智东西11月22日报道◈✿ღ✿，今天◈✿ღ✿，一年一度的IDEA大会在深圳举行◈✿ღ✿。这场人工智能盛会由IDEA研究院创院理事长◈✿ღ✿、美国国家工程院外籍院士沈向洋发起尊龙ag旗舰厅登录◈✿ღ✿，◈✿ღ✿，深入探讨了关于AI发展◈✿ღ✿、AI Agent◈✿ღ✿、具身智能◈✿ღ✿、低空经济等前沿技术与热点议题◈✿ღ✿。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

　　下个月◈✿ღ✿，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◈✿ღ✿，支持使用多种编程语言父子年下 为车而车◈✿ღ✿。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

　　会上◈✿ღ✿，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◈✿ღ✿，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父子年下 为车而车尊龙手机版◈✿ღ✿。

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

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

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

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