命的临界点，我们需要完成的不仅是技术认知的升级，更是文明思维范式的转换——从牛顿力学的机械分割观，转向量子系统的整体共生观。唯有如此，才能在AI重塑世界的进程中，既释放技术的涌现潜力，又锚定人类智能不可替代的价值坐标。
4生成式AI时代的分工：人工智能力量“向后”整合，人类智能“向前”探索
“学好数理化，走遍天下都不怕”的时代正在我们眼前终结。当AI能瞬间完成复杂计算与数据处理，我们传统教育体系培养的“标准化技能”正快速贬值。颜宁教授团队的案例极具警示性：原本需要万人万年解析的蛋白质结构，被AI在一年内攻克——这不是个体失业，而是我们整个研究范式的颠覆。
生成式AI正在重塑学习的“分水岭”：我们需要将知识分层，让AI代劳事实性知识（如历史日期）与程序性知识（如编程语法），而人类聚焦策略性知识（如科研假设构建）；将能力重构，从“知识记忆”转向“知识判断”——判断信息价值、评估AI输出、设计跨领域问题框架；将思维升级为“量子思维”，在不确定中寻找规律，这正是《智能涌现》强调的“系统掌舵能力”。
人类智能中的认知力、想象力、审美力、感受力、面向未知的探索及创造力、执着于本性的价值力都是人类心智的独有能力，并且是成为驾驭人工智能“以人为本”的灵性之魂，也是人类的尊严和价值坚守之所在。
对我们企业管理者而言，这种转型意味着三重认知跃迁：人才观上，雇佣标准从“技能熟练度”转向“AI协同力”，跨领域互补型人才成为核心资产；战略观上，在AI重塑的产业链中锚定“机器无法涌现价值”的环节，如高端创新设计、情感化服务；伦理观上，坚守“技术为人”的底线，确保AI在医疗、金融等领域始终服务于人类福祉。这不是被动适应，而是我们主动重构认知坐标系的文明选择。
智能时代认知力成长的几个关键面向
智能技术创新的三个价值尺度：一是能否增强社会成员之间的信息流动性；二是能否扩大人们社会实践的自由度；三是能否提升人们对于主客观世界的把控能力。
创新方向一：从“知识容器”到“认知架构师”。过去，我们崇拜“知识渊博”的人，但今天，AI的数据库已容纳人类千年文明的精华。大模型时代的巨变在提醒着我们：答题是考试能力，提问才是探索未知的起点。认知力的本质，是构建知识地图的能力。就像导航软件能告诉你路线，但只有旅行家能发现隐藏的秘境。认知力强的人，能将碎片信息编织成认知网络，从“知道什么”升级为“知道如何连接”。
创新方向二：培养跳出系统实现“认知跃迁”的元认知。机器智能是一条连续的曲线，而人类的顿悟则是实现“惊险一跃”的突变。就像贝多芬失聪后创作《第九交响曲》，他的认知跃迁源于对生命本质的追问，而非音符的排列组合。元认知力，是对思考过程的再思考，是突破认知边界的“元代码”。
创新方向三：强化情感共鸣的“认知温度”。AI可以写出工整的诗，但写不出“安得广厦千万间”的忧思；它可以诊断疾病，却无法表达双手紧握时的丰富情感。共情创造力，是人类最后的堡垒。这种训练能强化大脑的“镜像神经元”，提升情感认知。
创新方向四：培养跨界融合的“认知混搭”。人工智能只能在算力、数据和算法的支撑下实现相关信息的连接与表达，而人类则能在更为广泛的人类实践的边界范围内实现系统的跨界的混搭和有目的的连接，这种系统整合力，是以人为本的创造力的关键能力。
总之，人的认知版图决定人生的疆域。在这个算法主导的时代，比焦虑更可怕的，是认知的停滞。当我们惊叹AI的“智能”时，更要看见——人类的智慧，永远闪耀着人性的光芒。从今天起，让我们做这样的“认知探险家”：用批判性思维撕开信息伪装、用系统思维驾驭复杂世界、用共情力守护人性温度、用元认知力突破认知边界。 因为最终决定我们是谁的，不是AI能做什么，而是我们选择成为怎样的思考者、创造者与协同者。
结语
《智能涌现》一书还警示我们：在算法主导的世界，比技术焦虑更危险的是认知停滞。企业领导者需要建立四重认知框架：用批判性思维穿透信息茧房，用系统性思维驾驭复杂系统，用共情力守护人性温度，用元认知力突破思维天花板。
《智能涌现》既是对技术革命的深度解码，亦为人类驾驭智能浪潮提供思想锚点，它告诉我们在拥抱AI的同时，需以人文精神引导技术向善，实现科技与文明的共生共荣。
我特别欣赏张亚勤在书中的这句话，作为我的结语：“AI的终极使命是帮助人类，而非伤害”。企业家需以技术为舟、伦理为舵，方能驶向智能时代的星辰大海。
作者简介
张亚勤，中国工程院、美国艺术与科学院、澳大利亚国家工程院三院院士，是数字视频与人工智能领域全球顶尖科学家及企业家。他在数字视频理论、算法及产业化领域取得多项开创性成果，其技术突破被ISO/ITU/IETF等国际标准采纳，奠定高清电视、互联网视频、多媒体检索及移动视频等产业核心技术基础。2020年创立清华大学智能产业研究院（AIR），2014-2019年任百度总裁，期间联合创立微软亚洲研究院，并参与十余家高科技公司战略决策。
内容简介
《智能涌现》中信出版社2025年3月出版。本书以“涌现”理论为核心，揭示人工智能在数据、算力、参数突破临界点后将引发质变，预言AI将成为驱动第四次工业革命的基础生产力，重塑人类社会。
全书从五大维度展开：技术层面，梳理AI从符号推理到深度学习，再到知识数据融合3.0时代的演进逻辑，解构大模型与生成式AI的技术本质；产业层面，剖析AI在生命科学、自动驾驶等领域的颠覆性应用，预言自动驾驶将重构全球汽车产业格局；风险层面，直面数据安全、算法偏见等挑战，提出“3R原则”等治理框架；未来层面，勾勒“数字化3.0”图景，预言智能将渗透物理与生物世界，并探讨中国在智能革命中的战略机遇；思想层面，收录与朱云来、李开复等顶尖专家的跨学科对话，碰撞AI伦理、投资趋势等前沿议题。书中强调，AI发展需回归“技术向善”本质，呼吁构建人机协同新生态。
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