北纬诺贝巅峰对话李斯特AI时代规模化的艺术与科学

距离1956年达特茅斯会议正式提出“人工智能”概念，整整70年过去了。当初那颗小小的思想火种，如今已经长成照亮人类文明前路的熊熊火炬，并且正在向全球千行百业迅速蔓延。

如何让AI技术真正从“实验室灵光”走向各行各业的规模化路径？这是当下产业落地最核心的困境。2026年6月28日，由北京中关村学院、中关村人工智能研究院（简称“中关村两院”）及北纬港湾联合举办的“北纬诺贝巅峰对话”第五期活动，正是为此而来。

本次活动特别邀请了一位重量级嘉宾——实地实验经济学之父、Anthropic经济顾问、《势能效应》作者约翰·A·李斯特（John A. List）教授。他亲临中关村两院，系统分享了技术从实验室走向产业落地的关键机制和增长逻辑。

回望科技发展史，每一次革命性突破，都萌芽于基础研究的原创发现。1956年，约翰·麦卡锡、马文·明斯基、克劳德·香农等先驱在达特茅斯会议上首次定义了“人工智能”，拉开了智能科技的大幕。七十年间，从早期符号逻辑到大模型、具身智能、科学智能，AI学科的演进印证了初代科研先驱的前瞻视野。而站在这个关键节点上，如何将七十年积累的技术势能转化为产业动能，让前沿智能真正扎根实体、赋能转型，已经是全球人工智能产业必须直面的时代命题。

“北纬诺贝巅峰对话”系列正是在这样的背景下诞生——立足全球科创前沿、紧扣国内产业需求，汇聚顶尖学者与行业领军力量，推动跨学科、跨领域的思想碰撞与经验共享，持续为AI创新发展积蓄动能，助推中国AI产业实现从单点突破到全球引领的跨越。

走进中关村两院，感受青年创新活力

活动当天，李斯特教授近距离听取了学院师生关于最新科研进展的分享，切身感受到了中关村两院在前沿技术攻关、人才孵化和成果转化方面展现出的“超常规”创新活力。

北京中关村学院师生与John A. List教授分享最新科研成果

现场展示的科研项目覆盖多个前沿领域：有探寻“病毒暗物质”的DiscoVir模型，有面向真实世界的在线策略学习开源框架RLinf-USER，还有让量子化学计算走进真实复杂体系的MegaDFT……这些项目共同搭建起从生命健康、智能机器人到分子计算的创新矩阵。李斯特教授在深入交流后由衷感慨：“这些项目兼具基础科研深度与现实应用价值，每一项突破都极具前瞻性，青年科研团队的创造力让人印象深刻，也让我看到了基础科学与产业融合发展的巨大空间。”

与经济学家面对面，解惑科研与产业难题

在北京中关村学院The ONE院史馆，李斯特教授与师生们围坐交流，分享了自己的成长故事：出身货运家庭，靠高尔夫奖学金求学，早年受棒球卡市场规律启发，在心里埋下了实地实验研究的种子。他的职业生涯横跨学界、政府与顶尖企业——曾任职白宫担任高级经济学家，为气候变化政策提供实证支持；先后出任Uber、Lyft、Walmart首席经济学家，担任AI企业Anthropic经济顾问，深度参与人工智能时代社会科学与产业落地的交叉研究。

在目睹无数优质科研试点难以大范围落地、产业扩张长期依赖经验盲目试错的行业困境后，他深耕“规模化科学”，并执笔创作了《势能效应》。他向年轻学子分享了自己的核心治学心得：不被大众看好的想法，往往暗藏巨大创新潜力。想要实现碘伏性突破，既要敢于探索高价值、高不确定性的方向，也要建立清晰的评判标准，及时止损、灵活调整路径。同时，他特别提醒：“如果你的办法只在培养皿里奏效，那就谈不上改变世界。我们一定要完成规模化落地这关键一步——这是我在社会科学研究中慢慢悟到的道理，但长久以来，我们都没有用严谨的科学方法去深入研究这个课题。”

在问答环节，北京中关村学院智能创新中心软件工程师吴衍标提出，自己做政策模拟研究时，很难判断政策真正适合落地的时机，现实中总有模拟无法预判的突发情况。李斯特教授认为，核心问题是分清模拟与实地实验的边界。以人为研究对象的社会科学远比自然科学复杂。他以早教政策为例，指出师资、学生群体差异等变量会稀释试点成效，且难以靠模拟测算，建议慎用缺乏实证支撑的模拟，关键影响因素只能通过实地实验来挖掘整合。

针对AI时代青年科研人的发展困惑，博士生荚左龙提问，如何在学术科研与产业创业之间做出抉择，以及博士群体相较于普通从业者的核心竞争力在哪里。李斯特教授回应，AI对就业的影响充满不确定性，青年择业应立足自身优势与理想追求。他着重强调，批判性思维与深度逻辑推演是无法被AI替代的核心能力，需要警惕大模型带来的思维同质化。他同时肯定了博士培养的长期价值，指出无论深耕学术还是产业，独立思辨能力都是青年科研人的立身之本。

学生代表刘丹旭结合自身遥感大模型的研究方向提问，将Token定义为新型数字媒介，咨询其核心研究场景，并求证AI大模型检索与谷歌传统搜索在信息获取逻辑上的核心差异。李斯特教授从技术普及的供需瓶颈切入，通过用户分层规律解读Token定价的需求弹性，结合沃尔玛多智能体落地案例，阐释了AI后台智能预判技术的发展趋势。同时，他对比传统互联网模式，剖析了AI重塑信息搜寻成本、提升检索效率的核心价值，并指出当前Token经济的发展痛点——算力基建垄断、安全与效率的平衡问题，是行业亟待突破的关键难题。

势能效应规模化，揭秘改变世界的艺术与科学

作为实地实验研究方法的核心开拓者，李斯特教授是诺贝尔经济学奖呼声极高的潜力候选人。在主题报告中，他围绕“AI产业化的‘势能开关’——从实验室灵光到千行百业的规模化科学”展开深度分享，直击AI产业核心痛点。他指出，一项创新能否实现长期价值，核心不仅在于技术的前沿性，更在于能否用好规模化发展的势能效应完成落地。如今AI领域多数创新都能顺利完成从0到1的原型打磨与小范围试点，可一旦进入批量复制、全行业铺开的规模化阶段，场景适配、资源供给、市场环境、运营机制等各类现实变量都会同步发挥作用，直接影响创新价值的释放效率——这正是当下AI产业化落地进程中最关键的核心课题。

依托《势能效应》核心理论，李斯特教授系统梳理了人工智能从实验室到规模化部署的完整路径，深度拆解了影响创新势能的各类陷阱。他表示：“如何通过科学方法，判断一个好的想法是否具备被大规模推广的可能性？基于多年大量实地实验研究经验，我认为可以通过五大核心指标来综合判断。首先，要区分成果是否为偶然现象——必须在多个不同场景中重复试验，验证成功结果是可复现的普适规律；其次，要精准摸清目标受众，客观界定适配人群范围，杜绝盲目高估可触达人群规模；第三，要厘清项目成功的核心关键——是取决于代表专业人才的‘厨师’，还是代表方案内核的‘配料’。如果项目发展高度依赖难以复刻的稀缺人才，就很难实现规模化；但若核心竞争力来源于可标准化、可批量落地的方案要素，就具备了充足的扩张基础；第四，要考量项目是否拥有正向溢出效应，确保规模持续放大后，能产生良性连锁价值；最后，要看项目能否形成供给侧优势——伴随业务体量扩张，供应链与成本端能否依托规模效应持续降低、优化整体经营效益。”

主旨演讲结束后，本次对话主持人、北京中关村学院产业中心合作办公室主任王鹏老师向李斯特教授表示感谢，对其带来的前沿学术思想表达深切敬意。

尖峰对话思维碰撞，共探AI产业规模化新路径

在随后的尖峰对话与互动问答环节，现场气氛热烈。王鹏老师与李斯特教授围绕“AIx实验经济学：AGI浪潮下的技术机遇与规模化陷阱”展开深入交流。双方从理论研究、产业实践和创新生态等多个维度进行了探讨，为现场师生和嘉宾提供了极具前瞻性的洞察与思考。

王鹏老师结合国内AI产业生态与中关村科创发展实践分享观点。她表示，中关村作为全国AI产业创新高地，集聚了海量科创企业与前沿技术成果，但多数企业在发展过程中同时遭遇技术、产品、组织体制三重规模化扩张难题。针对这些行业困境，李斯特教授结合全球产业案例与前沿学术研究展开了深度剖析——他谈到，规模化扩张难题属于产业演进的正常现象，受势能效应影响，市场难以提前预判技术落地场景与商业化前景；资本预期带来的行情波动并非市场失灵，而是行业试错、探寻最优投资体量的必经阶段。同时他盛赞北京兼具宜人风貌与蓬勃科创力量，汇聚了大批天赋出众、心怀理想的追梦青年，坚信这群年轻人终将以创新改变世界。

作为新型高等教育机构，中关村两院自创立以来始终专注于人工智能与交叉学科领域的教育教学与科研创新。两院秉持的“极基础、极应用、极交叉”科研理念，与李斯特教授强调的“研究决不能只停留在‘培养皿’和‘论文’层面”不谋而合。不仅如此，中关村两院一直在以自身实践创造“势能效应”——正如北京中关村学院院长刘铁岩所说：“我们期待中关村两院成为一颗种子、一个示范。如果有一天，这套‘超常规’的模式被更多同仁复制、推广，带动更多机构遵循以终为始的方式牵引教育和科研，中国人工智能的未来就有了更多的希望。探索之路从来都充满挑战，但中关村两院愿‘做难而正确的事，走慢而长远的路’。”

纵观全球产业变革脉络，技术落地从来不是单一维度的科研攻关，而是理论范式、市场实践与产业生态的深度共振。前沿基础研究构筑创新根基，规模化科学决定产业发展上限。本次北纬诺贝巅峰对话立足中关村人工智能创新高地，联动海内外顶尖学术力量搭建跨界思想桥梁，既是对标国际前沿经济理论，亦是紧扣数字经济发展浪潮、助力中国AI产业高质量规模化发展的战略探索。

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