《衛報》丨“我必須這么做”：世界最杰出的人工智能科學家之一為何離開美國前往中國

‘I have to do it’: Why one of the world’s most brilliant AI scientists left the US for China

朱松純于北京大學，2025 年 7 月。攝影：Sean Gallagher/衛報

2020年，在美國度過了半生之后，朱松純買了一張單程票回到中國。如今，他或許掌握著決定誰能贏得全球人工智能競賽的關鍵。

作者：Chang Che

2025年9月16日星期二 05:00 BST

在朱松純（Song-Chun Zhu）六歲的時候，他已經遇見過的死亡次數多得數不清——至少他覺得是這樣。那是20世紀70年代初，他的父親在中國農村開了一家村供銷社。除了種地之外，幾乎沒什么可做的，于是那家小店就成了人們休息、恢復精力和分享故事的避風港。朱在那家店里長大，吸收了一輩子的悲劇：朋友死于車禍，親戚因病去世，自殺的故事比比皆是。“那真的很難熬，”朱最近回憶說。“那時人們太窮了。”

年輕的朱開始對人死后留下的東西著迷。有一天，他發現了一本記載家族譜系的書。當他問管家譜的人為什么里面只有祖先的生卒日期，卻沒有他們的生活經歷時，那人平淡地回答說，他們是農民，沒有什么值得記錄的。這個答案讓朱感到恐懼。他立下決心，自己的人生不能是這樣的命運。

如今，56歲的朱已是世界人工智能領域的頂尖權威之一。1992年，他離開中國赴美國哈佛大學攻讀計算機科學博士。后來，在加州大學洛杉磯分校，他領導了全球最活躍的人工智能研究中心之一，贏得了無數重要獎項，并吸引到五角大樓和美國國家科學基金會的重量級科研資助。他因開創性研究——探索機器如何在數據中發現模式——而受到贊譽，這項工作為現代人工智能系統（如ChatGPT和DeepSeek）奠定了基礎。他和妻子、兩個在美國出生的女兒住在洛杉磯穆赫蘭大道上的山頂住宅。他曾以為自己永遠不會離開。

但在2020年8月，在美國生活了28年之后，朱突然讓同事和朋友們大為震驚——他回到中國，出任北京兩所頂尖大學的教授，并擔任北京一家人工智能研究機構的主任。

朱從中國農村到執掌美國領先的人工智能實驗室的旅程，既不可思議，又是更大故事的一部分。近一個世紀以來，世界上最聰明的科學頭腦被美國所吸引，因為在那里他們最能推動自己的研究。這些新來者的工作幫助美國在核武器、半導體和人工智能等技術領域建立起主導地位。而如今，這個時代似乎正在走向終結。唐納德·特朗普正在拆解那些曾經讓美國對國際人才充滿吸引力的社會要素。他切斷科研資金，試圖打壓頂尖大學——在他政府看來，那些大學是敵對機構。在美的中國學生和教授面臨更多壓力。回響起20世紀50年代的“紅色恐慌”，一些中國學生和教授被拘押、驅逐，簽證被吊銷。

即便在特朗普政府圍攻美國科學根基的同時，它也在大肆宣揚要在人工智能領域戰勝中國競爭對手。7月，特朗普宣布在賓夕法尼亞州建立一個價值900億美元的“人工智能中心”，并與硅谷科技領袖密切合作，制定了一份國家藍圖，力圖在全球人工智能的各個方面——從基礎設施到治理——占據主導。“美國是開啟人工智能競賽的國家，”特朗普說。“我今天要宣布，美國將贏得這場競賽。”一個月后，中國也公布了自己的藍圖，誓言要將人工智能融入經濟，從工廠自動化到養老服務。

在經費充裕的北京通用人工智能研究院，朱是少數幾個被委以推進人工智能前沿重任的人之一。他的理念如今正在影響本科課程設計和政策制定。但他的哲學與美國的主流范式截然不同。美國公司如OpenAI、Meta和Anthropic，集體投資了數十億美元，建立在這樣一個前提上：只要有足夠的數據和計算能力，基于神經網絡（模仿大腦神經元的數學系統）構建的模型就能引領人類走向通用人工智能（AGI）的圣杯。廣義上講，AGI是指能夠完成不限于某一狹窄任務，而是能完成任何任務，其水平可與最聰明的人類媲美甚至超越的系統。科技界的一些人還將AGI視為一個轉折點——屆時機器將能夠自我無限改進。他們相信，依賴神經網絡的大型語言模型，距離“起飛”可能只剩五到十年。

朱堅稱，這些想法是建立在沙灘上的。他認為，真正智慧的標志是能夠以最少的輸入推理并實現目標——他稱之為“小數據，大任務”的方法，而不是像ChatGPT等大型語言模型所用的“大數據，小任務”方法。朱的團隊最近指出，AGI的特征包括在新情境下的機智、社會和物理直覺、以及因果關系的理解。朱認為，大型語言模型永遠無法達到這一點。美國的一些人工智能專家同樣對硅谷的主流信條提出質疑，而隨著人工智能的進展放緩、新的產品（如GPT-5）令人失望，他們的聲音今年更為響亮。需要一條不同的道路，而這正是朱在北京努力探索的方向。

在當前的人工智能競賽中，要把純粹的學術探索與地緣問題分開幾乎是不可能的。研究人員選擇在哪里開展工作，已成為一件賭注極高的事情。然而，對某些科學家來說，智力探索的激情——以及個人榮譽的前景——或許依然比國家利益更有吸引力。朱在哈佛時期的同學、20年老友馬克·尼茨伯格（Mark Nitzberg），對朱突然回國感到意外。“我問他：‘你確定要這樣做嗎？’”尼茨伯格告訴我。尼茨伯格回憶，朱的回答是：“他們給了我在美國永遠得不到的資源。如果我想要建造我腦海中的這個系統，那這是千載難逢的機會。我必須去做。”

幾乎所有在西方認識朱松純的人都問過我同一個問題：你去過他的辦公室嗎？它位于北京大學校園北側未名湖后方，仿佛是為了吸引游客而建。一道格子木門標志著入口，之后你會被帶進一個四合院住宅，朱松純在那里講課和舉辦研討會。在那里，他的助手會帶你到大廳的盡頭，那里有一扇后門，通往一片令人嘆為觀止的景觀：巖石、溪流和石榴樹。溪流對岸還有另一處四合院住宅，它建在一座獨立的小島上，可以通過一座石橋到達。那就是朱松純的“辦公室”。

一個春天的早晨，我去拜訪朱先生的時候，他一邊欣賞著自己種的花草，一邊抱怨著前一天的一場雨把小溪弄得渾濁不堪。我問他是誰在維護這片庭院。“我們有一整支隊伍，”他指著一群剛進院子的人說。在朱先生辦公室的對面，小溪的另一邊，是一間玻璃幕墻的會議室，他在這里接待來訪者。我們坐在那里，聽朱先生講述他橫跨兩個超級大國的一生。

1969年，朱出生在長江邊的古老河港鄂州附近，是家中五個孩子中最小的一個。夜晚，在燭光和煤油燈下，教師、牧師和大學畢業生們常常聚集在朱父親工作的供銷社附近舉辦沙龍。朱聽他們辯論，從蘇聯日益加深的阿富汗局勢，到美國大選，無所不包。朱對我說：“等我上小學時，我覺得自己已經對中國和世界正在發生的事情有了很好的理解。”他很清楚自己不想留在家鄉父親的店里工作。

朱松純是當地高中的尖子生，后來考入位于安徽的中國科技大學，主修計算機科學。1986年，朱松純開始攻讀學位時，中美關系已恢復正常，他的一些教授首批受國家公派訪美。他們帶回了大量書籍，準備翻譯。“當時，我們把美國視為一座燈塔，一座科學的圣殿，”朱松純說。

進口書籍中包括英國神經科學家大衛·馬爾的《視覺》（Vision）。馬爾的著作將人類視覺——一個生物過程——分解成數學框架，堪稱經典。馬爾的著作表明，機器或許有一天能夠像人類一樣“看”世界。朱松純對此著迷不已。從那時起，他就夢想著能夠繪制智能圖譜——我們如何思考、推理和進行道德判斷——如同物理學家繪制宇宙圖譜般精準。對他來說，構建通用人工智能并非最終目標，而是他更深層次追求的一部分：為心靈發現“萬物理論”。

據悉，朱松純近年來曾兩次公開落淚。第一次是在向學生講述他被哈佛大學錄取的故事時。1991年，朱松純從中國科學技術大學畢業時，家境貧寒，無力支付美國大學的申請費。但他還是申請了，沒有支付任何費用，盡管他沒有申請美國最頂尖的大學——他不敢。不管怎樣，他被拒絕了。第二年，一位教授建議朱松純再次申請，說常春藤盟校資金更雄厚，可能不會在意那筆漏交的申請費。幾個月后，他驚訝地收到哈佛大學寄來的一封厚厚的黃色信封，信中他得知，哈佛大學將全額資助他攻讀計算機科學博士學位。“這改變了我的一生，”朱松純說。

2025年7月10日，朱松純在北京大學辦公室外的花園里。攝影：Sean Gallagher/《衛報》

做出錄取決定的人是大衛·芒福德，一位獲獎無數的數學家和菲爾茲獎得主。幾年前，他開始研究計算機視覺——人工智能的一個領域，專注于讓機器能夠識別和處理視覺信息。當芒福德遇到一位來自中國中部的申請者，這位申請者提出了一個關于智能的“萬物理論”，并把馬爾（Marr）視為自己的靈感來源時，他被深深吸引了。“我對他的視野以及他以如此全面的方式來研究人工智能的方法感到震驚，”芒福德對我說。在2020年的一次采訪中，芒福德——后來成為朱的導師——提到他意識到自己“遇到了一件特別的事情”的那一刻。朱參加了一小時的考試，但留了一道題空白。不是因為太難，而是因為太簡單。“他說，‘這太荒唐了，’”芒福德回憶道，“但其他問題他都答得完美無缺。”

在我們整個春天的談話中，朱似乎把哈佛與他少年時夢想中的美國聯系在一起：一個開放的實驗室，一個來自中國農村的鄉下孩子，只要有足夠的闖勁，就能把科技奇跡變成現實。這是愛迪生和愛因斯坦的美國，是那個歡迎猶太物理學家逃離希特勒德國、并為他們提供庇護、尊嚴和洛斯阿拉莫斯實驗室的國度。在朱看來，這是一個把智慧和雄心置于種族、意識形態和國籍之上的國家。在哈佛，他從未覺得格格不入，盡管有時對新環境感到困惑。有一次，他問同學尼茨伯格，為什么沒有人去采摘哈佛校園里樹上的蘋果。他覺得那是浪費食物。

直到1997年，朱才在美國真正經歷了文化沖擊。在哈佛完成博士學位并在布朗大學短暫任職后，他來到斯坦福任講師。他的妻子珍妮也隨行，她是朱在中國科大時的同學，兩人在1994年結婚。當時的灣區正充滿著互聯網泡沫的興奮氣氛。雅虎剛剛在華爾街上市，風險投資人云集校園。朱所在系的兩位博士生，拉里·佩奇和謝爾蓋·布林，剛剛創造了一個名為 google.com 的搜索引擎。隨著學生們蜂擁而至學習網絡開發課程，朱開設的更偏理論的模式識別課程卻難以吸引興趣。這讓他感到沮喪。“在哈佛，大家關心的是理解。他們的校徽是三本書，”他對我說。但斯坦福的校徽——一棵樹后面一個“S”——在他看來，“就像一個美元符號”。

朱在斯坦福待了一年后轉到俄亥俄州立大學，在那里他覺得文化缺乏雄心、過于地方化。2002年他又來到加州大學洛杉磯分校，在33歲時獲得終身教職。同年，珍妮生下了他們的二女兒朱易。一年后，他獲得了計算機視覺領域的最高獎——馬爾獎。同事們把他比作史蒂夫·喬布斯，因為他的強烈激情和對平庸的零容忍。當我問起他在加州大學洛杉磯分校的一位合作者與朱共事是什么感覺時，他說：“感覺就像我身處前線的戰場。我們不會端著一杯咖啡坐下來聊生活或家庭。這種事從來沒有發生過。永遠只是工作和研究。”

在朱在加州大學洛杉磯分校的18年間，他所處的領域經歷了幾乎難以想象的變化。在這段時期的大約前半段，他是人工智能主流中的領軍人物。然而在后半段，他卻日益感到幻滅。與不同的人交談，他們會提出不同的理論來解釋朱為何最終決定離開美國，但幾乎毫無疑問的是，至少在某種程度上，他受到了與自己曾經幫助塑造的領域產生智識疏離感的影響。

朱與所謂“人工智能教父”——Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 等人——的關系，說得委婉一點，是復雜的。不過曾經有一段時間，他們的理念大體一致。受“制造智能機器”的共同目標吸引，他們都認為視覺感知是必須攻克的關鍵問題。直到20世紀80年代末和90年代，讓計算機“看”的主流方法還是靠手工編寫的指令。比如，要讓計算機識別一位手寫的數字，研究人員必須寫下詳盡的程序，覆蓋所有可能的筆畫組合情況。這種基于規則的方法非常脆弱——手寫稍有變化，就可能破壞邏輯。

隨后出現了一系列突破。20世紀80年代末，時任AT&T貝爾實驗室研究員的LeCun開發了一種強大的神經網絡，通過成千上萬的樣本訓練，它學會了識別手寫的郵政編碼。與此同時，在哈佛和布朗大學，也出現了另一條發展路徑。1995年，朱與那里的研究團隊開始開發基于概率的方法，能夠學習識別圖案和紋理（例如獵豹斑點、草地等），甚至還能生成新的樣本。這些并不是神經網絡。朱稱自己的團隊為“哈佛-布朗學派”，他們把視覺問題視為統計學問題，依賴于“貝葉斯推斷”“馬爾可夫隨機場”等方法。兩派使用著不同的數學語言，在哲學上也存在分歧。但他們共享一個底層邏輯：數據，而非手工指令，才是機器理解世界、復現世界模式的基礎——這種思想延續到今天的人工智能系統，如ChatGPT。

在整個90年代末和2000年代初，朱與“哈佛-布朗學派”是計算機視覺領域最具影響力的聲音之一。他們的統計模型幫助許多研究者認識到，數據匱乏才是阻礙AI發展的關鍵瓶頸。為解決這一問題，2004年，朱赴加州大學洛杉磯分校工作兩年后，便與一位微軟高管在家鄉鄂州創立了“蓮花山研究院”。研究人員對日常物體（如桌子、杯子等）的圖像進行標注，并放入一個大型數據集，用于訓練更強大的統計模型。蓮花山研究院是最早嘗試構建大規模數據集以改進和測試AI系統的項目之一。

然而到2009年，朱開始對數據驅動的方法失去信心。他的團隊在蓮花山已標注了超過50萬張圖像，但朱困擾于一個簡單問題：圖像的標注方式，往往依賴于研究者希望機器完成的具體任務，帶有一定的任意性。比如，如果任務是讓機器人識別一個杯子以便抓取，那么把手柄標出來至關重要；但如果任務是估算杯子的市場價值，那么品牌和材質的細節更為重要。朱認為，真正可泛化的智能必須能夠“超越”數據去思考。他對我解釋說：“比如你用一本書訓練機器，它可能學會了人們是如何說話的，但我們為什么要說這些話？我們是如何想到并說出來的？”這一更深層次的認知能力是缺失的。2010年，朱關閉了研究院，轉而嘗試構建具有“認知架構”的智能體——能夠在物理與社會環境中，以極少的數據進行推理、規劃與進化。

他選擇的時機再糟糕不過了。大約在同一時間，普林斯頓大學的助理教授李飛飛發布了ImageNet，這是一個更大的數據集，包含300多萬張帶標簽的常見物體圖像，例如狗、椅子和自行車。（李飛飛曾參加過蓮花山研究所的一個研討會，后來稱朱教授是她的影響者之一。）ImageNet是公開的，其規模和相對簡單的結構使人工智能研究人員能夠測試和完善他們的圖像識別算法。2012年秋季，辛頓及其團隊開發的神經網絡在ImageNet競賽中大獲全勝，鞏固了神經網絡的主導地位，并掀起了持續至今的全球人工智能應用浪潮。

“就在我對大數據敬而遠之的時候，它卻爆發了，”朱多年后在給導師芒福德（Mumford）的信中寫道。朱與神經網絡學派最公開的沖突發生在2012年，而就在幾個月后，后者便在ImageNet圖像識別挑戰賽中大獲全勝。當時，朱是美國頂級計算機視覺會議CVPR（計算機視覺與模式識別會議）的大會主席，同年，一篇由LeCun與人合著、涉及神經網絡的論文遭到拒稿。LeCun給組委會寫了一封措辭激烈的信，稱同行評審“荒謬至極”，以至于他不知道“該如何寫回復而不冒犯評審專家”。即便到了今天，朱仍堅持認為評審專家拒稿的決定是正確的。“那篇論文的理論工作不夠嚴謹，”他告訴我，“得說清楚你到底在做什么。它好在哪里？”朱的質疑直指他對神經網絡存有的核心疑慮：盡管神經網絡在眾多任務中表現極其出色，但要弄明白其背后的原理卻并不容易。在朱看來，這催生了一種自滿的文化，一種“為追求性能不惜一切代價”的心態。他認為，一個更完善的系統應當更具結構性和可靠性——無論是系統本身，還是其開發者，都應能對系統的輸出結果作出解釋。

盡管朱心存疑慮，ImageNet挑戰賽的勝利還是引爆了人工智能領域的“淘金熱”，許多神經網絡領域的先驅也因其成果而備受贊譽。辛頓（Hinton）隨后加入了谷歌；LeCun轉投Meta；而與他人共同研發出那套贏得ImageNet挑戰賽的神經網絡系統的伊利亞·薩茨克弗（Ilya Sutskever），則協助創立了OpenAI。2018年，辛頓、LeCun與本吉奧（Bengio）憑借在神經網絡領域的研究成果，共同獲得了計算機科學領域的最高榮譽——圖靈獎。2024年，辛頓又因“在人工神經網絡機器學習領域作出開創性發現與發明”，成為諾貝爾物理學獎的聯合得主之一。

在給芒福德的信中，朱稱自己對所選的道路“無怨無悔”。但他坦言，令他感到不滿的是，在他看來，辛頓團隊收獲了本該屬于他早期研究的成果。朱告訴我，20世紀80至90年代，哈佛-布朗學派研發的統計模型與算法“為后來的深度學習和大型語言模型奠定了基礎”。他聲稱，辛頓及其團隊“并未認可這一點”。朱一位長期在美國工作的合作者（因擔心遭到美國政府報復而要求匿名）則對朱的這一說法提出了異議。這位合作者表示，朱作為計算機視覺領域“數據驅動范式”的早期倡導者之一，確實理應獲得更多認可，但辛頓團隊設計出的算法才完善了這一方法，并使其具備了規模化應用的能力。（辛頓與本吉奧拒絕置評；LeCun未回應置評請求。）

2010年代中后期，當神經網絡在人臉識別、疾病診斷等領域的問題上取得驚人進展時，朱卻在研讀哲學——他告訴我，儒家學者“對世界的理解比人工智能研究者深刻得多”——同時默默鉆研自己的認知架構理論。他正走著一條孤獨的道路。2019年，朱再次擔任CVPR大會主席。在審閱提交的論文時，他的心沉了下去：幾乎所有論文都只關注在特定狹窄任務上，通過神經網絡實現微小的性能提升。此時，朱對神經網絡的反對已變得發自內心。加州大學洛杉磯分校一位曾師從朱的博士生回憶，自己因在論文中暗中使用神經網絡，曾多次遭到朱的斥責。朱身邊的人都知道要避開那些“禁忌詞匯”——“神經網絡”（neural nets）、“深度學習”（deep learning）、“Transformer”（即GPT中的“T”）。有一次，在朱于洛杉磯創辦的一家初創公司的全員會議上，一名新員工無意中在演示文稿里加了一張關于深度學習的幻燈片。據當時在場的人透露，朱在全公司人面前怒斥了這名員工。（朱則稱此事“被夸大了”。）

“一旦他確立了某種愿景，”朱的一位長期合作者如是評價，語氣中帶著幾分委婉，“他就會極其堅定地認為自己是對的。”

隨著朱松純的理念被邊緣化，美國對于華裔科學家的整體環境也變得越來越不那么友好。2018 年，美國司法部啟動了“中國計劃”，該計劃的批評者聲稱其依賴種族定性。超過 100 名華裔教授因涉嫌竊取敏感技術而受到調查。大多數被正式指控的人的指控都被駁回或撤銷，很少有人被發現參與了直接的知識產權盜竊。特朗普時代改變了華裔科學家與美國的關系。根據一項著名的學術研究，2018 年后，在美國的資深華人學者的回國數量幾乎翻了一番。

2018年底，朱先生開始接到硅谷新聞網站The Information記者的電話，詢問他最近從中國電信巨頭華為獲得的15萬美元資助。同月，美國將華為列為國家安全威脅。朱先生告訴我，這筆華為的錢沒有任何附加條件，他用這筆錢資助了他的博士生的研究。為了盡快平息此事，他告訴記者，他以后不會接受華為的任何捐款。“目前，中美關系很糟糕，”他當時說道，“我們被夾在中間了。”

隨著中美關系惡化，朱發現獲得人工智能研究資金越來越困難，此前這些資金大部分來自美國軍方。他說，他從未被聯邦特工盤問過，也沒有被美國邊境官員攔下詢問他的研究和與中國的關系，但他以前的博士生卻被攔下問話。據尼茨伯格說，“中國計劃”啟動后，朱的一些學生已經習慣了在入境處被耽擱，以至于他們在安排參加會議的行程時，會把在機場的額外時間預留出來。

在這種環境下，中國被視為美國的直接競爭對手，甚至是威脅，長期以來被視為正常的與中國的科學聯系現在籠罩在懷疑的陰云之下。這在很大程度上是基于對學術研究實際運作方式的誤解。2024 年，眾議院邁克·加拉格爾要求加州大學洛杉磯分校和聯邦機構提供文件，點名朱松純為何能獲得數百萬美元的聯邦資助。

五月，我第二次拜訪朱的辦公室時，我們討論了這些指控。一位秘書給我們倒了茶，茶杯一空就給我們續。朱否認與北京理工大學有任何關系，但承認他曾共同指導過一位來自北京理工大學的博士生，該博士生在蓮花山實驗室工作。他還告訴我，2009年，他在加州大學洛杉磯分校工作期間，他的蓮花山團隊曾向鄂州市政府申請過一項地方人才計劃的資助，他用這筆錢補貼研究人員的工資。（他說，這并非“千人計劃”的一部分。這項國家級計劃催生了許多地方類似計劃，它們借用該計劃的標簽來吸引頂尖學者到各自的地方。）他還補充說，在那里進行的圖像注釋工作并沒有什么“敏感”之處。他說，2010年他關閉研究所后，資金就失效了。至于為什么選擇在中國設立研究所，朱民說，原因與這些年來在中國設立的數千家其他美國企業一樣，人工成本低。

朱松純說，2020年夏天，他決定離開美國。他表示，自己對人工智能領域的發展方向以及美國的政治氣候感到不滿。此外，還有個人因素。他的小女兒朱易是一名花樣滑冰運動員，2018年被招募代表中國參加2022年北京冬奧會。到2019年，她已成為中國公民，并在北京與中國隊一起比賽和訓練。

朱告訴我，在決定離開的時候，他當時并沒有收到任何來自中國機構的工作邀請。到了秋天，他才先后收到了北京大學和清華大學的全職教授職位邀請。隨后，北京市同意資助由朱主導的一所人工智能研究院，該研究院將被命名為“北京通用人工智能研究院（BigAI）”。

然而，兩位知情人士對朱的時間線提出了質疑。他們表示，朱與北京市的談話開始得更早——在2018年初——而且討論的不僅是他可能回國的問題，還涉及到他的小女兒。2018年1月，朱易在美國花樣滑冰錦標賽上獲得了新秀組冠軍。不久后，中國奧委會將她與自由式滑雪運動員谷愛凌一同招入同一批次。當我將這些質疑轉述給朱時，他稱這些網絡上的猜測“完全錯誤”，“這不是中國的運作方式”。他說在2018年初確實討論過女兒的招募事宜，但否認在這些對話中曾討論過他自己的回國。

2020年8月，朱買了一張單程機票飛往中國。加州大學洛杉磯分校的許多同事和研究生直到他已經離開，才知道他有離開的打算。他甚至對住在灣區的大女兒也隱瞞了這一決定。朱把自己的保密歸因于環境的動蕩。特朗普第一任期內，針對華人的仇恨犯罪激增。我理解朱的意思是，他不想因為搬遷的決定而被公開當作替罪羊。他清楚自己的個人選擇承載著更大的地緣分量。

在離開美國的那個早晨，朱站在自家屋外，拉著行李箱，望向陽光灑落的洛杉磯群山。在車道的盡頭，他回過頭，停下腳步，欣賞了一眼自己的玫瑰園。那是他童年時聽著村莊外世界的故事所能想象到的一切。如今，他在告別。

朱松純第二次落淚——他說“感動不已”——是和學生們一起觀看錢學森生平的紀錄片時。錢學森出生于中國，畢業于麻省理工學院，是火箭科學家，參與了曼哈頓計劃，幫助研發了美國第一枚彈道導彈。在麥卡錫時代，美國當局因涉嫌間諜活動吊銷了錢學森的安全許可并將他軟禁。由于沒有證據支持這些指控，1955年，美國將他遣返回中國以換取美國戰俘。回國后，錢學森領導了一系列軍事和技術突破，幫助中國成為今天的超級大國。在他領導的“兩彈一星”計劃下，中國發展出了發射可打擊美國的彈道導彈的能力。

在美國，錢學森的故事被視為美國自我毀滅的警示故事。在中國的版本中，錢學森是一位無私的愛國者，他心甘情愿放棄在美國舒適的生活，來為落后的祖國服務。20世紀80年代，錢學森在朱松純這樣的有抱負的科學家群體中家喻戶曉。自從朱松純回國后，兩者之間的相似之處就更加明顯了。當我問他關于這個建議的問題時，他的回答很低調。“在美國，學者一直希望啟動人工智能的曼哈頓計劃，”他說。“中國也應該有一個人工智能計劃。這是很自然的，這不是什么秘密。”

當我問他，誰贏得人工智能競賽——美國還是中國——是否重要時，他頓了頓。“我希望硅谷贏嗎？可能不會。”他說，他希望最符合倫理道德的人工智能版本獲勝。

在我們交談中，朱松純指出，考慮到特朗普第二屆政府的焦土政治，他的離職現在看來是多么有先見之明。在最近的一項民意調查中，四分之三的美國科學家表示他們正在考慮離開。包括 LeCun 在內的許多人工智能領袖都公開表示，特朗普削減科研預算將如何損害他們的工作。中國的大學利用這股人才外流的浪潮，吸引哈佛學生和在最近聯邦預算削減后失業的研究人員。歐盟也在做同樣的事情。

美國右翼普遍認為，美國已經失去了曼哈頓計劃或阿波羅計劃所體現的雄心壯志，而且正在落后。中國電動汽車在歐洲鄉村飛馳，美國藥店嚴重依賴中國制造的原料。中國在科技期刊上發表的論文數量已經超過美國，而且這一差距可能還會擴大。每年從中國大學畢業的STEM 專業學生數量是美國的四倍。危險在于，在趕走國際人才的過程中，美國有可能失去曾經相對于競爭對手的優勢之一。（“我在北京大學的博士生至少與麻省理工學院和斯坦福大學的博士生不相上下，”朱自豪地告訴我。）對世界上最聰明的頭腦的開放幫助美國在人工智能以及無數其他領域確立了領先地位。

朱松純離開美國時，他的合作者擔心他在中國的研究會失去獨立性。相反，朱松純表示，他覺得在北京專注于研究更自由。在實踐中，中國科學家往往享有相當大的自主權，如果他們在具有戰略意義的領域工作，就能獲得充分的資源。

在美國，原則上從未受到束縛的學者如今感受到了特朗普政府的突然打擊。數十億美元的研究經費被暫停，直到大學默許哈佛大學校長所說的對大學“知識環境”的“政府直接監管”。今年3月，哥倫比亞大學同意對其中東、南亞和非洲研究系進行新的監管。香港科技大學前校長、加州大學洛杉磯分校前學院院長陳繁昌在兩種大學體系都有工作經驗。他告訴我，他現在在美國看到的情況十分糟糕。“我們過去可以清楚地說，美國大學獨立于政客。這是美國學術體系的優勢，”陳繁昌告訴我。“我現在不能再這么說了。”

在中國和美國，朱都以一位嚴格的學術導師聞名，堅持嚴苛的學術正統。據他在北京的現任學生說，他有一句常掛在嘴邊的話，如今已被制作成動圖，在他們的群聊里廣泛流傳：“如果你再這樣做，就會被開除！”換句話說，朱不是一個容易被說服的人。因此，當 OpenAI 在2022年推出 ChatGPT 時，中國科技界大為震驚——一位中國人工智能創業者甚至承認自己感到“迷失”，并且“失眠”，因為被西方再次超越而備受打擊——但朱卻毫不動搖。2023年初的一次人工智能研討會上，他避免對 ChatGPT 作為技術成就給予任何贊美。他說，大語言模型“仍然無法”達到通用人工智能的標準，因為它們并不“具備理解或與人類價值觀對齊的能力”。

同年晚些時候，朱認為對自己人生有重大影響、因錄取他進入哈佛而改變了他命運的教授芒福德前往北京領取一項數學獎。當時芒福德已年逾八十，退休近十年。芒福德告訴我，若不是想“看看宋君在做什么”，他大概不會成行。兩人關系十分親近，過去常在朱的UCLA實驗室見面。在朱的北京大學辦公室里，掛著一封芒福德寫給他的信，信中寫道：“我覺得你確實是我的學術繼承人。”

2025年3月，北京中關村論壇上，一個類人機器人與記者握手。圖片來源：VCG/Getty Images

然而，他們并非事事都意見一致。盡管朱在很大程度上對神經網絡不屑一顧，但芒福德卻在其數學結構中看到了一些深刻的東西，他想鼓勵這位昔日的學生重新審視自己的觀點。“最重要的是，”芒福德告訴我，“我想表達的是，我認為 BigAI 要想成功，必須擁有一個龐大的團隊來研究深度學習技術。”

在北京，芒福德陪朱松純漫步于北大校園的小溪、柳樹和鋪好的道路上，并與朱松純的家人共進晚餐。之后，芒福德開始闡述他的觀點。朱松純的朋友和學生告訴我，他的方案似乎在某種程度上奏效了。他允許學生在某些任務上試驗Transformer——最先進的神經網絡架構。曾經將神經網絡偷偷帶入像Contropband這樣的項目的研究人員表示，他們可以更公開地使用它們。芒福德后來告訴我，朱松純是“迄今為止我所教過的計算機視覺領域最聰明的學生”。然而，“他花了很長時間才意識到深度學習正在創造巨大的奇跡。我認為這是他的一個重大錯誤。”

盡管如此，在朱的通用人工智能愿景中，神經網絡的作用始終有限。“我們并不是拒絕這些方法，”朱告訴我，“我們只是說它們有自己的用武之地。”

三月的一個周六早上，朱邀請我參加在北京舉行的年度科技論壇，BigAI 正在會場展示其最新技術。一只機器狗在會議大樓里蹦蹦跳跳，圍觀者高喊著指令（“坐下！坐下！我說坐下！”）。不遠處，孩子們圍著一根細長的機械臂，下著圍棋策略游戲。主廳外，一個有著杏仁色眼睛的人形女性頭部茫然地凝視著人群。當訪客走近時，它會掃描對方的面部。很快，它的硅膠皮膚開始抽動，扭出與訪客相似的面部表情。

在去年的科技論壇上，BigAI 發布了一個名為 TongTong 的虛擬人形兒童機器人，他們希望它能夠具備大多數人工智能所缺乏的能力。研究人員普遍認為，對物理和社會世界運作方式的常識性直覺是神經網絡最難掌握的技能之一。正如 LeCun 最近所說：“我們擁有能夠通過律師資格考試的法學碩士，所以他們一定很聰明。但他們不可能像任何 17 歲的孩子一樣在 20 小時內學會開車，也不可能像任何 10 歲的孩子一樣一次性學會把碗碟裝滿洗碗機。這是為什么呢？我們缺少什么？” TongTong 還沒有準備好從事法律工作，但它似乎能夠把碗碟裝進洗碗機。它的設計初衷是模仿三到四歲兒童的認知和情感能力。

今年，BigAI 團隊首次推出了TongTong 2.0，他們聲稱它擁有五六歲兒童的能力。在一個大屏幕上，TongTong 2.0 以動畫女孩的形象出現在虛擬客廳中。在會議室前面，一位 BigAI 工程師正在現場演示 TongTong 的能力。當工程師要求 TongTong 與她的朋友 LeLe（另一個 AI 代理）合作尋找玩具時，TongTong 似乎避開了她朋友已經搜索過的區域。后來，當 TongTong 被要求從夠不著的書架上取回電視遙控器時，她用墊子給自己額外的支撐。（當提示 ChatGPT 執行類似任務時，研究人員發現它是一個“缺乏經驗的常識性問題解決者”。朱松純認為，ChatGPT 等深度學習系統無法克服這一弱點。）

目前，TongTong 僅作為一款在模擬環境中運行的軟件存在，而非物理世界中的 3D 機器人。演講結束后，BigAI 宣布與多家機器人公司建立合作伙伴關系。對朱的技術而言，一個關鍵的考驗在于它能否以具身系統的形式存在，并仍然能夠執行他所重視的推理和規劃功能。

演講開始前，朱松純身著藍色西裝登上講臺，發表主題演講。他首先將自己的人工智能理念與所謂的“硅谷敘事”進行了對比，后者認為通用人工智能可以通過更多數據和計算能力來實現。正如朱松純在后來發表的演講稿中所說，媒體、公眾和機構一直被一種虛假的敘事所誤導，這種敘事催生了大量空洞的中國“人工智能研究所”，并抬高了初創企業的估值。這種誤導的后果之一是，它讓中國人誤以為他們是西方“束縛”（或稱“kabozi”）的受害者。“kabozi”一詞后來被用來指代美國對華高端計算機芯片的出口管制。對朱松純來說，阻礙人工智能進步的關鍵因素并非計算能力不足，而是對整個主題的錯誤認識。這場最初在會議和同行評審期刊上進行的學術爭論，如今似乎卷入了一場劃時代的技術霸權之爭。

朱松純的觀點非常一致，但表達信息的方式多年來卻有所轉變。朱松純表示，中國需要“抵制盲目追隨”硅谷的敘事，發展自己“自給自足”的人工智能戰略。然而，在我與朱松純的四次會面中，我感覺他更關注的是學術爭論的利害關系，而非兩國之間的國際競爭——他分別在這兩個國家度過了人生的一半時光。

當我離開朱的四合院時，已是傍晚。太陽斜落到屋頂之下，把玉蘭花映照得一片粉紅。朱陪我走到標記著他辦公室入口的格柵籬笆前。他想再次強調，“過去30年，我一直專注于一件事。那就是人工智能的統一理論。為了建立理解。這是我唯一的動力，”他對我說。他又提起了自己與芒福德的研究。“哈佛-布朗計算機科學學派，”朱自豪地說。“這正是我們在這里延續的東西。”

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