一“源”开，万物生

不会编程，也能开发AI应用；传统制造企业不必从头研发，就能用上“懂行”的AI数字员工；一款机器人“通用大脑”开放后，开始走进药房、工厂和物流场景……

这些看似不相干的场景，在刚刚落幕的2026年世界互联网大会乌镇峰会上，指向了同一个关键词——开源。

开源究竟是什么？它打开的又是什么？

走进全国首个开源主题生态体验馆，大模型交互终端前围满了人。

“帮我做一份乌镇游玩攻略。”一位不会编程的观众对着屏幕说。几秒钟后，一份完整的指南跳了出来：游玩路线、门票预约、交通攻略，一应俱全。

没有敲一行代码，开源模型就把一个普通人的想法变成了现实。“像聊天一样，不用懂技术，也能让AI干活。”观众王先生说。

看得见、摸得着——这正是今年乌镇峰会最直观的变化。开源，曾经属于程序员的专业词汇，如今正走到普通人面前。

代码，被打开了。

而打开的，显然不只是代码。

共享底座

先算一笔账。

杭州松鲜鲜自然调味品有限公司有500名员工，是典型的制造业企业。

几年前，这样的企业想要一套自己的AI系统，几乎只有两条路：要么，斥巨资购买外部服务，把数据拱手交出；要么，自建团队从零研发——训练一个大模型动辄以千万元计，还得养起一支顶尖的算法团队。

两条路，一条花钱买个不放心，一条烧钱赌个不确定。

对一家调味品厂来说，这笔账，怎么算都划不来。

现在，第三条路出现了。松鲜鲜基于开源模型打造了AI数字员工，打通采购、仓储等多条业务线，每周动态抓取数据、主动挖掘管理线索，帮助企业提升经营效率。

“我们享受到了开源开放的红利。”公司CEO朱苏皖君说，“DeepSeek等国产大模型开源，才让我们有得选。我们基于这些大模型做二次集成开发，再应用到企业里，拿到了结果。”

松鲜鲜们踩着的，是别人搭好的“底座”。这个底座有多厚？在“互联网之光”博览会的一间机器人智慧药房里，看得清清楚楚。

药品整齐摆放在货架上，一台机器人在约80厘米宽的窄通道里穿梭，自主接单、找药、分拣、交付，全程无需人工插手。这套方案已在上海多家零售门店部署，无需改造货架、无需调整布局，机器人便能适应原有环境，替药剂师分担高频、重复的分拣工作。

驱动这台机器人的，是蚂蚁灵波今年1月发布并全栈开源的LingBot系列具身智能模型。这些模型没有躺在代码仓库里“吃灰”。韩国FastOPD研究以它为“教师”，训练更轻量的机器人模型；瑞士洛桑联邦理工学院基于它开展珊瑚礁三维重建。

换上不同的“身体”，还是同一套“大脑”。这套模型已适配宇树、智元、银河通用等17个品牌的20种机器人构型，能够应用于药房分拣、工厂上下料和仓库搬运等不同场景。

为什么要把这样的技术开放出来？机器人走进真实产业，涉及本体适配、算法研发和场景应用等多个环节。如果每家企业都从头采集数据、训练模型，投入巨大，也难以形成规模。开源，则提供了共同的技术起点。

账算到这里，第一层答案已经清楚：开源是降低门槛。

共建生态

“只有开源才能普及，只有普及才能创造可持续、普惠的智能时代。”

乌镇峰会开幕式上，阿里巴巴集团联合创始人、董事会主席蔡崇信的这句话，道出了不少参会者的共识。

共识之下，是实打实的数字：截至目前，阿里千问已开源超过470款模型，全球累计下载量突破40亿次，衍生模型超过33万个；阿里创建运营的“魔搭”，已成为中国最大的AI开源社区，聚集了全球239个国家和地区的3300万用户。

数字背后，是一个朴素的判断：开源真正打开的，不只是技术使用权，更是创新参与权。

这扇门开得有多远？

先看一个来自非洲的例子。在乌干达，一个非营利性组织基于千问开源模型开发了本地语言模型，已经覆盖68种非洲语言，帮助越来越多的非洲人跨越基础模型门槛、突破语言限制，跨入AI之门。

门越开越远，开门的人也在变。

中国工程院院士、之江实验室主任王坚在峰会上点出这种变化：软件时代，全球格局已定，中国更多是开源思想的受益者；人工智能时代，格局远未落定，中国正成为重要的贡献者。

从受益者到贡献者——一词之变，是位置的切换。

为什么要开源？DeepSeek研究工程师高熙的答案，简单得近乎直白：“我们选择开源的答案很简单——就是为了让AGI（通用人工智能）更快到来。”

在他看来，人工智能发展真正的对手不是其他模型公司，而是时间。“当AGI到来时，你不会在乎它究竟是哪家模型公司带来的。”

与其筑墙，不如拆墙——把新方法、新结构开放出来，让更多团队一起验证、一起推进。

于是，一幅新的创新图景出现了：一家企业贡献基础模型，一所高校在此基础上做研究，一家中小企业围绕自身业务开发应用，一个海外团队针对本地语言文化做改造……

一棒接一棒。原本攥在少数机构手里的研发能力，正在扩散成一片更广阔的生态。

共担责任

开源，并不意味着把技术放出来就万事大吉。

模型开放后，谁来维护？发现漏洞如何修复？技术能力被滥用怎么办？随着模型越来越强，这些问题成为开放生态必须直面的现实考题。

在“人工智能乌镇对话”上，国际人工智能治理协会主席约翰·希金斯特别提到：“如今的开源开放，不仅是贡献和获益，还有责任。”

风险是实实在在的。开源模型具备不可撤回性，模型开源后传播面广，问题难以随时修复。阿里巴巴ATH事业群千问大语言模型项目负责人刘大一恒把困难说得很具体：“开源模型没有外伸的护网，安全很依赖模型内生能力。”

解法在哪？约翰·希金斯的建议是社区共建、责任共担，建立共同的评估测试与跨国认证体系，为全球市场发展提供可信依据。

共识正在转化为行动。本届峰会首次发布《携手构建全球开放人工智能行动倡议》。《倡议》指出，在开放的人工智能时代，“开源”正由代码开源演进为资源开放，并围绕共同推进开放和发展、共同维护安全和可信等四个方面，提出18条具体行动倡议。

换句话说，技术越向更多人开放，越需要一起完善规则、守住底线。从一段代码的开放，到一份全球行动倡议的发布，乌镇把“打开”这件事，从技术写到了规则。

几年前，人们来这里看“未来的样子”；今年，人们亲手把“想法”变成“现实”。

乌镇打开的，不只是一段代码，更是一条路——一条让更多人参与创新、共享成果的道路。路已经铺开，走的人越多，路就越宽。

千年水乡，最懂“源”的分量——“源”一开，水就活；水一活，万物生。