凯时尊龙官网◈✿ღღ！尊龙凯时人生就是博平台◈✿ღღ！尊龙ag旗舰厅登录凯时尊龙官网app◈✿ღღ。电梯制造◈✿ღღ，智东西11月22日报道◈✿ღღ，今天尊龙凯时 人生就是搏!平台◈✿ღღ，一年一度的IDEA大会在深圳举行◈✿ღღ。这场人工智能盛会由IDEA研究院创院理事长◈✿ღღ、美国国家工程院外籍院士沈向洋发起◈✿ღღ，深入探讨了关于AI发展◈✿ღღ、AI Agent◈✿ღღ、具身智能◈✿ღღ、低空经济等前沿技术与热点议题◈✿ღღ。

　　沈向洋进行了近3个小时主题演讲◈✿ღღ，期间发布了多个IDEA研究院创新成果◈✿ღღ，包括企业决策智能体◈✿ღღ、数据分析智能体◈✿ღღ、药物计算发现平台◈✿ღღ、金融大模型◈✿ღღ、GPU原生渲染器◈✿ღღ、视觉大模型◈✿ღღ、低空管理与服务操作系统等◈✿ღღ。

　　想要理解人工智能演进◈✿ღღ，沈向洋强调◈✿ღღ，需要在算力尊龙凯时 人生就是搏!平台◈✿ღღ、算法和数据之外◈✿ღღ，增加两个考虑维度◈✿ღღ：交互与载体◈✿ღღ。如今◈✿ღღ，谈大模型总绕不开英伟达CEO黄仁勋◈✿ღღ，沈向洋打趣说◈✿ღღ，“黄仁勋每天醒来都在笑◈✿ღღ，整个世界的人在给他捐钱◈✿ღღ。◈✿ღღ。”

　　在具身智能方面◈✿ღღ，沈向洋对格外看重灵巧手◈✿ღღ，强调◈✿ღღ，“人手的魔法在于它手既能搬箱子◈✿ღღ，也能穿针引线◈✿ღღ。所以◈✿ღღ，灵巧手可以说是人类在人工智能面前◈✿ღღ，最后的尊严◈✿ღღ。”他还提到去年与黄仁勋的对谈时◈✿ღღ，黄仁勋说◈✿ღღ，“具身智能是粤港澳大湾区非凡的机遇◈✿ღღ。”

　　据了解◈✿ღღ，IDEA大会于2021年首度举行◈✿ღღ，汇聚产学研企界领袖◈✿ღღ，致力构建一个凝聚数字经济多方力量的国际化平台◈✿ღღ，是粤港澳大湾区最具影响力的科技盛会之一◈✿ღღ。

　　除了广为人知的了算力◈✿ღღ、算法◈✿ღღ、数据这三要素之外◈✿ღღ，沈向洋提出◈✿ღღ，未来理解AI的演进还必须加入两个维度◈✿ღღ：交互和载体◈✿ღღ。

　　算法是AI发展的核心支撑◈✿ღღ。AI的算法演进有三个阶段◈✿ღღ：监督学习构筑表达与生成能力◈✿ღღ，强化学习引入因果与执行◈✿ღღ，自主学习迈向高层认知◈✿ღღ。技术本身从Transformer架构出发◈✿ღღ，向更高效◈✿ღღ、更稳健的体系演化◈✿ღღ；从自回归到扩散◈✿ღღ，再到混合式生成方法◈✿ღღ，这些变化共同推动智能的表达边界不断拓展◈✿ღღ。

　　AI的载体发展遵循从抽象到具体◈✿ღღ、从虚拟到物理的扩展路径◈✿ღღ：从早期的语言模型◈✿ღღ，逐步演进到涵盖声音◈✿ღღ、图像◈✿ღღ、视频甚至4D内容的多模态模型◈✿ღღ；在此基础上◈✿ღღ，融入物理世界规律的世界模型成为新方向◈✿ღღ，而当世界模型落地到机器人◈✿ღღ、自动驾驶车辆◈✿ღღ、飞行器等物理实体时◈✿ღღ，便形成了具身模型◈✿ღღ。

　　过去七八十年◈✿ღღ，计算机科学的一条主线就是人机交互方式的演进◈✿ღღ：从命令行◈✿ღღ，到图形界面◈✿ღღ，到互联网搜索◈✿ღღ，再到推荐系统◈✿ღღ。AI的到来◈✿ღღ，则带来了自然语言和多模态的交互◈✿ღღ。

　　早期的第一代大模型◈✿ღღ，更像问一句答一句的搜索◈✿ღღ；而近两年的推理模型则让对话成为一个持续迭代的过程◈✿ღღ：你问◈✿ღღ、它答半岛游戏◈✿ღღ，你再追问◈✿ღღ、它再推理◈✿ღღ，过程越来越像真实的科研活动◈✿ღღ。

　　在他看来◈✿ღღ，“探索世界就应该是Search less,research more◈✿ღღ。”未来◈✿ღღ，AI会越来越多地主动提出问题◈✿ღღ、主动执行任务◈✿ღღ，但在人机系统中◈✿ღღ，人仍需在关键节点做决策◈✿ღღ、做最终判断◈✿ღღ，以确保AI的行为不偏离边界◈✿ღღ。

　　GPU从2006年作为通用并行计算系统起步◈✿ღღ，从打游戏到“挖矿”再到支撑大模型训练◈✿ღღ，如今已成为基础设施◈✿ღღ。但当前算力需求呈现新变化◈✿ღღ：推理需求已经远超训练◈✿ღღ，端侧芯片和强化学习专用芯片的需求也迅速上升◈✿ღღ。强化学习芯片必须支持高速交互和大规模并行◈✿ღღ，推理芯片则要做到低功耗◈✿ღღ、高吞吐◈✿ღღ。

　　GPU刺激了深度学习的第一波爆发◈✿ღღ，但能耗与成本也不断攀升◈✿ღღ。随着应用多样化◈✿ღღ，推理◈✿ღღ、端侧◈✿ღღ、强化学习等专用芯片不断涌现◈✿ღღ；未来光子◈✿ღღ、量子◈✿ღღ、类脑等也可能在特定领域带来性能跃升◈✿ღღ。

　　在智能演进的三个阶段◈✿ღღ，数据扮演不同的角色◈✿ღღ：在模拟世界阶段◈✿ღღ，数据是静态教材◈✿ღღ；在探索世界阶段◈✿ღღ，数据是动态反馈◈✿ღღ；在归纳世界阶段◈✿ღღ，数据是验证假设的证据◈✿ღღ。

　　当我们转向强化学习◈✿ღღ、探索世界时◈✿ღღ，模型需要的就不再是静态数据◈✿ღღ，而是带反馈的动态数据◈✿ღღ。沈向洋用一个朴素的类比强调这一点◈✿ღღ：“就像骑自行车这件事◈✿ღღ，你光看书的话不可能会学会骑自行车的◈✿ღღ。”

　　从人类数据枯竭到合成数据兴起◈✿ღღ，再到AI主动探索并获取实验数据◈✿ღღ，这一过程代表着数据从限制模型能力的约束◈✿ღღ，逐步转变为推动AI主动学习的工具◈✿ღღ。

　　在沈向洋看来◈✿ღღ，未来AI最强大的能力之一尊龙凯时 人生就是搏!平台◈✿ღღ，是能够自己提出假设◈✿ღღ，并自己收集证据来提升智能水平◈✿ღღ。在这个过程中◈✿ღღ，数据和智能是相互推动的◈✿ღღ。

　　合成数据已经成为大模型训练的刚需要素◈✿ღღ，尤其在小语种◈✿ღღ、隐私敏感行业◈✿ღღ、小样本场景等长尾领域◈✿ღღ，数据稀缺更是主要瓶颈尊龙凯时 人生就是搏!平台◈✿ღღ。

　　成立于2025年的DataArc数创弧光◈✿ღღ，专注大模型合成数据技术◈✿ღღ，是IDEA研究院成立以来孵化速度最快的项目◈✿ღღ，成立不足一年已完成两轮融资◈✿ღღ。本届大会上◈✿ღღ，DataArc发布了SynData开源框架◈✿ღღ。

　　在沈向洋看来◈✿ღღ，除了数据层面的机会◈✿ღღ，模型层面也远不止超大模型这一条路◈✿ღღ，各类垂直应用场景同样蕴含巨大空间◈✿ღღ。金融◈✿ღღ，就是其中的典型代表◈✿ღღ。

　　传统金融投资面临行情预判精度不足◈✿ღღ、风险管控难度较大的挑战◈✿ღღ，Quant 5.0融合AI技术◈✿ღღ，凭借大参数算力支撑及高频数据训练◈✿ღღ，可支持三类任务◈✿ღღ：对未来收益和走势的预测◈✿ღღ，服务投资决策◈✿ღღ；为交易所◈✿ღღ、监管机构及机构投资者提供风控能力◈✿ღღ；为监管与决策提供市场模拟和压力测试工具◈✿ღღ。

　　由于Quant 5.0是通用时间序列底座模型◈✿ღღ，它可以轻松迁移到其他市场◈✿ღღ、其他资产类别以及其他交易策略上◈✿ღღ，并通过Agent方式实现策略自动化部署◈✿ღღ。

　　现场发布了国内首个提供公共服务的工业级AI驱动GPU渲染引擎SMARAY◈✿ღღ，在保证高质量渲染效果的前提下◈✿ღღ，其渲染效率较传统渲染器提升数十至数百倍◈✿ღღ，且可兼容主流动画特效建模软件◈✿ღღ，无需改变现有工作流 ◈✿ღღ。

　　目前◈✿ღღ，SMARAY已获《流浪地球2》视效制作方More VFX◈✿ღღ、《哪吒》系列出品方光线动画等头部影视团队项目实践验证◈✿ღღ。

　　另外◈✿ღღ，现场还介绍了IDEA研究院的MoonBit团队的最新成果◈✿ღღ。MoonBit是IDEA研究院自研的AI时代新编程语言◈✿ღღ，今年◈✿ღღ，MoonBit从支持多后端的编程语言半岛游戏◈✿ღღ，逐步演进为涵盖AI原生工具集的全栈工具链◈✿ღღ，覆盖WebAssembly边缘计算◈✿ღღ、C/LLVM系统编程◈✿ღღ、JavaScript前端开发等全场景◈✿ღღ，构建起集开发者工具链与智能体开发生态于一体的开发者平台◈✿ღღ。

　　今年◈✿ღღ，MoonBit也开放了全球首个语言原生的智能体开发环境MoonBit Pilot◈✿ღღ，智能辅助生成MoonBit工具包半岛游戏◈✿ღღ，可快速扩展MoonBit生态◈✿ღღ。

　　下个月◈✿ღღ，IDEA研究院将正式开源用MoonBit编程语言开发的智能体平台MoonBit agent SDK◈✿ღღ，支持使用多种编程语言◈✿ღღ。

　　截至目前◈✿ღღ，MoonBit社区用户已从早期的500人◈✿ღღ、去年的2.6万人◈✿ღღ，增长到十万级规模◈✿ღღ；全球贡献代码行数超过1000万行◈✿ღღ，生态库约3000个◈✿ღღ。

　　AI Agent是大模型落地的重要产品载体◈✿ღღ，也是人工智能行业从业者多年来关注的核心方向◈✿ღღ。进入2025年◈✿ღღ，全球尤其是中国的AI Agent创新全面爆发◈✿ღღ。沈向洋从四个层面来梳理AI Agent的影响◈✿ღღ：个体◈✿ღღ、公司◈✿ღღ、治理与创新◈✿ღღ。

　　AI Agent带来了生产力的巨大提升◈✿ღღ，彻底改变了传统工作模式◈✿ღღ，一个人加上一堆AI Agent◈✿ღღ，就会成为所谓的超级个体◈✿ღღ。这种生产力的飞跃直接推动了生产关系◈✿ღღ、组织机构◈✿ღღ、分工形式与协同方式的变革◈✿ღღ，而成为超级个体的关键在于是否愿意学习和运用AI Agent◈✿ღღ。

　　沈向洋判断◈✿ღღ，未来越来越多企业将成为“AI Native公司”◈✿ღღ，从组织结构到业务流程◈✿ღღ，从供应链到市场拓展◈✿ღღ，都围绕AI重新设计◈✿ღღ。

　　其能通过三大能力打造“决策-执行-反馈”闭环◈✿ღღ：一是借助通用大模型语言理解能力◈✿ღღ，结合企业数据与经验◈✿ღღ，精准解读业务需求◈✿ღღ；二是针对复杂决策提供更优的端到端优化方案◈✿ღღ；三是通过自动编程◈✿ღღ、代码生成实现模型自适应演变◈✿ღღ，降低维护成本◈✿ღღ。

　　落地场景中◈✿ღღ，KAIROS应用覆盖物流◈✿ღღ、仓储◈✿ღღ、港口◈✿ღღ、零售等多场景◈✿ღღ，可支撑规划类◈✿ღღ、调度类◈✿ღღ、预测类等全类型决策◈✿ღღ。

　　在政府治理体系中◈✿ღღ，统计部门是一类关键角色◈✿ღღ。长期以来◈✿ღღ，统计局的工作人员需要“肩挑手扛”◈✿ღღ：去各处找数据◈✿ღღ、整材料◈✿ღღ，为领导写报告◈✿ღღ。而大模型的发展◈✿ღღ，正在推动这项流程走向自动化和智能化◈✿ღღ。

　　IDEA研究院去年发布的“经济超脑1.0”已能看懂数据◈✿ღღ、理解背后逻辑◈✿ღღ，而升级后的“经济超脑2.0”◈✿ღღ，能够构建全流程自动化数据分析体系◈✿ღღ，依托Agents驱动的智能框架◈✿ღღ，实现效率提升10-30倍◈✿ღღ，关联模糊需求与业务指标◈✿ღღ、自动拆解宏观分析需求◈✿ღღ，让数据分析回路从被动调试升级为主动修正◈✿ღღ，推动实现数据驱动的智能化决策◈✿ღღ，释放数据资产价值以形成更优政策建议◈✿ღღ。

　　去年◈✿ღღ，IDEA研究院已发布分子◈✿ღღ、抗体◈✿ღღ、反应◈✿ღღ、药物文献四大化学大模型◈✿ღღ；今年取得更大突破◈✿ღღ，研发的LightUnity模型用于创新药发现◈✿ღღ。

　　在此基础上◈✿ღღ，IDEA研究院发布Mozi平台◈✿ღღ，以“Agent+Toolbox”模式◈✿ღღ，结合多智能体架构◈✿ღღ、专家工具箱与自动化流程◈✿ღღ，解决传统药物早期计算发现中工具误导◈✿ღღ、研发黑箱◈✿ღღ、工作流瓶颈等痛点◈✿ღღ。

　　不久前◈✿ღღ，传闻特斯拉人形机器人因手部“难产”而被迫缩减生产计划◈✿ღღ。沈向洋表示◈✿ღღ，在具身智能的众多攻关点里◈✿ღღ，灵巧手是技术复杂度的珠峰◈✿ღღ。

　　他分享到◈✿ღღ，今年的深圳智能机器人灵巧手大赛◈✿ღღ，是国内首个将灵巧手技术与即时配送场景结合的赛事◈✿ღღ。从取包裹半岛游戏◈✿ღღ、拆包裹◈✿ღღ、折纸箱◈✿ღღ、到按电梯◈✿ღღ，以场景为旗帜◈✿ღღ，以需求为标尺◈✿ღღ，牵引技术前进的方向◈✿ღღ。

　　在具身智能技术发展中◈✿ღღ，视觉感知是人工智能与物理世界交互的核心基础◈✿ღღ，更是赋能“感知-决策-执行”闭环的关键支撑◈✿ღღ。一年前◈✿ღღ，DINO-X视觉大模型诞生◈✿ღღ，以开放世界检测能力◈✿ღღ，“让机器看懂物理世界”◈✿ღღ。

　　今年IDEA大会上◈✿ღღ，DINO-X Grasp发布◈✿ღღ，实现世界开集2D认知理解◈✿ღღ、物体级抓取位姿预测◈✿ღღ、物体级3D形状感知尊龙凯时 人生就是搏!平台◈✿ღღ，打造“更强”具身大脑◈✿ღღ。

　　福田实验室◈✿ღღ：这是由粤港澳大湾区数字经济研究院（IDEA）与腾讯合作共建的省级实验室◈✿ღღ，旨在通过跨领域合作提升技术研发能力◈✿ღღ，聚焦人居环境具身智能领域的研究◈✿ღღ。福田实验室联合腾讯Robotics X实验室推出的Tairos具身智能开放平台◈✿ღღ，是一款以模块化方式提供大模型◈✿ღღ、开发工具与数据服务的具身智能软件平台◈✿ღღ。

　　国际先进技术应用推进中心（深圳）◈✿ღღ：聚焦人工智能◈✿ღღ、具身智能◈✿ღღ、低空经济等重点领域◈✿ღღ，依托粤港澳大湾区数字经济研究院建设的先进技术应用推广平台◈✿ღღ。

　　深港高等研究交流中心（SHARE）◈✿ღღ：旨在依托深圳与香港的区位优势和大湾区的优质科研教育资源◈✿ღღ，搭建跨学科科研合作与国际交流平台◈✿ღღ。中心聚焦人工智能赋能的前沿科学问题◈✿ღღ，推动其在生物医药◈✿ღღ、材料科学◈✿ღღ、低空经济◈✿ღღ、无线通信◈✿ღღ、具身智能等关键领域的应用与突破◈✿ღღ。

　　会上◈✿ღღ，孵化自IDEA研究院的视觉大模型企业视启未来还宣布完成近亿元天使轮融资◈✿ღღ，该团队创始人兼CEO张磊曾任微软总部及亚洲研究院首席研究员◈✿ღღ。

　　低空经济方面◈✿ღღ，大会发布的OpenSILAS 2.0◈✿ღღ，通过可进化框架解构六大核心技术◈✿ღღ，依据城市与空域复杂度构建产品矩阵◈✿ღღ，实现“规划—运行—监管—服务”全环节管理与全流程服务◈✿ღღ，以分级化半岛游戏◈✿ღღ、模块化提供可落地扩展方案◈✿ღღ。

　　回到沈向洋反复提到的智能演进曲线◈✿ღღ，今天看到的◈✿ღღ，不只是一个个炫目的模型和 Demo◈✿ღღ，而是新一轮技术范式刚刚起步的信号◈✿ღღ。算力◈✿ღღ、算法◈✿ღღ、数据在加速迭代◈✿ღღ，交互和载体在重塑人机边界◈✿ღღ，AI 正从“问一句答一句”的工具尊龙凯时 人生就是搏!平台◈✿ღღ，走向能与人类协同推理◈✿ღღ、共创知识的长期伙伴◈✿ღღ。

　　当被问及关于中美AI发展的差距时◈✿ღღ，沈向洋觉得◈✿ღღ，AI发展至少可以理解为两个维度◈✿ღღ：一条是“攀登珠峰”◈✿ღღ，以巨额投入追求最强模型◈✿ღღ；另一条是“修公路”◈✿ღღ，让更多人和更多场景用得上AI◈✿ღღ，让模型在更大范围内规模化应用◈✿ღღ，在每件事情上◈✿ღღ，都要走适合自己的发展之路◈✿ღღ。

　　未来◈✿ღღ，随着技术迭代与场景深耕的双向赋能◈✿ღღ，AI将更深刻地融入千行百业◈✿ღღ，开启智能社会的全新阶段◈✿ღღ。