文丨罗曾
人工智能正从“数字原生”加速向“物理世界”渗透。3月29日，2026中关村论坛年会“人工智能主题日”特色专题论坛“AI未来论坛：跃迁·投资·共生”在中关村国际创新中心举办，红杉中国、高瓴创投、经纬创投、五源资本等顶级投资机构罕见地同台齐聚，将目光锁定海淀。
在外界看来，这是资本对海淀“最具投资价值之城”桂冠的又一次加冕；但在深入剖析这场论坛的底层逻辑后，更深层的共识是——当AI产业的浪潮从技术爆发走向产业落地，真正的“价值”锚点不再是单一的算力或模型参数，而是回到了创新的原点：人。
海淀正在讲述一个关于“投资于人，投资于未来”的新故事。
资本转向：从“押注赛道”到“捕手人才”
“投早、投小、投硬科技”已非新词，但在本次论坛上，顶级投资人对“人”的画像有了更具时代感的诠释。
在本次论坛的“产业重构·投资大咖对话”环节，经纬创投创始管理合伙人徐传陞敏锐地观察到，这一波创业者的面貌正在发生质变。他提到：“过去离开大厂创业，标准动作是搭团队、招人。但过去大半年，一批新创始人出来时可能就一到两个人，借助AI工具几乎‘自带团队’，这批人更年轻，很多是90后甚至00后。他们本身就是在AI大模型环境里成长起来的。”
五源资本创始合伙人刘芹则从哲学层面解构了这一变化。他认为，每一次科技变革都会产生符合新范式的“新物种”，而这一次，创业者的主体性正在觉醒。对于“AI原生创业者”的画像，高瓴创始合伙人李良给出了更精准的定义：“不能简单以年龄分。真正的AI Native创业者，首先不能把AI只看成工具，而是看成一个伙伴。 这是人类历史上第一次碰到一个具有智能型的非人类的主体。一家AI Native创业公司，一定将单一的工具变成合作伙伴，让AI和人共同成长。”
这种对“人”与“伙伴”关系的重新定义，直接映射到了海淀的投资布局中。海淀区发布的20亿元科技成果转化基金，以及总规模达80亿元的中关村科学城科技成长第四期基金，明确将“国内外顶尖科学家、前沿领域人才、青年人才的创业项目”等作为重点支持对象。
这不仅是资本的注入，更是对“人”的价值的提前锁定。
技术的策源地：源于人，归于人
当资本开始重新定义“人”的价值，技术的演进方向也随之清晰——所有创新最终都要服务于人的需求。
在“范式驱动·前沿Tech Show”环节，来自海淀的企业展示了从实验室到市场的“海淀速度”，它们的故事无一不印证着“投资于人”的深刻内涵。
生数科技创始人、清华大学人工智能研究院副院长朱军分享了通用世界模型的最新突破。他提出，无论是数字世界还是物理世界，最终都将由不同形态的智能体构成，而世界模型是其核心“智能中枢”。在统一架构、数据体系与算力支撑的共同推动下，通用世界模型将在今年迎来快速突破。这一理念的背后，是清华大学人工智能研究院多年的人才积淀，也是海淀作为技术“策源地”的写照。
光轮智能联合创始人兼总裁杨海波则从数据维度切入。他指出，2026年是具身数据规模化的元年，要实现具身智能的规模化部署，必须构建“数据-评测-部署”的全链路平台。他详细拆解了光轮智能具身全产业链基建平台的五层技术架构——从进入场景方采集人类视频数据，到在仿真中构建物理准确的数字平行世界，再到自动化生成规模化数据、发布全球首个工业级仿真评测平台，最后通过仿真为主、真实微调的方式实现规模化部署。他强调，做好这件事需要一个开放的生态：“有组织的协同创新，这个事情只有在海淀，也只能在海淀去实现，这里有模型的能力，有硬件，有我们这样一个数据和仿真平台，来支撑这样一个落地部署。”这背后，是海淀区依托37所高校、96家国家级科研机构、近万家国家高新技术企业所构建的人才“强磁场”。
而在“智能跃迁·AI先锋对话”环节，流形空间创始人武伟进一步解释了世界模型的分类问题。他提醒，要警惕世界模型定义被扩大和模糊化，认为世界模型分为两类：一类是在数字世界构建更实时的交互界面，另一类是成为物理世界中可预测的机器人大脑。流形空间选择后者，致力于“做一个可实时进行预测的机器人的大脑”。在他看来，两类世界模型的基础能力并不一致，数字世界需要迎合创作者偏好，而物理世界必须完全复刻真实的物理规律和机器人操作。这种技术路线的清晰选择，正是海淀创业者对技术边界深刻理解的体现。
此外，联合国前副秘书长法布里齐奥·霍克希尔德在主旨演讲中，从全球视角肯定了这种模式的远见。但同时他警告，人工智能的益处若不加以引导，可能加剧全球分裂。他强调，必须将人工智能视为“全球公共产品”，并呼吁政府、产业与资本携手，投资于人的数字素养与治理能力。
务实的共生：在“人”的尺度上定义未来
当资本与技术都回归“人”本位，如何为这群“人”构建一个共生的生态体系，成为论坛后半程讨论的焦点。
在“智能跃迁·AI先锋对话”环节，一个核心共识逐渐浮现：在通向通用人工智能的漫长征途中，“务实主义”是资本与创业者共同的选择。
金沙江创投主管合伙人朱啸虎犀利地抛出了一个行业痛点：当创业公司动辄讲述“世界模型”的宏大叙事时，真正的壁垒和商业化路径在哪里？
对此，耀途资本创始合伙人白宗义给出了一个冷静的观察：“说句玩笑话，现在不讲世界模型，融资难度比较大，但是一讲世界模型估值都是几亿美金起。从长期视角来看，世界模型肯定是终局的一条路，但短期来看，挑战极大。”他给出的策略是“务实”——与其在通用智能的迷雾中徘徊，不如先聚焦把特定场景做透。
白宗义分享了他们重点布局的两条赛道，都在2026年迎来了商业化和资本化的拐点：一是自动驾驶，二是偏工业的垂直场景。从高速载人的元戎启行，到深耕光伏电站安装、汽车零部件打磨的机器人公司，这些项目的共同点是“投入产出比（ROI）能算得清楚”。他甚至大胆预测，在具身智能领域，未来的投资机会并非只有几家头部公司，“所需要的资金投入门槛比大语言基础模型低很多，优秀早期团队后续依然有很好的投资机会”。他还透露，耀途资本最近重仓了一家做“空中具身智能”的公司，半年完成多轮融资——因为电力线巡检、探矿、地图建模等场景中，无人机不需要完成太复杂的任务，只要把自主飞行做到极致就够了。
这一观点与破壳机器人创始人许华哲的实践不谋而合。当被问及家庭机器人如何落地时，这位来自清华的创业者给出了极为具体的答案：“我们应该先想好在家里干什么，定义好做什么、不做什么以后，反向迭代我们的系统。”他明确排除了“做饭”和“与老人小孩直接接触”等高难度、高风险场景，选择从“物体传递、收纳、清洁”等边界清晰的任务入手。“只要能够数据起量，这些任务一定能泛化。真正意义上的完全泛化，在短期内是没有办法实现的。所以，定义好产品边界。”
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