游戏设计◈★✿。爱游戏官网◈★✿。爱游戏app官网爱游戏平台◈★✿！爱游戏(ayx)中国官方网站爱游戏Ayx◈★✿，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◈★✿、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◈★✿，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桂木亚沙美◈★✿，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◈★✿，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◈★✿。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桂木亚沙美◈★✿、从虚拟到物理的扩展路径◈★✿：从早期的语言模型◈★✿，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爱游戏平台◈★✿，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◈★✿。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◈★✿。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◈★✿：在模拟世界阶段爱游戏平台◈★✿，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爱游戏平台◈★✿，尤其在小语种◈★✿、隐私敏感行业桂木亚沙美◈★✿、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◈★✿，可快速扩展MoonBit生态桂木亚沙美◈★✿。

　　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◈★✿、治理与创新桂木亚沙美◈★✿。

　　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◈★✿。

　　在政府治理体系中爱游戏平台◈★✿，统计部门是一类关键角色爱游戏平台◈★✿。长期以来爱游戏平台◈★✿，统计局的工作人员需要“肩挑手扛”◈★✿：去各处找数据◈★✿、整材料◈★✿，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◈★✿、反应桂木亚沙美◈★✿、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◈★✿。一年前爱游戏平台◈★✿，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◈★✿。

　　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◈★✿。