城市大脑的“伦敦之问” 到 “外滩之问”，王坚：未来城市能否只用10%的资源？
摘要：
在王坚的框架里，数据是数字时代的自然资源，而人工智能是最有机会用好数据的工具，“在人工智能上投入一度电，世界或许能在别处少用十度电”。
凤凰网科技 出品
作者｜董雨晴
9 月 10 日下午，上海黄浦江畔，2026 Inclusion・外滩大会的露天广场被人群围得水泄不通，之江实验室主任、阿里云创始人王坚走到人群中，来了一场户外露天分享，他说要以年青人的方式思考人工智能，但这也是一个很难讲的命题，没有答案。
过去三年，人工智能的公共叙事几乎被一条主线占据：模型更大、算力更强、落地更快。王坚这一个多小时的分享，却把话题拉回到一条更慢、也更冷峻的线索，即资源与可持续。他给出的数字并不轻松：联合国一个月前发布的报告显示，十年前定下的可持续发展目标，只有约 15% 大致推进，另有对称的 15% 不进反退，而距离 2030 年只剩不到五年。在他的转述里，联合国秘书长的判断是，实现这些目标，唯一的手段是技术。
这并非王坚第一次追问资源。早在 2016 年 4 月，他在杭州云栖小镇首次提出“城市大脑”，主张让城市成为人工智能最大的应用场景，本人也出任杭州城市大脑总架构师。十年过去，这一概念从杭州的交通治堵走向全球，他却把最初的问题收得更紧：未来的城市，能否只消耗今天 10% 的自然资源，就让人活得很好？去年，这一“城市大脑之问”被联合国人居署写入《人工智能 + 城市》报告，并正式改称“未来城市之问”。在王坚的框架里，数据是数字时代的自然资源，而人工智能是最有机会用好数据的工具，“在人工智能上投入一度电，世界或许能在别处少用十度电”。
演讲中还有几个有趣的创业切片。2018 年，浙江大学教师朱秋国抱着一只几乎站不起来、要靠金属架和钢丝绳勉强支撑的机器狗，来到王坚发起的“2050”；这家名为云深处的公司 2017 年创办于杭州，如今已与 DeepSeek、宇树科技等并称“杭州六小龙”。
今天的很多活动，习惯把最完整、最漂亮的结果摆到台前。但王坚认为，不完美本来就是完美不可分割的一部分。如果不能把不完美的东西给别人看，就永远不会完成真正想做的事。接受不完美，是因为真正的创新没有标准路径，很多时候，它甚至没有一张现成的需求清单。
分享中，王坚提到在贝多芬写出《第五交响曲》之前，没有人向他提出过一个需求：“我需要一首《第五交响曲》。”直到作品诞生，世界才知道，原来自己需要它。
而在“AI 会不会取代人”“这艘驶向大海的邮轮究竟谁来掌舵”的追问前，他给出的答案朴素但却有力，掌舵的是“年青人”。他特意写作“青春”的“青”，并把这群人定义为“自己的未来还不知道在哪里，却天天操心人类未来的人”。
以下为王坚演讲及现场问答实录，凤凰网科技在不改变原意的前提下作了文字梳理和提炼：
一、这是人类历史上“年青人”最多的时候，却快被忘掉
这是一个很难讲的命题——用年青人的方式思考人工智能。我把自己的经历和看到的东西和大家讲一讲，也希望大家认这个命题，它没有答案。
这个世界和大家想象的不太一样。今天我们总在谈老龄化、人口减少，但不管你信不信，这其实是人类历史上年青人最多的时候。这是联合国统计的，他们对年青人的界定只到24岁；如果按我们今天习惯的35岁、甚至45岁来算，这个数字还要大得多。大家要有信心，今天的社会，基本是按照年青人的逻辑在运转——只是这件事，差不多快被忘掉了。
二、可持续发展：15%在推进，15%在倒退
我们面临的挑战，也比想象中多。我是蚂蚁ESG委员会的成员，在可持续发展、社会责任这件事上受了很多教育。联合国在十年前提出可持续发展目标，2030年就在眼前；从2025年起，它逐年评估完成情况。大家只要看头尾两个数字：头部的15%，意味着十年前定下的目标里只有大约15%大致完成；更让人难受的是尾部对称的另一个15%——还有15%的目标在严重倒退。我们干了十年，距2030年只剩不到五年，尽管天天在喊可持续发展，挑战其实比想象中大得多。联合国秘书长专门讲过，实现这些目标，唯一的手段就是技术，没有别的手段。
三、一条分水线：科技要从“增加消耗”转向“减少消耗”
这些挑战从哪里来？大概十年前我提出过“城市大脑”，你们可能忘了，但我没有忘记，至今还在做。做城市大脑有一个很重要的初心。一谈可持续发展就会谈到碳排放，却很少有人多问一句：这些碳排放是哪里来的。这条红线，是我们希望在2050年、2060年前后实现碳中和的目标线。从工业革命、有蒸汽机开始，碳排放其实并没有那么多；它真正快速爬升是从1950年开始的，一直爬到今天，我们甚至还不知道顶点、也就是碳达峰在什么时候。1950年到今天，恰恰是科技发展最快、也最让我们引以为豪的六七十年。所以作为科技工作者，我有时会内疚：过去科技发展背后的逻辑，是让人类大规模、近乎无节制地使用自然资源的能力大大增强。
今天我们可以画一条分水线。要以既定速度把碳排放降下来，唯一办法就是减少资源消耗。这条线意味着，此前的科技几乎一定会增加碳排放——我们一边增加排放，一边又想办法固碳；而从今往后，所有新科技都要回答一个最大的问题：怎样把碳排放降下来，同时不过多占用自然资源。这既是激动人心的时代，也是充满挑战的时代。
四、城市大脑的“伦敦之问”：一个家庭究竟需要几桶水
做城市大脑时，我问了一个最简单的问题：到2050年，全球大约有90亿人，比今天多二三十亿，其中七八成住在城市，都想过上更好的生活；如果延续现在的资源消耗方式，这是不可能的。这不是危言耸听。
以爱尔兰为例。这个国家非常关心水资源，2018年做过一项调查：城市自来水管网里，到底有多少水被漏掉了？请注意，是“漏掉”不是“浪费”，你打开水龙头把水放掉，属于正常使用；而这些水，是在遍布城市的管网里悄悄不见的。结果是，将近45%以上的水在管网里偷偷漏掉。你们来自不同城市，回去可以问问市长，自己的城市到底漏掉多少水，我保证多数人答不上来——我们其实根本不知道多少资源就这样消失了。爱尔兰下了很大决心，可到2030年的目标，也只是把漏损率控制在25%以下。一个发达国家努力二三十年，仍有四分之一的水不知去向，可见科技在赋予人类使用自然资源能力的同时，也带来了多大的盲目性。所以今天必须问：我为什么要用掉这么多资源？
我最早想这个问题，是在英国的一个环境展上。我拍了一张照片，后来把它叫作“城市大脑的伦敦之问”。照片左边是17只汽油桶，代表一个英国家庭每天用掉的水；右边是2只汽油桶，代表东埃塞俄比亚一个家庭一天只用2桶水，而且可能取自受污染的水源。我们今天对环保和社会责任的理解，还停留在“希望非洲人也能用上清洁水”。但我那天追问的是：一个家庭究竟需要几桶水，才能过好生活？如果一个家庭其实每天只需要6桶，那么我们把17桶水净化后再分出去，同样是没有尽到社会责任。过去的讨论都脱离了一个前提：人类究竟需要多少资源来支撑发展，才是合理的。作为参照，爱尔兰每人每天大约用150升水，甚至高于英国；一边人均用这么多，一边又漏掉那么多，挑战之大可想而知。
五、漏水、土地与水泥：被我们忽略的资源账
这个问题不只关于水。今天在上海，看一组城市对比：上海、伦敦、纽约，人均占有的土地面积，上海接近2，纽约只有0.09，伦敦是0.17，相差的是数量级。我们至少要问一句：真的需要这么多自然资源——从水到土地——来支撑发展吗？再看电。国和一号是我国目前最先进的核电站，在山东荣成；华龙一号是上一代最好的，在福建、广西都有布局。两者装机容量、发电能力基本相当，但水泥用量相差百分之六七十，电缆、管道用量也明显更少。那么自然要问：盖同样的房子，能不能少用60%的水泥？城市管网能不能减少50%？这听起来像毫无道理的问题，却不得不去想，因为无论从哪个角度看，资源都是有限的。无论宏观还是微观，这个问题今天都回避不了。
六、“城市大脑之问”：能不能只用10%的资源
这正是当年做城市大脑最基本的出发点。我提出一个问题：我们能不能只用今天人均资源消耗的10%，就让自己活得很好？你们回去可以算一算，把今天用的电减掉90%、用的水减掉90%——这不只是你喝下去的水，而是为支撑你在城市生活所消耗的全部水。这就是当年的“城市大脑之问”：它到底有没有可能？从我掌握的许多数据看，我们仍有机会。
这里有两个关键命题，都和今天的人工智能有关。第一，数据是数字时代的自然资源——正因为有了数据，我们才有机会把自然资源的消耗降下来。第二，谁最有机会用好数据？是人工智能。你们天天讲AI，为一个音箱、为很小的东西讲了很多，却很少讨论怎样用AI去帮助城市——这个人类发明出来的最大、也最重要的载体。
正因如此，去年在联合国人居署支持下，我牵头写了一份报告《人工智能+城市》，讲AI如何解决城市资源消耗问题。哪怕只是2023年漏掉的那25%的水，背后都是巨大的资源、经济价值与社会价值，远比我们今天盯着的许多问题要大。人居署把报告译成联合国六种官方语言，光是阿拉伯文就反复核对了很久。去年10月，我们在波哥大世界城市日发布了这份报告；今年，人居署正式采纳了那个“10%”——我对此挺骄傲——他们把“城市大脑之问”改称为“未来城市之问”：未来的城市，能不能只用10%的资源就好好活下去。我还没见过哪个行业，做到这一点能产生如此大的价值。全世界几乎所有碳排放都来自城市，几乎所有东西——从汽车到地铁——都是为城市设计的，这是一件令人激动的事。
但世界把未来的问题留给了“年青人”。10%的命题不是留给上一代人的，而是留给年青人的。这个世界有意无意地，把最困难的问题留给了未来二三十年的年青人。
七、什么是“年青人”的方式：热爱、韧性与“没有伞的孩子”
这也是我当年做“2050”的原因。为什么要用年青人的方式思考人工智能？第一，问题要找到起点；第二，要找到方式，而方式里最重要的是热爱科技。“2050”一共60个小时、也就是两天半，希望大家一直待在一起，而不是听一场讲座就走——现场的一个个小帐篷，就是希望你晚上也别离开。人不待在一起，永远不会有新想法；待在一起吵上半天，新想法就冒出来了。还要把热爱带来：如果大家都只是来“找机会”，机会反而会消失；正因为年青人带来了热爱，世界才有发展的机会。
什么叫年青人的方式？“2050”早上有半程马拉松，前几年每次跑都下雨，我后来写了一句话：年青人的方式，就是下雨了也不愿意打伞。一下雨就打伞，是非常稳妥成熟的人才会做的事，年青人会觉得伞是累赘。如果雨点落到身上你都觉得是问题，那世界上所有的事都会是问题。年青人就像没有伞的孩子，淋雨不是问题；如果淋雨都不是问题，更大的困难落到身上也不是问题。这种气质，我们慢慢都忘掉了。
我还要交代做文字工作的朋友：我写的是“青春”的“青”，不是“轻重”的“轻”。按标准也许该用“轻”，但我觉得那个字实在有点对不起年青人，所以用“青”，你们发稿时别当成错别字。
八、站不起来的机器狗：不完美是完美的一部分
杭州六小龙里有一家云深处。2018年，朱秋国带着机器狗来到“2050”，我给它做了一个金属架，上面还有两条几乎看不见的细钢丝绳——这只狗趴在地上，是永远站不起来的。什么叫年青人？就是明明知道东西有问题，也不在乎拿给别人看。今天很多活动，恰恰把年青人这种最重要的气质磨没了，都想把完美的东西摆给人看。可没有什么东西一开始就完美，都是从不完美走向完美；如果没有这份把不完美展示出来的心情，就永远完不成真正想做的事。
请记住，不完美是完美不可分割的一部分。我不赞成简单地说“失败是成功之母”：世界上其实只有一个东西，叫“失败与成功”——没有单独的成功，也没有单独的失败，两者合在一起才是一件完整的事，也是年青人的定义。
九、罕见病与被忘掉的少数：别只盯着“理所当然”的AI
“2050”上还有个叫艾力的孩子，得了罕见病。罕见病最残酷的地方，是你很难知道自己得的是罕见病。他9岁时被误诊成另一种病，被判断只能再活十年；一个孩子就在这样的阴影下生活了十年，十年后才确诊是罕见病。常见病有大机构、很多人研究，可一种病若全世界只有几个人得，往往没有资源去攻克。今年“2050”，他遇到一个读生物学的年轻人——读得不好被劝退，去做了销售，后来发现自己真正热爱生物学，又回头做研究，还发了顶刊。更重要的是，两人在“2050”相遇，决定用公益的方式、用人工智能去攻克罕见病。
什么叫用年青人的方式思考AI？一座将来会容纳全球八成人口的城市，会被有意无意地忘掉；那些只发生在几个人身上的事，同样会被忘掉。用年青人的方式思考AI，就是不该只落在所有人都觉得理所当然的那个方向上——所有人都趋之若鹜的地方，可能恰恰是很大的误区。这个世界值得思考的东西，比我们平时见到的多得多。
十、《下一站，太空》：可回收火箭与100元的喷气自行车
大约十年前筹办“2050”时，有一个年青人的演讲题目叫《下一站，太空》。这个年青人不是百万富翁，没有任何成功经验，甚至比在座各位还要一贫如洗，但他认定下一站就是太空，更重要的是，他真的自己去做了。这段视频拍于六年多前，你们也许这几天才看到中国创业公司做可回收火箭的新闻，而那是我亲眼见到的、我国第一次有火箭离开地面又返回地面，距今已六七年。要知道，今天发生的事，是因为有人很早就默默努力，而不是因为有人告诉我们该做什么。
那年冬天非常冷，现场旁边就是民房，本不是点火箭的地方。我还拉了一个人去——《赶往火星》的作者罗伯特·祖布林（Robert Zubrin），马斯克正是读了他的书才立志去火星；站在旁边的，就是讲《下一站，太空》的楚龙飞。中国有多少这样的年青人，没人知道，没有掌声、鲜花和转播，他们就这样干了，我在现场由衷为他们骄傲。火箭靠四条腿着陆，设计着陆腿结构的人叫吴晓飞。见到他时我说：年青人是这个世界的发动机，青春的热爱是这台发动机的燃料。
吴晓飞做过很多东西，除了火箭着陆腿，还做过飞行背包。“2050”时，他把一台小型喷气发动机装到自行车上——原理和大飞机的喷气发动机一模一样，只是功率小很多，噪音却几乎一样大。我们真把它绑好，自行车跑了起来，时速大约60公里，骑车的人就是我。等停下来我才知道，那辆车只花了100块；早知道，可能就不敢坐了。我想讲的是：有韧性才叫年青人；当你把所有风险、所有可能性都认真计算一遍，那就不是年青人了。用年青人的方式思考AI，就是你没法把一切都算计清楚。这辆自行车现在还在，你们有机会可以去骑，我不保证安全；我穿那件衣服也不是为了安全，而是喷气发动机吸力很大，不穿严实会把衣服吸走。今天，晓飞他们在做的已经不是用燃料、而是用电驱动的火箭。用电驱动汽车大家都能想象，可事实上电驱动的东西早已远超想象。所有人都看得见的东西，恰恰是我们最大的盲区；这个世界能被创造出来的，一定远多于我们今天看到的。
十一、路标：每个人离太空都只有100公里，离想做的事只有5米
这是我最喜欢的一张照片，是“2050”上的一个路标，当时想看看我们离想做的事到底有多远。路标上有“高邮”，因为楚龙飞团队一位创业者的老家在江苏高邮，他们第一次点火就在高邮的稻田边——不要以为只有跑到酒泉才能点火。路标上还有“北京”：从云栖小镇到北京大约1200公里。但最有意思的是另一个数字——人类离太空只有100公里。这么近，为什么不去一趟？后来我改了说法：不是人类离太空100公里，而是每一个人离太空都只有100公里，不分你我，不分口袋里有多少钱。那么，一个人离真正想做的事有多远？我的答案是5米：去和一个你喜欢的人见一面，就有机会做一件过去从没想过的事，这就是见面的意义。请相信，你下一个见到的人，可能会帮到你。
从2018年到现在，全世界有517座城市的年青人来过“2050”，覆盖24个时区，到今天只有4个时区的人还没来过，地球没那么大。最有意思的是费尔班克斯，阿拉斯加的一座小城，连首府都不是；若有机会和那里的年青人见一面，想法也许会改变。你天天在线上聊，聊到最后反而找不到北，真要去见一个从未见过的人。还有冰岛附近以渔业为生的法罗群岛，我读这些地名时既陌生又亲切——陌生是从未听过，亲切是因为它们本就是世界的一部分。
十二、年青人的定义，与贝多芬《第五交响曲》
最后做个总结。什么叫年青人？就是一群自己的未来还不知道在哪里、却天天操心人类未来的人。还有一个问题：什么叫需求？为什么要用年青人的方式思考未来？请记住——这个世界从来没有提出过一个需求，说“我要一首《第五交响曲》”；直到贝多芬把它写出来，世界才知道，原来没有这首曲子，大家都像活不下去一样。未来也一样：世界本来是说不出自己需要什么的，直到年青人把它创造出来。所有的未来都是创造出来的，而不是从现成的需求里来的。
回到我最初的逻辑：正因为有了人工智能，人类会过上更美好的生活，同时对自然资源的消耗会大幅下降；我们也就能腾出更多资源去创新，去做过去想做却没机会做的事。我就说到这里，说得不对请大家原谅，谢谢大家。
现场问答环节：
问：您一直强调可以用10%的资源达到所需发展。但我查到，AI发展消耗的电能已约占全球发电的4%。会不会出现一种情况：我们想用AI降低能源使用，可这个方式本身变成了新的问题？
王坚：我很早讲过一个数字——在人工智能上投入一度电，世界也许能在别处少用十度电。AI最重要的价值，就是减少资源消耗。打个可能不太恰当的比方，这是我做城市大脑时和一位神经科学家聊出来的：正常人喝水，拿起杯子放到嘴边，动作顺畅；一个中风的人完成同样动作，消耗的能量要大得多。我们的共同结论是，今天这个世界做的所有事，有点像中风的人在喝水，每个环节消耗的能量都远超想象，所以我依然乐观。第二，今天AI用电还处在早期，就像最早的灯泡也很耗能，后来才有节能灯、LED。第三，AI自身效率也会提高——我们本不需要那么多Token才能完成一件事，也许最后只用10%的Token就够了。这是技术进步过程中出现的问题，以我的经验它是可解的；当然，这也许是我乐观的偏见。
问：今天看到很多机器人，AI在物理层面不断突破，但自主意识的临界点似乎还没到，什么时候会突破？另外，自主意识一旦产生，全人类既期待又恐慌——我们像在一艘驶向大海的邮轮上，却不知道舵手是谁，是科技巨头吗？
王坚：最简单地说，掌握这个舵的是年青人，这不是空话，因为最好的东西还没有被造出来。你的第一个问题我其实也没有答案，但要换个角度：人工智能既不会、也不能、更不应该取代人。今天说的“AI取代人”，只是看到它取代了一些我们熟悉的工作。纵观科技史，每一种新发明都是帮人类找到自身能力的边界：有了望远镜，我们知道能看得比肉眼更远，但眼睛并没有受伤；纸和笔发明之前，没人相信人人都能写字、写诗，是纸笔拓展了人的边界；电脑发明之前，谁也不知道人类还有“编程”这种技能。新技术出现时，人一定会发现自己原本不具备的能力。当你看到熟悉的工作被替代，不妨多看一步——那正是发现自身潜能的时候。
另外，不要总跟机器“较劲”。我一直不太喜欢孤立地讲AI（Artificial Intelligence）。图灵从没用过“AI”这个词，他那一代科学家讨论最多、与今天AI对等的，其实是Machine Intelligence（机器智能），这个说法到今天都更公允。我们平时说的是Human Intelligence（人类智能），所以要明白：今天的AI本质是机器智能，而不是“人工的人类智能”。就像狗的鼻子比人灵，但它不是人的鼻子，我们也没因此受伤害。再往上还有Animal Intelligence（动物智能）。机器、动物、人类这三类智能一定有交集，但不能混为一谈。如果你满脑子以为AI是“人工的人类智能”，日子会很难过；想清楚这一层会释然很多。我们没有标准答案，但我相信人类最终会证明自己。
问：AI仍依赖机器算力，还要建很多大型电力设施，现在有生物学家把苍蝇的大脑做了出来。我觉得人类是一个极少Token的智能体，只需吃饭喝水就能完成很多自主行为。每过一二十年总有新东西覆盖旧的智能，您怎么看生物智能、生物算力这条路线？
王坚：这个问题更没法回答，只能谈点理解。你说“人很像一个agent”，这里有个常见的认知偏差。科技史上，每当人类造出那个时代最复杂的机器，总会拿它和自己类比：几百年前最复杂的是钟表，那时的“机器人”就是一只小鸟开门、钟表叫两声，当时人们谈智能，就觉得大脑像钟表一样工作。今天，计算机和大模型是我们能造出的最复杂的东西，于是自然觉得“它跟我很像”，这是本性。但要相信，为什么是年青人？50年后，今天的年青人一定能造出比现在复杂得多的东西，到时又会说“那个才像人”。我们会无限逼近，却永远到不了。至于生物算力，从工业革命算起，我们从机械系统、到电气化系统、再到电子系统，复杂度已跨越好几个数量级；而要抵达生物体那样的复杂程度，可能不是几个数量级、而是几百亿个数量级的变化。这条路还长得很，至少我有生之年不担心，你有生之年也不必担心——把最困难的问题留给年青人，反而过得踏实。