bifa◈★，物流行业◈★，必发◈★！bifa必发运输服务◈★。智东西11月22日报道◈★，今天◈★，一年一度的IDEA大会在深圳举行◈★。这场人工智能盛会由IDEA研究院创院理事长◈★、美国国家工程院外籍院士沈向洋发起◈★，深入探讨了关于AI发展◈★、AI Agent◈★、具身智能◈★、低空经济等前沿技术与热点议题◈★。

　　沈向洋进行了近3个小时主题演讲◈★，期间发布了多个IDEA研究院创新成果◈★，包括企业决策智能体◈★、数据分析智能体大象视频入口一二三2021◈★、药物计算发现平台◈★、金融大模型◈★、GPU原生渲染器◈★、视觉大模型◈★、低空管理与服务操作系统等◈★。

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

　　在具身智能方面大象视频入口一二三2021◈★，沈向洋对格外看重灵巧手◈★，强调◈★，“人手的魔法在于它手既能搬箱子◈★，也能穿针引线◈★。所以◈★，灵巧手可以说是人类在人工智能面前◈★，最后的尊严◈★。”他还提到去年与黄仁勋的对谈时◈★，黄仁勋说◈★，“具身智能是粤港澳大湾区非凡的机遇◈★。”

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

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

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

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

　　过去七八十年◈★，计算机科学的一条主线就是人机交互方式的演进◈★：从命令行◈★，到图形界面◈★，到互联网搜索◈★，再到推荐系统大象视频入口一二三2021◈★。AI的到来◈★，则带来了自然语言和多模态的交互◈★。

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

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

　　GPU从2006年作为通用并行计算系统起步◈★，从打游戏到“挖矿”再到支撑大模型训练◈★，如今已成为基础设施◈★。但当前算力需求呈现新变化◈★：推理需求已经远超训练◈★，端侧芯片和强化学习专用芯片的需求也迅速上升大象视频入口一二三2021◈★。强化学习芯片必须支持高速交互和大规模并行◈★，推理芯片则要做到低功耗◈★、高吞吐◈★。

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

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

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

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

　　在沈向洋看来◈★，未来AI最强大的能力之一◈★，是能够自己提出假设◈★，并自己收集证据来提升智能水平◈★。在这个过程中◈★，数据和智能是相互推动的◈★。

　　合成数据已经成为大模型训练的刚需要素◈★，尤其在小语种大象视频入口一二三2021◈★、隐私敏感行业◈★、小样本场景等长尾领域◈★，数据稀缺更是主要瓶颈◈★。

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

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

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

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

　　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◈★，在保证高质量渲染效果的前提下◈★，其渲染效率较传统渲染器提升数十至数百倍◈★，且可兼容主流动画特效建模软件◈★，无需改变现有工作流 ◈★。

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

　　另外◈★，现场还介绍了IDEA研究院的MoonBit团队的最新成果◈★。MoonBit是IDEA研究院自研的AI时代新编程语言◈★，今年◈★，MoonBit从支持多后端的编程语言◈★，逐步演进为涵盖AI原生工具集的全栈工具链◈★，覆盖WebAssembly边缘计算◈★、C/LLVM系统编程◈★、JavaScript前端开发等全场景◈★，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◈★。

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

　　下个月◈★，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◈★，支持使用多种编程语言◈★。

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

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

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

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

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

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

　　在政府治理体系中◈★，统计部门是一类关键角色◈★。长期以来◈★，统计局的工作人员需要“肩挑手扛”◈★：去各处找数据◈★、整材料大象视频入口一二三2021◈★，为领导写报告◈★。而大模型的发展◈★，正在推动这项流程走向自动化和智能化◈★。

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

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

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

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

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

　　在具身智能技术发展中◈★，视觉感知是人工智能与物理世界交互的核心基础◈★，更是赋能“感知-决策-执行”闭环的关键支撑大象视频入口一二三2021◈★。一年前◈★，DINO-X视觉大模型诞生◈★，以开放世界检测能力◈★，“让机器看懂物理世界”◈★。

　　今年IDEA大会上◈★，DINO-X Grasp发布◈★，实现世界开集2D认知理解◈★、物体级抓取位姿预测◈★、物体级3D形状感知◈★，打造“更强”具身大脑bifa◈★。

　　福田实验室◈★：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◈★，旨在通过跨领域合作提升技术研发能力◈★，聚焦人居环境具身智能领域的研究◈★。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◈★，是一款以模块化方式提供大模型◈★、开发工具与数据服务的具身智能软件平台◈★。

　　国际先进技术应用推进中心（深圳）◈★：聚焦人工智能◈★、具身智能◈★、低空经济等重点领域◈★，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◈★。

　　深港高等研究交流中心（SHARE）◈★：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◈★，搭建跨学科科研合作与国际交流平台◈★。中心聚焦人工智能赋能的前沿科学问题◈★，推动其在生物医药◈★、材料科学◈★、低空经济◈★、无线通信◈★、具身智能等关键领域的应用与突破◈★。

　　会上◈★，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◈★，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◈★。

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

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

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

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

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