在人工智能飛速發展的今天，清華大學智能產業研究院院長、中國工程院外籍院士張亞勤，以其深厚的學術背景和產業洞察，對人工智能的未來圖景提出了兩個引人深思的預測：具有全球影響力的基礎大模型（Foundation Model）將高度集中，最終不會超過10個；而在十年左右的時間尺度內，全球機器人的數量有望超過人類。這兩個判斷共同指向一個由高度集約化的“大腦”和廣泛分布的“肢體”所構成的智能新世界，其中，基礎軟件與服務將扮演至關重要的核心角色。

一、 基礎大模型：從“百模大戰”到“數模鼎立”

當前，全球范圍內正上演著一場“百模大戰”，各類機構爭相投入巨資研發自己的大語言模型或基礎模型。張亞勤院士認為，這種局面將不會持續。基礎大模型的研發、訓練和持續迭代，需要天文數字級的算力投入、頂尖的算法人才團隊以及海量高質量的數據，這構成了極高的技術和資金壁壘。市場將遵循“贏家通吃”的規律，只有少數在技術、生態、應用和商業閉環上建立起全面優勢的模型能夠存活并成為真正的“基礎”設施。

這不超過10個的“超級大腦”，將像今天的操作系統或搜索引擎一樣，成為數字世界的底層支柱。它們不會孤立存在，而是會形成一個分層的生態系統：頂層的幾個通用大模型提供最核心的認知與生成能力；其下可能衍生出針對特定行業、領域或任務的垂直模型。絕大多數企業和開發者將不再需要從零開始訓練模型，而是基于這些強大的基礎模型，通過精調（Fine-tuning）、提示工程（Prompt Engineering）或模型即服務（MaaS）的方式，快速構建自己的智能化應用。這正是 “基礎軟件服務” 核心價值的體現——將極其復雜的AI能力，轉化為易用、可靠、可擴展的服務。

二、 機器人爆發：智能的“肢體”廣泛延伸

與高度集中的“大腦”相對應的是，作為智能“肢體”的機器人將迎來爆發式增長。張亞勤院士預測，在十年后，機器人的數量可能超過人類。這里的“機器人”是廣義的，不僅包括我們印象中的人形或工業機械臂，更涵蓋自動駕駛汽車、無人機、智能家電、智能穿戴設備乃至智能工廠中的每一個自動化單元。它們都是承載了感知、決策和執行能力的智能終端。

這一增長的驅動力是多方面的：首先是基礎大模型帶來的“大腦”賦能，尤其是多模態大模型的發展，讓機器人能更好地理解復雜環境、進行自然交互和完成開放任務。傳感器、芯片、電池等硬件技術的成熟與成本下降，為機器人的普及鋪平了道路。在老齡化社會加劇、勞動力成本上升、以及人類對從重復性勞動中解放出來的迫切需求下，機器人在生產、物流、家政、醫療、陪伴等場景的應用將變得無處不在。每一個機器人，都將成為基礎大模型服務的一個“端”，實時調用云端的智能，完成具體工作。

三、 基礎軟件服務：連接“大腦”與“肢體”的神經網絡

在“少數超級大腦”驅動“海量智能肢體”的框架下，連接兩者的 “基礎軟件服務” 就成為了關鍵。它包含但不限于：

1. 模型服務平臺：提供大模型的API調用、精調工具鏈、版本管理和監控服務，降低AI使用門檻。
2. 機器人操作系統（ROS及其演進版本）：為各類機器人硬件提供統一的開發框架、中間件和工具集。
3. 仿真與數字孿生服務：在虛擬世界中大規模、低成本地訓練和測試機器人算法，加速落地進程。
4. 數據管理與編排服務：處理機器人產生的海量實時數據，并進行清洗、標注、回流，用于持續優化云端模型。
5. 安全與倫理保障框架：確保整個系統在可控、可靠、可信、安全的軌道上運行。

這套基礎軟件服務，將是未來智能社會的“操作系統”。它決定了智能能力分發的效率、機器人應用的開發速度以及整個生態的繁榮程度。誰能在這一層建立標準、提供最優體驗，誰就將掌握下一代產業生態的主動權。

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張亞勤院士的洞見，為我們勾勒出一個清晰而宏大的趨勢：人工智能的發展正走向“核心能力集中化”與“應用終端泛在化”并行的道路。不超過10個的基礎大模型將成為智慧的“泉眼”，而數以百億計的機器人將成為涌向世界每個角落的“溪流”。在這幅圖景中，看不見卻無處不在的 基礎軟件服務，正是輸送智慧的水系與河床。對于國家、產業和創業者而言，爭奪“泉眼”地位固然重要，但構建和維護好縱橫交錯的“智慧河床”，或許才是讓智能之水真正滋潤千行百業、創造普遍價值的關鍵所在。未來十年，我們將共同見證這一結構性變革從預言走向現實。