朱松纯：AI热潮的回望与反思、思想自主、未来展望

来源：Zheng Research Lab，由人工智能行动信息港AI HUB分享阅读

当下人工智能技术快速迭代普及，引发全社会大范围的探讨与热议，人类社会正逐步从信息时代迈入智能化发展阶段。各类智能产品深度嵌入日常生产生活，在释放庞大生产潜能的同时，也催生了群体性的社会焦虑：大众担忧自身岗位被技术替代、社会生存空间被边缘化，也开始重新审视人类个体在智能时代的生存价值与独有特质。这场技术变革影响范围广、变革程度深，值得我们审慎研判：它不只会革新传统生产工具，还会重塑社会运行架构、主流价值取向，乃至人类对于自我本身的认知边界。

与此同时，人工智能行业自身也面临着发展方向模糊的困境。资本市场接连追逐热点，行业估值剧烈起伏；各类技术发展论调频繁更新，令人难以甄别；公众舆论也在 “人工智能无所不能” 和 “人工智能终将取代人类” 两种极端看法之间来回摇摆。现阶段通用人工智能依旧没能实现大规模商业化落地，它给现实社会带来的多数冲击，本质来自自媒体的造势传播 —— 各类舆论叙事塑造了大众对人工智能的认知预期，也间接左右了资本流向、整个产业的发展格局。

我们该如何界定通用人工智能（AGI）？可以通过哪些技术路径落地通用人工智能？如何依托通用人工智能完善现代化产业体系建设？当智能系统全面融入社会运转，人类应当构建怎样的生活模式？只有针对这些根本性问题开展独立研判、深度思考，我们才能抵御技术浪潮的涨跌波动，规避产业泡沫周期性起落带来的风险，牢牢掌握通用人工智能领域的发展主动权，打造适配我国国情的发展话语体系。

想要拨开繁杂的行业乱象、厘清发展本质，就需要回归通用人工智能的底层逻辑，也就是从哲学层面拆解智能的内核。智能具备主观性、内生性的特征，依托主体内在的价值理念主动探索、创造事物，并非单纯录入外部数据完成复刻拟合。基于这一核心判断，我们把通用人工智能的研发架构划分为五个层级：哲学层、数理框架层、模型层、算法层、执行层，沿着这条研究路径持续探究智能的本质，以及 “人的独特性如何存续” 这一终极命题。

今天，我从三个层面展开：第一，回望与反思——解构当前AI热潮背后的国际叙事、营销逻辑与产业泡沫；第二，思想自主——分享我们在构建AGI战略主动方面的路径探索、技术突破与产业应用；第三，未来展望——探讨人机共生时代，我们"何以为人""何以生活"的终极命题。

目录

第一章AI热潮的回望与反思

 一、国际叙事：从“全球化”到"美国优先"

 二、AGI 营销：硅谷、华尔街、华盛顿三重奏

 三、产业泡沫：价值透支与资源错配

第二章思想自主：构建AGI的战略主动与中国叙事

 四、正本清源：AGI的本质、架构与技术路线

 五、社会智能：人工智能的下一个前沿

 六、战略布局：科技创新与产业创新深度融合

 七、产业赛道：以AGI平台支撑政用商用民用

第三章未来展望：构建人机共生的文明形态

 八、百年变局：智能时代的文明演化与社会转型

 九、何以生活：探索人机共生的工作与生活方式

 十、何以为人：人生价值与意义的追寻

AI热潮的回望与反思

过去十余年间，人工智能行业经历了多轮热度攀升、遇冷回落的周期变化。自2012年深度学习技术兴起之后，技术研发本身始终保持稳步推进，新概念、新方案持续涌现，每一轮技术突破都会在全球范围内造成深远影响，行业技术层面从未出现真正的停滞倒退。当下行业真正的难题，并非热度周期性涨跌，而是怎样理性看待层出不穷的技术风口。

梳理行业过往的发展历程，既能厘清当前行业格局的形成由来，也能区分真正的技术突破、资本舆论催生的短期炒作。下文将从叙事建构、商业营销、经济泡沫三个维度拆解行业发展现状。

一、国际叙事(Narratives)：从“全球化”到"美国优先"

任意一类技术浪潮能够兴起，都离不开配套的时代叙事作为支撑。回望近二十年，全球政治经济格局对应的主流发展叙事已经发生深刻转变。

早在2025年1月北京大学光华管理学院新年论坛中，我就提出全球主流叙事正从无边界全球化转向以本国利益优先的发展模式，同时对依托海量数据、超高算力、大模型的技术发展路径提出质疑。如今全球科技板块股价大幅震荡，也印证了当时判断的合理性。

叙事：从“全球化”到“美国优先”

2026 年 6 月，美国政府以国家安全为理由，要求本土人工智能企业 Anthropic 限制海外用户调用其顶尖模型 Fable5、Mythos5。该事件有着深远的行业影响：顶尖人工智能技术不再是可自由交易的商品，而是纳入国家战略管控的稀缺资源；各国也意识到自主研发本土人工智能体系的必要性。这件事充分说明，人工智能领域的竞争早已超脱技术研发、资本博弈的范畴，上升到地缘政治、国家战略层面；能否搭建软硬件完全自主可控的技术链条，掌握发展主动权与对外话语权，直接决定一个国家能否在智能时代站稳脚跟、引领产业发展。

二、AGI营销（Marketing）：硅谷、华尔街、华盛顿三重奏

这套战略叙事带来的成效十分显著：它整合了全球资本、硅谷技术积累、美国政策扶持三类资源，形成强大的发展合力。从资本市场表现来看，美股头部科技企业股价持续走高，七大科技巨头的市值总和一度超过标普 500 剩余 493 家上市企业市值之和。依照这套发展逻辑，只要汇聚顶尖科研人才、投入充足算力资源，就能够改写全球产业竞争格局。2025 年特朗普再度就任美国总统后，专门设立人工智能专项管理岗位，推出 “AI 曼哈顿计划”，试图把通用人工智能打造为中美科技博弈的核心战略工具。

现阶段美国主动放任 AI 行业泡沫扩张，背后有着明确考量：泡沫终究会破灭，但行业繁荣期修建的各类基础设施、汇聚的全球顶尖科研人才，会永久留存在美国本土，转化成难以向外迁移的战略性资源。依托这套发展思路，美国借助舆论叙事撬动海量资本流入，落地本国 AI 基建布局、吸纳全球高端人才，依靠技术代差长期守住领先地位。用舆论叙事作为引导手段、行业泡沫当作发展工具，把金融层面的短期投机，转化成固定的硬件设施与人才储备，正是硅谷、华尔街、华盛顿三方协同布局想要达成的最终目的。

依托全球范围的舆论造势，商业市场层面的各类营销手段，不断拔高 AI 的战略价值、渲染技术落地的紧迫程度。商业营销的核心逻辑就是打造叙事故事：传统行业增长触及瓶颈之后，资本、传媒、产业方就会塑造全新的技术叙事，维持市场对未来收益的乐观预期。在这个过程里，三类存在偏差的技术认知，经过商业包装之后，变成吸纳投资的重要抓手。

第一类误区是将大模型等同于通用人工智能 AGI。持这类看法的群体认为大语言模型本身就是 AGI，或是只要持续迭代优化现有大模型，自然就能研发出通用人工智能。但从技术原理来看，大语言模型本质只是统计匹配工具，仅能计算语言序列的概率分布，并不具备真正的深层理解、逻辑推导、因果研判的能力；把流畅的对话输出直接等同于通用人工智能，本质是偷换技术概念。这套说法在商业宣传中收效极佳，让资本市场认定只要持续加码大模型研发投入，通用人工智能很快就能落地；可站在学术研究的角度，这种认知模糊了大模型与通用人工智能的本质边界，既会误导大众对技术的认知，也会造成科研、产业资源的不合理分配。

第二类误区就是规模定律（Scaling Law）。该理论的核心主张是持续扩充数据体量、模型参数量、算力规模，通用人工智能就会自然而然诞生。早前行业内先后出现需要上百万、上千万张 GPU 算力资源的相关论断，国内不少重量级人工智能行业峰会，也在转述传播这套海外传来的理念，海外专家来华宣讲进一步放大这类观点，形成单向的理念输入。如今越来越多业内从业者已经意识到，单纯依靠扩大技术规模，永远无法抵达通用人工智能的技术终点。

营销：资本驱动与媒体炒作（hype）幻象

第三类是"人类危机叙事"，将AI渲染为可能灭绝人类的威胁。英国、美国旧金山、韩国首尔、法国巴黎都围绕该主题举办过多场国际峰会、设立专项研究机构，不少科研人员也曾联名呼吁暂缓大模型研发进度。但深究就能发现，这类耸人听闻的论调，很大一部分来自初创 AI 企业的商业宣传：刻意夸大自身技术的能力上限、潜在风险，借此博取资本市场关注，支撑企业高昂估值。

Anthropic 就是极具代表性的案例：企业一方面宣称旗下 Mythos 5 模型性能过强、存在重大安全隐患，因此限制普通用户使用；另一方面依托稀缺性吸引资本入局，筹备 IPO 冲刺万亿级估值。这种借助技术风险制造焦虑、完成商业推广的运营模式，业内将其称作 “奥本海默式营销”。需要说明的是，这并不代表 AI 安全治理、行业监管没有价值，只是部分主体将技术风险夸张到人类存亡的层面，底层是资本运作的商业诉求。

炸裂体：过去5年的AGI报道风格，制造了广泛的社会焦虑

三、产业泡沫：价值透支与资源错配

泡沫的本质，是市场过早、超额兑现了技术未来能创造的收益。传统产业增长放缓时，资本就会追捧新概念维持投资信心；2016 年至今，人工智能赛道先后经历四轮大规模的热点炒作周期。

第一轮热潮以国内 AI 四小龙为代表，赛道重心是基于人脸识别的判别式模型。商汤、旷视、云从、依图四家企业成为资本争抢的投资标的，单轮融资纪录接连刷新：商汤 B 轮融资达 4.1 亿美元，旷视 C 轮融资 4.6 亿美元，创下当时全球 AI 领域单笔融资的最高数值。

第二轮热潮出现在 2021 年前后，也就是元宇宙投资浪潮。Facebook 更名 Meta、全面布局元宇宙赛道之后，国内腾讯、字节跳动等头部企业迅速跟进，字节跳动斥资 90 亿元收购 VR 硬件厂商 Pico。本轮炒作最典型的泡沫现象，就是虚拟地产的投机买卖。同一时期大量企业仅给原有业务贴上元宇宙标签，就拿到高额估值；后续虚拟房产价格暴跌、公众关注度回落，绝大多数相关项目迅速陷入停滞。国内监管机构也出台管控措施，2022 年 2 月处置非法集资部际联席会议办公室专门发布风险提示，列明四类依托元宇宙开展的非法金融活动，提醒市场防范相关风险。这一轮热潮再次印证行业规律：如果概念炒作进度远快于技术成熟进度，投机预期取代真实市场需求成为估值依据，泡沫破裂只是时间早晚的问题。

第三轮热潮起始于 2022 年末 ChatGPT 问世，生成式大模型赛道开启 “百模大战”。本轮行业叙事主要包含两大核心逻辑：一是依托规模定律的 “堆资源就能实现技术突破” 思路，认为只要投入足够算力、训练数据、模型参数，高阶智能就会自动诞生；二是宣扬通用人工智能即将落地，OpenAI 首席执行官萨姆・奥尔特曼在全球各地巡回演讲，反复强调 AGI 会成为人类有史以来影响力最大的技术革新。

AGI成为叙事锚点：硅谷、华尔街、华盛顿三重奏

第四轮热潮从2023年延续至今，也就是具身智能赛道的投资升温。2023 年英伟达 CEO 黄仁勋提出，具身智能会是人工智能的下一发展风口，资本随即大批量涌入该赛道；2025 年前三季度国内人形机器人初创企业融资总额达到 500 亿元，同比上涨 150%，宇树科技、智元机器人、银河通用等企业快速成长为独角兽，国内人形机器人相关企业数量突破 150 家，过半初创团队属于跨界入局。资本直接把具身智能和人形机器人划上等号，大量同质化项目扎堆立项，但技术落地、商业化盈利之间仍存在巨大鸿沟。

“世界模型” 作为具身智能衍生出来的热门概念，泡沫属性尤为突出：公开信息显示，2024年9月 World Labs 完成2.3亿美元融资，估值达到 10 亿美元；仅过去16个月估值就上涨至50亿美元；2026年3月AMI Labs 拿到约10.3亿美元种子轮融资，估值35亿美元，创下欧洲种子轮融资规模纪录。可实际产业化层面，世界模型的概念被大范围滥用，视频生成、3D重建、多模态大模型都被冠以该名号，至今依旧没有可大范围商用、稳定盈利的成熟产品。

思想自主：构建AGI的战略主动与中国叙事

整体来看，行业热点交替迭代本身并不是需要规避的问题。技术向前发展，本就会诞生多条探索方向、经历多轮版本打磨迭代；真正的核心问题，在于我们能否掌握技术相关舆论走向的界定权限、解读话语权。

时至今日，国内科研、投融资领域依旧普遍存在跟风追逐行业风口的运作模式，就像打篮球一样跟随主流节奏跑动。科研层面，不少科研人员紧盯热门赛道，在现有成熟技术框架内做小幅优化、整理传播已有研究结论，很少敢于开拓全新研究路径、产出突破性原创成果；我国科研论文发表规模稳居全球前列，但自主搭建研究体系、提出全新科研问题的能力仍有明显短板。资本投资层面，投资方大多沿用海外成熟的投资逻辑、估值体系分配资金资源，缺少针对技术底层发展规律的独立研判，也不愿意投入长期资源深耕基础科研。科研、资本两方自主研判能力的欠缺，使得国内在每一轮技术变革浪潮里，大多处于跟随追赶的位置，难以成为行业发展的引领者。

技术浪潮：下围棋VS 打篮球

科技领域博弈最关键的竞争高地，是专属思想体系、行业叙事的自主构建能力。谁能够预判技术未来走向，统筹调配资金、扶持政策、科研人才、上下游产业资源，谁就能占据优势；科技竞争早已不单是技术层面的比拼，更深层是思想文化层面的较量。我国需要摆脱被动跟随海外思路的思维定式，不再照搬美国搭建的行业叙事体系。常被提及的技术 “卡脖子” 困境，本质受限点不只是硬件工艺这类底层技术，更在于顶层的思维认知、技术研判逻辑受制于人。

我们需要追溯通用人工智能（AGI）的本源，重新界定通用人工智能的真实内涵、梳理可行的研发路径。只有针对这类根本性问题形成独立的研判结论，才能搭建适配我国发展需求的通用人工智能发展战略、专属话语体系，这也是我的研究团队二十多年来持续深耕的研究方向。

四、正本清源：AGI的本质、架构与技术路线

在资本叙事与媒体炒作的重重包装之下，"AGI"一词已被严重泛化和滥用。一个根本性的追问浮出水面：产业界、资本界乃至学术界所追逐的，究竟是真正的通用人工智能，还是一场被叙事与营销包装起来的幻象？要回答这个问题，我们必须从第一性原理出发，回到AGI的本质与源头，重新审视什么是通用人工智能、它的竞争核心是什么、以及通往它的正确技术路径是什么。

什么是AGI：回归智能的本质

严谨定义下的通用人工智能体，能够掌握基础物理规律、社会运行常识，可以自主拟定待完成的任务、处理无穷多类现实需求，行动逻辑依托内在价值导向，同时价值取向能够和人类社会达成适配统一。对比依靠海量数据训练成型的现有大模型，真正的通用人工智能具备三项核心特质：可适配各类零散场景完成多样化任务、自主生成待执行任务、依托内在价值做出行动决策。

现阶段主流大模型存在一项难以突破的先天短板：缺少内在的价值内核。此处的内核并非生理层面的心脏，而是智能体专属的认知框架、价值评判体系；这套体系决定智能体行动的初衷、对现实世界的理解方式，以及复杂场景下如何做出取舍判断。大语言模型的运作逻辑只是对海量文本数据做统计拟合，不存在内生的行动动因，无法解释自身执行某项操作的根本目的，也不具备自我复盘、自主抉择价值取向的能力。研发通用人工智能的核心难点，就是给智能体搭建内在的价值体系：让智能体依托自身的认知、价值逻辑开展行动，而非单纯复刻输入的外部数据。

架构之争：CUV框架的原创突破

实现AGI的关键，在于架构之争。这不仅仅是模型层面的竞争，而是涵盖了数学层面的认知架构、系统层面的软硬件架构，最终将延伸至芯片层面的架构创新。

从这一根本问题出发，我们提出了CUV（认知—能力—价值）数理框架，首次在统一的数学空间中刻画智能体的认知架构、技能系统与价值系统。这一成果发表于中国工程院院刊Engineering，是全球首个定义和描述AGI的数学框架。

通用人工智能的数理定义：CUV架构（认知-能力-价值）

CUV 理论框架可以把任意智能体转化为 C、U、V 三维空间内的坐标点，依托三项核心要素的联动变化诠释智能体的行为模式、演化进程：认知架构（Cognitive Architecture，简写 C）指代智能体内部各类认知模块、模块间的通信交互规则，包含心智推演这类高阶认知机制，决定信息处理模式、内部运行逻辑；势能函数（Potential Functions，简写 U）囊括智能体可调用的全部技能，覆盖感知、语言交互、逻辑思考、运动控制、自主学习多个维度，层级从个体基础技能、社交协作技能延伸至多主体协同高阶技能；价值函数（Value Functions，简写 V）作为驱动智能体做出决策、落实行动的内在动因，层级同样逐层提升，从个体基础生理情绪诉求、人际社交诉求，延伸至大范围社会公共价值追求。

三类要素并不是独立运作，而是互相配合、动态迭代：认知架构结合智能体当下运行状态，从价值维度筛选行动目标，再依托选定目标调取对应技能分析外部环境、规划执行步骤；智能体落地任务获取环境反馈后，自身技能持续迭代优化，可覆盖的价值范畴随之拓宽，认知架构的决策水平也同步升级。智能体整体的进阶过程，就是认知框架、实操能力、价值体系三者协同完善的过程。

CUV 框架的问世，代表通用人工智能研究完成重要思路转型：研发导向从完成指定任务，升级为依托内在价值驱动运作；原本偏向哲学思辨的智能相关设想，转化成可通过数学运算推演的系统架构，为通用人工智能领域夯实数理研究根基。通用人工智能实现技术突破的关键，是底层架构的颠覆性革新，不只是优化现有算法、完善工程落地细节；当自研的认知架构进一步适配定制化芯片硬件设计，各国在通用人工智能赛道的竞争格局才会尘埃落定。

何以为人：AGI研究的本质

当我们深挖通用人工智能的底层定义时，本质上是在探究一个更为根源的哲学命题：人类的核心特质究竟是什么？研发能够达到人类综合智能水准的通用智能体，是 AGI 领域的终极研究目标。该研究建立在一项基础理论假设之上：自然人、实体机器人、数字虚拟人三类智能载体，属于同一套数理体系下不同的实现形式；三者依托一致的底层数理框架，区别仅在于适配的算法逻辑、硬件载体不同。从这个角度来看，探究通用人工智能的底层原理，本质就是剖析人类之所以具备独有智能的根本原因。过往学界针对 “人的本质” 的探讨，大多归属人类学研究范畴，研究重心是辨析人类和普通动物之间的能力差异。如今依托人工智能技术的发展，我们需要转换参照对象，通过对比自然人、机器智能体的能力边界，重新界定人类的本质属性、在智能时代的定位。

什么是通用人工智能？=什么是“人”？

在我看来，人类和人工智能存在三处无法消弭的核心差距：第一，人工智能不具备原生创造能力。它可以完成数学定理推导、输出各类文本内容，却无法自主搭建全新的概念、理论体系，也无法独立判定事物价值高低。第二，人工智能没有自成体系的价值评判逻辑。它不存在内生的行动诉求，不能自主回答自身开展某项工作的动因；所有行动都依托外部下发的指令、训练数据集驱动，不会出于对自身意义的追求主动开展行动。第三，人工智能尚不具备社会层面的智能能力。它没有自我意识，更无法形成群体层面的共识认知，难以理解权责利这类构成社会运转基础的概念。这三项差异，奠定了人类在智能化浪潮里不可被技术取代的核心地位；其中研究难度最高、对通用人工智能落地制约最强的，就是社会智能。

五、社会智能：人工智能的下一个前沿

近些年智能技术的研发重心完成了三级跃迁：最先聚焦语言交互层面的智能，接着拓展到适配现实物理环境的具身智能，现阶段正向社会智能延伸。首轮大范围商业化落地的大语言模型，依靠海量文本数据完成统计学习，在文字理解、内容生成领域取得可观突破；但这类语言智能仅能处理符号层面的概率规律，没办法切身感知现实物理世界，哪怕可以写出文笔优美的诗文，也无法理解水杯从桌面滑落这类日常场景背后的现实含义。而人类智能最核心的特征，并不局限于文字处理、操控实体物件；人类长久处在复杂的社会关系网络当中，日常需要完成大量社会层面的推理分析：预判他人的想法、解读含蓄的社交信号、权衡合作与竞争的取舍、遵从或是改良现有社会规则。能否适配人类社会运转规则，也就是拥有社会智能，是现阶段人工智能最大的能力短板，同时也是研发通用人工智能需要跨越的最终技术壁垒。

社会智能：下一个前沿

想要精准定义社会智能，首先要厘清它和社交智能、群体智能的本质区别：社交智能特指单个主体体察他人情绪、意图并做出反馈的能力；群体智能研究大量个体简单互动后，自发形成的集体行为规律；社会智能的覆盖范围则远超二者。它指代大范围时空内成型的系统化智能架构，除个体之间即时的社交互动之外，还囊括岗位分工、组织协作、制度约束、长期社会演化这类宏观维度。一旦实现成熟的社会智能，就能催生组织、机构类集群智能体，让智能体可以深度参与复杂社会体系的日常运作。

社会人：进入复杂动态组织结构，理解合同、章程、责权利

现阶段落地社会智能仍存在大量技术难点。相比适配物理环境的智能，社会智能高度依托外部环境，小到两个人专属的相处经历，大到地域文化、大众通识常识，都会影响最终判断；真实社会场景普遍存在模糊、动态、信息不全、多方主体博弈的特点，传统标准化算法很难适配这类场景。仅优化局部模块很难提升整体的社会智能水平，必须搭建完整的技术体系，让智能体复刻人类多样化的学习模式，包含终身学习、多任务训练、小样本学习、元学习等模式。

更深层来看，能否拥有社会智能，决定了智能体究竟只是人类使用的工具，还是能够协作的伙伴；只有具备这项能力，智能体才可以理解权责利益、搭建社会信任、达成协作约定、形成群体共识，这也是给智能体建立内在价值体系的关键：不只是塑造个体的认知逻辑，更要培育适配社会协作的共情能力、责任意识。我们的研究团队已在社会智能领域产出多项原创成果：理论层面，2023 年 3 月于《CAAI 人工智能研究（英文刊）》发布《Artificial Social Intelligence: A Comparative and Holistic View》综述论文，梳理人工社会智能（ASI）的理论框架、行业研究现状、后续研发方向，呼吁学界重视该赛道，同时搭建了依托社会感知、心智建模、多方社会互动三大方向的研究路径。

论文题目：Artificial Social Intelligence：A Comparative and Holisitc View

论文作者：Lifeng Fan, Manjie Xu, Zhihao Cao, Yixin Zhu, and Song-Chun Zhu

发表期刊：CAAI Artificial Intelligence Research

论文链接：https://doi.org/10.26599/AIR.2022.9150010

大型社会模拟器：从世界模型迈向社会模型

从宏观研究尺度出发，我们进一步把研究对象从单个智能体拓展至整体社会体系，研发出大型社会模拟器 LSS，实现通用人工智能研究从单一个体向海量主体集群的跨越。该模拟器以武汉光谷约 200 平方英里的真实城区作为复刻蓝本，采用脱敏后的 118 万居民相关数据，搭建覆盖个体、组织机构、城市社会三层级的虚拟社会系统。该平台把社会智能的研究范畴，从单一智能体迭代为群体智能的诞生、演化过程，可模拟交通、经贸、公共服务等多领域的交互变化，为研判人类与通用人工智能共存的未来场景，提供全新的实验载体，也标志着 AGI 研发从打造单个仿生智能个体，迈入搭建完整虚拟社会体系的新阶段。

大型社会模拟器：从个体智能迈向社会智能

大型社会模拟器依托分布式计算、高并发调度技术，融合多源数据搭建动态交互的虚拟社会，可承载上百万虚拟主体。系统内的智能体划分成三个层级：个体智能体对应普通社会成员，拥有独立的认知、价值体系；组织智能体对应企业、院校这类机构，整合个体行为生成组织决策逻辑；社会级智能体对应政务部门，统筹全域资源、制定运行规则。各个层级依托 CUV 框架搭建模型，依靠信息、价值的双向流转完成社会动态演化，家庭组建、企业兴衰、制度迭代这类社会现象，都是多层级主体交互后自然诞生的结果。

长远研发层面，我们设计了通用人工智能社会模拟三阶段架构：第一阶段社群层级，搭建家庭、邻里这类小型社会单元的交互模型；第二阶段城市层级，模拟不同智能体依托交通、教育、医疗等公共服务产生的联动，目前大型社会模拟器正处于该研发阶段；第三阶段文明层级，推演制度、主流价值观的长期演变，总结不同文明的发展规律。这套研究除了复刻过往社会运行状态，更能够预判未来社会的发展走向。

大型社会模拟器：三大层级、百万人口，模拟真实社会动态演化

六、战略布局：科技创新与产业创新深度融合

2026 年是 “十五五” 规划的开局之年，该规划文件明确部署落地人工智能 +专项行动，推动人工智能技术深度融入科研攻关、产业升级、文化建设、民生保障、社会治理多个领域，抢占人工智能商业化落地的战略高地，为各行各业的转型升级提供技术支撑。2026 年发布的政府工作报告首次提出培育智能经济全新业态，这也标志着人工智能的定位实现升级：它不再只是辅助各行业提质增效的技术工具，更演变为拉动经济高质量发展的全新经济形态。报告同时着重说明，经济发展要牢牢扎根实体经济，依托各地禀赋培育新质生产力，搭建适配我国发展现状的现代化产业体系。

实现科研创新和产业升级的深度联动，是培育新质生产力的关键路径：前沿科研成果可以为产业迭代供给先进技术方案，而真实的产业场景又能为技术打磨、商业化落地提供试验土壤。当通用人工智能深度嵌入实体经济全链条，就能够优化各类生产要素的调配模式，拉高全要素生产效率，夯实现代化产业体系的技术根基。能否把通用人工智能领域的原创突破性技术转化为可落地的生产力，直接决定我国能否在全球科技、经济博弈中掌握发展主动权。

行业智能体工场：让智能体从“会说话”到“能办事”

想要大范围落地各类行业智能体，需要配套成套标准化的开发、调试工具。为此我们自研搭建了行业智能体开发平台 TongAgents，相当于可批量产出智能体的工业化平台。该自研框架融合价值对齐、神经 - 符号逻辑融合等前沿算法体系，原生支持任务拆解、外部工具调用、自主推理、多智能体协同调度；配套覆盖智能体设计、训练、调优、上线部署全流程的标准化工具链，大幅降低智能体的开发门槛，适配不同技术基础的开发者、企业搭建专属智能体。平台内置丰富的数字素材资源库，可快速开发无界面业务智能体、虚拟数字人、具身机器人等不同形态产品，向职业教育、医疗康养、应急处置、工业生产等重点行业输出智能化解决方案。

行业智能体TongAgents赋能20+行业领域

为了用可量化的价值标尺衡量行业智能体的产业价值，我们发布了高价值行业智能体百万美金基准测试（$OneMillion-Bench Test），覆盖金融、法律、医疗、自然科学与工业5大领域、92个三级类别，首次以“人类专家的时间与成本”作为产业的“价值度量尺”，量化智能体在真实行业场景中能稳定交付的经济价值，填补了行业智能体从“技术可用”到“经济可信”之间的评估空白。

$OneMillionBench测试基准覆盖五大领域、93个类别

除此之外，我们联合行业头部企业、标准化研究机构，发起组建可信可演进行业智能体产业联盟，目前已有中国铁塔、中航信、北京城市大脑、方正证券、红杉资本等各类机构确认参与。联盟主攻大模型智能体可解释性不足、内部逻辑难以溯源、落地适配难度大等行业共性痛点，搭建以价值驱动为核心的全新智能体研发范式，重点面向金融、法务、政务、高端制造等关键赛道，推动智能体从被动响应指令的工具，升级为依托内在价值自主决策的智能化主体。

依托 TongAgents 开发平台、产业联盟协作生态、百万美元基准评测体系三大支柱，我们搭建起从底层技术研发到商业化落地的完整闭环，推动大量价值导向型智能体落地各行各业、走入各类民用、商用场景。

“3+3”总体布局：国际科创中心与区域创新中心协同发展

在通用人工智能产业化推进过程中，我们依托北京全国科创中心的资源优势，同时扶持中西部打造区域性创新枢纽，搭建起 “3+3” 协同发展的区域布局：北京主攻基础理论攻关、核心技术突破；京津冀、长三角、粤港澳大湾区依托成熟的产业基础，推进技术和本土产业深度融合；成渝、武汉、西安打造区域创新中心，承接前沿技术的中试验证、场景落地工作。这套统筹调配资源的发展模式，能够让前沿科研成果快速在各地产业场景中完成实测、迭代优化。

不同区域采取差异化建设思路，拒绝同质化规划：东部区域侧重基础科研、前沿技术攻坚；西部依托充沛的水电资源、低廉的土地人力成本，布局低碳算力枢纽；中部凭借完备的工业体系，主攻人工智能和制造业的融合改造。只有把颠覆性的科研成果转化为产业升级、民生改善的实际动能，打通科研和产业的壁垒，通用人工智能才能作为核心引擎支撑新质生产力发展，为中国式现代化建设注入智能化动力。

七、产业赛道：以AGI平台支撑政用商用民用

当下不少产业主体陷入跟风布局赛道的误区，扎堆投入元宇宙、通用大模型、具身智能这类热门方向，忽略真实市场需求、长期商业价值。合理的产业创新需要贴合我国本土的社会结构、工业基础、人口特点，搭建从基础研究到商业落地的分层研发体系。

针对通用人工智能产业化落地，我们摸索出以真实业务需求牵引科研方向、研发落地双向联动的发展模式，主要分为三层运作逻辑：第一是前置对接，基础科研立项阶段就同步对接产业端诉求，减少技术落地的适配成本；第二是双向互通，一方面实验室技术向产业端输出落地，另一方面产业一线遇到的实际难题反向指引科研攻关方向；第三是三位一体，整合技术特性、行业专属经验、商业化交付能力三类要素协同开发。这套模式已经在重庆、湖北等地的项目落地中验证可行，成为通用人工智能赋能现代产业建设的核心方法论。

未来展望：构建人机共生的文明形态

八、百年变局：智能时代的文明演化与社会转型

当今世界正经历百年未有之大变局。过去100年，东西方文明的碰撞与融合构成了文明演进的主线。中华文明在近代历史中经历了军事工业、政治制度与思想文化的“三重否定”与深刻变革。未来，我国必将逐步实现科技与经济自立自强、中国式现代化和中华文化复兴的“三重肯定”。

未来50年，人类文明演进的主要挑战是人类与AI的融合与共生。我们必须深入思考，如何建立人机互信与协作关系？如何确保AI安全可信，应对其给人类社会与文明带来的冲击？

文明演化：人类与AI的交流、互信、融合与共生

要理解当前这场大变局的深层逻辑，我们需要回到文明演化的历史轨迹上来。人类社会正在从信息时代跨入智能时代，信息时代主要解决人与人之间连接与交流的问题，而智能时代的根本特征，是大量AI智能体开始进入人类社会。可以预见，在不远的将来，智能体的数量将超过全球人口的总和。生物人、数字人、机器人将在同一个社会系统中协作、融合、演化，人类文明由此进入一个前所未有的新阶段。

那么，在一个人机共生的时代，我们如何理解“人”本身？在通用人工智能研究中，我们把人类、动物乃至机器人智能体都放在一个统一的CUV数理空间中来刻画。智能体的进化，本质上体现为认知架构、能力与价值的不断升维。纵观生命的物种进化史，只有人类能够形成百万、亿级群体的交流与合作，从而创造出文化与文明。人类学研究表明，这种文化形成的神经认知基础在于，人脑能够产生“共同体意识”。

人机共同体：建立人类与通用智能体之间的共同体

大约十万年前，人类在进化中经历了一场“认知革命”，获得了相互沟通交流的认知架构。两个人通过交流，将对方的感知、模型、决策与价值映射到自己脑中，建立彼此的了解，进而在求同存异中达成“四个对齐”——共同常识、共同情境、共同社会规范与共享价值观，最终形成互信关系。在互信的基础上，人与人达成契约，这种契约约束着双方的行为。随着关系不断巩固加深，便形成一个更强大的心理认同节点——“我们”，即共同体。这是人类区别于其他动物，包括灵长类在内的关键特征。随着“我们”共同体的不断扩大，为了协调更多人的行为，契约被提炼成更普适的组织规则。当群体规模超过十万、百万，无法再通过两两契约来约束行为时，就需要文化认同与信仰来凝聚人心。

社会智能：人机融合的社会、组织、机构

随着大量智能体进入人类社会，人机和谐共处、高效协作的前提，是人机交"心"，即生物人、数字和机器人基于可相互映射、相互理解的认知架构，将彼此的感知、信念、意图和价值进行双向交流与对齐，人机之间才可能建立起超越工具性使用的深层信任。

人机交“心”：在共同认知架构下形成交流-互信-契约-共同体

具体而言，人机"交心"同样需要达成“四个对齐”：在共同常识层面，人机共享对物理世界与社会世界的基本认知，确保交流建立在一致的事实基础之上；在共同情境层面，智能体能够准确理解当下的社会语境与交互背景，而非机械地执行指令；在共同社会规范层面，智能体的行为决策遵循人类社会的伦理准则与行为边界，在复杂情境中做出符合社会预期的判断；在共享价值观层面，智能体的价值系统与人类价值对齐，能够理解"什么是对的""什么是重要的"，并以此驱动自身行为。

当这四个维度的对齐在人机之间逐一达成，一种全新的"共享智能体"便随之诞生——生物人与智能体共同形成"我们"的共同体意识。这正是从"我"走向"我们"在文明尺度上的最终实现：人机之间不再是主仆关系或工具关系，而是基于相互理解与价值共鸣的共生伙伴。

九、何以生活：探索人机共生的工作与生活方式

农业时代，人类被束缚在土地上，日出而作、日落而息，一生固守于自家田垄。工业时代，人们被束缚在机器和工厂流水线上，日复一日重复着标准化的机械农业时代，人类被束缚在土地上，日出而作、日落而息，一生固守于自家田垄。工业时代，人们被束缚在机器和工厂流水线上，日复一日重复着标准化的机械动作。信息时代，人们被束缚在电脑和手机前，看似连接了整个世界，实则被困于方寸屏幕之间，信息过载与注意力碎片化成为新的枷锁，深度思考与真实连接反而变得稀缺。

随着智能技术推动生产力大幅跃升、社会物质日益丰裕，智能时代的最终目标，是将人类从这些束缚中解放出来。在理想状态下，工作不再是谋生手段，而是体验生活、实现自我、丰富精神的过程；人们能够摆脱“自私基因”的驱使，在工作与生活方式的重构中真正实现自由全面的发展，达到健全人格。

十、何以为人：人生价值与意义的追寻

AI快速发展带来的社会影响和焦虑情绪，迫使我们深入思考“何以为人”的时代命题。未来5到10年，AI在从文学艺术创作、科学分析、复杂任务的执行与协作等方面的技能一定会接近甚至超越人类。如果我们仅满足于知识的积累和特定技能的娴熟，那么面对更高效、不知疲倦且学习能力强大的AI，必然面临被替代或边缘化的风险。当奥赛金牌、编程高手、文学家与艺术家都不再稀缺时，什么才是最宝贵的？

工业革命实现了“体力”的平等化，人工智能正在推动“智力”的平等化，“德力”将成为每个人不可替代的核心竞争力。所谓“德力”，就是人的价值选择、方向判断和意义赋予能力，是人之为“人”的独特禀赋。在智能时代，德力将决定你能走多远、能创造多大的价值。

如何培养德力？《大学》开篇主旨为我们提供了答案：“大学之道，在明明德，在亲民，在止于至善。”要深入社会实际，与不同人群建立情感纽带，形成共情共鸣，最终养成完全人格。唯有提升自己的格局、心智与认知，实现价值体系的不断升维，才能在智能时代守住人的主体性。

人机携手开启新的价值空间

回顾中国近代史上三次波澜壮阔的移民潮：闯关东，两千万人背井离乡，奔赴东北沃土，在冰天雪地中开荒拓土、构筑新的家园；走西口，晋陕人穿越沙漠关隘，在草原与农耕的交界地带重建生计，以命相搏换取生机；下南洋，在异国他乡扎根繁衍、开创商业版图。每一次迁徙，都是对生存空间的开拓，都是对命运束缚的挣脱。

今天，面对智能时代，人类正面临一场全新的“移民”——这不是地理空间的迁徙，而是从物理空间向数字与认知空间的迁徙。我们将与智能体协作，向新的认知疆域、新的创造空间、新的意义世界进发，人机携手“闯通境”。

对于每个个体而言，人生的意义与价值并非一成不变的静态坐标，而是一个不断追寻、获得与重构的动态过程。每个人的一生，都是在认知的拓展与实践的磨砺中，持续升维自己的价值函数。而我们终其一生实现的意义与价值，则取决于我们为他人、为社会、为国家、为人类创造了多大的价值。正如儒家所言“修身齐家治国平天下”，我们所实现的人生价值，是这三层价值的总和。

人生价值的不同层级

在这一过程中，我们会经历一系列“选择与被选择”。每一次选择既是对既有价值体系的检验，也是对新价值维度的开启。我们要保持价值体系的开放性与成长性：在服务他人的实践中拓展共情之维，在投身社会建设的参与中拓展责任之维，在直面时代命题的探索中拓展历史之维。唯有不断突破认知架构与价值体系的局限，才能在人生的关键节点作出正确的选择，并有勇气、有魄力坚定前行，奔向人才分布曲线的长尾。

什么才是终极的价值？《左传》提出“三不朽”——“太上有立德，其次有立功，其次有立言，虽久不废，此之谓不朽。”立德是为民请命、匡扶社会正气；立功是创造对社会有实质贡献的事业、填补有重大意义的空白；立言是登无人之境、发现真理、著书立说、成就经典。中国没有宗教意义上的天堂与轮回，“三不朽”为中国人标定了追求价值的极限坐标。

不朽并非精英的专利。胡适在1919年提出的“社会不朽论”指出：个体生命可以通过社会生命的传递实现不朽——“小我”会消灭，“大我”永远不灭。一切“小我”的事业、人格、一举一动，都汇入“大我”的洪流之中，代代相传、连绵不断。这便是社会的不朽，“大我”的不朽。

人生的意义:价值的传递、积分

智能时代的到来，会让人们从大量重复性劳动中解放出来，获得追寻更高价值的自由。我们不应停留在被对AI替代的焦虑之中，而应积极“立心”——明确自己的价值追求，拓展自己的格局维度，在立德、立功、立言的坐标上，向不朽的价值极限持续迈进。这不仅关乎个人的人生意义，更关乎人类文明在智能时代的方向与归宿。

结语：以中国之思想，创世界之科技

通用人工智能创新包含五个层次——哲学层、数理框架层、模型层、算法层、执行层，这是一条从思想到实践的完整路线图。其中，哲学层的创新是整个大厦的基石。

人工智能创新的五个层次（红色为原创）

回归AGI的第一性原理，智能的本质是主观的、内生的，以“心”为主体。它不是对外部数据的统计拟合，而是由内在价值体系驱动的主动探索与创造。我们必须破除“数据信仰”，深刻认识到：智能是价值主导的，而非数据驱动的。唯有让智能体拥有内在的认知架构与价值体系，才能实现真正的通用与自主。人类与AGI协同的底层逻辑，在于共同拥有感知他人、理解规范、建立信任的社会智能，这是为机器”立心”的关键，也是人之为”人”的根基。

中国思想中关于”心”的千年探索与论述，为我们指出了一条基于东方哲学与智慧的AGI技术路线。智能时代，我们的使命是以中国之思想，创世界之科技，构建新的世界科创中心。