清华教授沈阳：中小企业AI应用需多层验证防幻觉

7月20日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议圆满落幕。在当天的平行论坛“AI for SME——人工智能赋能中小企业高质量发展”上，清华大学新闻与传播学院、人工智能学院双聘教授沈阳提出了一个关键判断：中小企业不应再零散地尝试AI，而应构建系统化的战略框架与应用规则。他特别强调，企业绝不能容忍AI幻觉，必须建立多层级的验证体系，通过因果推理等手段有效降低风险。

在此前的采访中，沈阳曾分享过一个有趣的观点：人工智能的上半场，比拼的是谁更聪明；而下半场，则比拼的是谁敢于为结果负责。而《全球人工智能治理倡议》给企业带来的最深启示，并非为AI发展“踩刹车”，而是为它进入现实世界搭建好坚实的“承重结构”。

在论坛上，沈阳围绕“从智能体到自进化组织：FDE如何重构中小企业”这一主题进行了深入分享。FDE，即前沿部署工程师，这一概念本身就很有意思——关键不在于拥有强大的模型，而在于有人能将模型能力真正落地到业务场景中。

沈阳指出，企业在应用AI时，不可避免地会面临一系列现实问题：谁来使用？AI能访问哪些数据？哪些结果可以直接执行，哪些必须经过严格审核？AI犯错时由谁负责？一次成功的经验，如何转化为整个组织的核心能力？这些问题，一个比一个尖锐，但也是当前企业必须正视和回答的课题。

因此，他给中小企业的首要建议非常明确：不要零散地今天用这个工具、明天试那个平台，而应从企业级层面建立一套完整的AI战略与应用规则。当前真正稀缺的，并非更聪明的模型，而是企业将模型能力转化为实际生产力的能力。这句话，切中了许多企业的痛点。

具体如何落地？沈阳建议，FDE应该从每个岗位中最具重复性的几项任务开始。原因很简单——重复频率越高，自动化带来的收益越大；任务越稳定，AI也越容易学习和验证。将这些任务拆解后，再将成功的执行方法“蒸馏”成一个可重复调用的“Skill”，即组织技能。Skill在运行中会不断生成新知识，这些新知识再被整理、验证、蒸馏，形成正向循环。

谈到AI犯错的问题，沈阳的态度非常明确：企业不能容忍幻觉，必须建立四层验证体系。

第一层是AI自我验证——让AI生成代码后自行测试、检查逻辑、查找漏洞，并持续改进。第二层是人的验证与判断，因为有些问题机器无法察觉。第三层是社会验证——例如AI生成的视频发布到平台后，通过点击率、完播率、转发率和用户反馈来评估其质量。第四层是真实世界验证，工业生产、药物研发、机器人行动、商业经营等，最终都必须接受物理世界和真实市场的检验。

在他看来，未来企业间的竞争，很可能不是谁拥有更大的模型，而是谁拥有更短、更快、更可靠的验证闭环。这个判断，值得反复品味。

治理不是给人工智能踩刹车

回到大会本身。2026世界人工智能大会的主题是“智能伙伴、共创未来”，中国正在探索一条从技术创新到普惠共享的发展路径。近年来，中国科技产品已悄然改变了不同国家的生活和企业运作方式：气象智能预警方案“妈祖”已在40多个国家应用；森亿智能在沙特阿哈撒地区打造了全球首个“AI诊所”试点；九识智能的无人物流车，成为新加坡唯一获公开道路牌照的自动驾驶物流车；东南亚用户调用“广东汕头产”的Token服务，成本还能降低30%以上……

从医疗到物流，从算力到气象，中国AI正以“解决问题”的方式深度嵌入全球产业。更值得关注的是，中国企业开始参与规则制定。九识智能已受邀以标准委员会工作组身份参与TR-68自动驾驶规范技术标准修订，将其技术经验写入国际规范。

2024年，中国率先发布《全球人工智能治理倡议》，明确发展AI要坚持“以人为本”“智能向善”。2026年7月16日，世界人工智能合作组织协定签署，强调共商共建共享，坚持以人为本，促进国际合作与全球治理。

沈阳对此的解读非常到位：聊天模型主要影响认知，而智能体则可能调用工具、转移资金、修改数据、控制设备、影响真实组织。因此，治理不是给AI踩刹车，而是它进入现实世界的“承重结构”。安全并非创新的对立面，而是创新能够跨行业、跨国家、跨周期扩张的前提条件。