北京
网易科技《未来公开课》栏目近日播出对加拿大工程院院士、欧洲科学院院士杨天若的专访。围绕中美AI竞争、技术封锁、通用人工智能、具身智能以及AI安全等议题，杨天若在访谈中给出了一系列判断。整体看，他既强调人工智能带来的产业机会，也提醒外界理性看待当前技术阶段与风险。
人才与竞争：不必担心人才外流
围绕中美AI竞争，杨天若认为，华人科学家在硅谷占比高，恰恰说明中国人才培养质量高，不必担心人才外流。这一判断把人才流动放在全球创新网络中来观察。科技产业的人才跨国流动是长期现象，硅谷作为全球科技中心，汇聚了来自多国的人才。华人在其中的参与度，既反映个人选择，也折射出人才培养体系的供给能力。按杨天若的逻辑，评价人才外流不能只看个体流向，还要看人才源头是否具备持续培养高质量科研人员与工程师的能力。
在通信与信息技术产业，人才竞争与标准、专利、生态竞争相互交织。一个国家或地区的产业竞争力，既取决于顶尖人才存量，也取决于教育体系、产业场景与工程化能力的协同。杨天若对人才外流的判断，核心落点在于培养质量与人才基数，而非简单以硅谷华人比例衡量流失。
技术封锁与弯道超车
面对技术封锁，杨天若判断“卡不住”，这是历史的必然。他进一步表示：“人工智能的发展能够拉平很多差距，为中国的弯道超车提供了机会”。
这一判断指向AI作为通用目的技术的扩散特征。与传统单点技术不同，人工智能需要算法、数据、算力、场景与工程能力的综合配合，其应用边界横跨制造、通信、医疗、金融、交通等多个领域。在通信行业，AI正与网络规划、运维、优化、终端和业务体验等环节结合，成为提升效率与拓展服务形态的重要工具。技术封锁可能抬高短期成本、延缓部分环节进度，但难以阻断技术扩散与产业演进。杨天若所说的拉平很多差距，可理解为AI在应用层和产业融合层提供了新的竞争维度；这种维度不仅比拼单一硬件或单一软件，也比拼场景、数据和系统集成能力。
需要注意的是，杨天若的表述重点在机会窗口，而非确定结局。对产业而言，能否把机会转化为竞争力，仍取决于技术投入、生态建设和应用落地。
通用智能、具身智能与恐慌叙事
在技术阶段判断上，杨天若提醒，当前AI距离通用智能还有很长的路，具身智能确实被高估了，公众不必对AI抢饭碗、毁灭人类过度恐慌。
这组判断把讨论从概念热度拉回技术现实。通用智能通常指在多种任务上具备接近或超越人类的广泛适应能力，而当前AI系统在特定任务上表现突出，但跨任务泛化、常识理解、因果推理等方面仍面临限制。具身智能将智能体与物理身体、环境交互结合，被视为AI走向物理世界的重要方向，但其成熟度与商业化节奏，显然不能仅由概念热度决定。杨天若认为具身智能被高估，指向预期与能力之间的落差。
与此同时，他对抢饭碗、毁灭人类等恐慌叙事给出降温提醒。技术变革会重塑岗位与技能结构，但公众讨论需要区分现实风险与远期想象。杨天若在此处的提醒指向恐慌情绪的管理。这一态度与他对通用智能距离的判断相互呼应：在能力边界尚远、应用仍在展开的阶段，政策、产业与社会更需要关注可验证的风险与治理工具。
AI诈骗治理：最终靠技术反制
杨天若还提到，AI诈骗最终要靠技术反制来解决。随着生成式AI降低内容伪造门槛，诈骗手段可能更具迷惑性。对此，单靠事后追查和用户教育并不足够，技术侧需要形成识别、检测、拦截和溯源能力。AI既可能被用于制造风险，也可能被用于对抗风险，这种以技术治理技术的思路，符合他整体上对AI能力的务实判断。
从《未来公开课》的这次访谈看，杨天若的观点可以概括为：在竞争与封锁议题上，他看重AI拉平差距的机会；在技术阶段上，他强调通用智能尚远、具身智能被高估；在风险议题上，他强调公众不必过度恐慌，并以技术反制应对AI诈骗。对通信与科技产业而言，这些判断提供了一个相对克制的观察框架：机会存在，但并非自动兑现；风险真实，但需要回到技术能力与治理工具本身。
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