行业大模型发展背景 - 人工智能技术正以前所未有的速度重塑各行业发展格局 自2022年11月OpenAI发布ChatGPT以来 大模型技术展现出类人的通用智能 开启了人工智能新阶段 [1] - 通用大模型在专业性 数据安全 持续迭代和综合成本等方面存在局限 难以充分满足各行业特定需求 [1] - 行业大模型成为弥合通用大模型与行业需求差距的关键桥梁 [1] 行业大模型特点与优势 - 行业大模型是在通用大模型基础上 针对特定行业数据和任务进行训练或优化的大模型及应用 [2] - 优势包括高性价比 可在较小参数量模型基础上通过低成本再训练或精调达到较好性能 [2] - 可专业定制 能按需调整模型结构和参数 适配个性化应用 [2] - 数据安全可控 可私有化部署 让机构放心利用私有数据提升应用效果 [2] 行业大模型应用场景 - 大模型已渗透到多个行业的研发 生产 销售 服务 管理等环节 [2] - 数字原生行业如互联网 游戏等因数字化程度高 数据丰富 技术接受度强 成为大模型落地先行者 [2] - 生产性服务业如金融 广告 软件等因业务非实物属性 在客服和数据处理等方面需求强 推进较快 [2] - 重资产行业如能源 电力 建筑 制造业等由于线下生产流程复杂 专业化程度高 大模型应用处于局部探索阶段 [2] 标普智元公司概况 - 公司愿景是共建最智能的企业经营大脑 使命在于实现企业经营领域的"自动驾驶" [3] - 通过提供行业大模型及企业经营智能体(数字员工Agent Force) 助力企业实现降本增效 增收提智 持续创新 [3] - 推出了多个行业大模型 包括金融 保险 制造 政务以及可再生能源双碳大模型等 覆盖企业经营多个关键领域 [3] BPai大模型技术特点 - 核心产品BPai大模型基于千亿级参数的Transformer架构 [5] - 融合预训练 监督微调 奖励模型和强化学习等多种先进技术 [5] - 具备强大语言理解和生成能力 能够精准解析企业经营中的各类复杂信息和需求 [5] 智能体应用案例 - 打造了涵盖企业经营 金融/保险 政务 能源 制造等多领域的Agent Force [6] - 智能体能够高效处理智能客服 文档超级识别助手 销售助手 智能审核 智能风控 智能质检等任务 [6] - BPai文档超级识别助手使财务审核效率提升70% 错误率降低90% [6] - 合同审查时间从72小时缩短至2小时 还可规避因条款遗漏导致的潜在法律纠纷 [6] 可再生能源双碳大模型 - 专为助力双碳企业智慧升级而设计 针对垃圾焚烧发电等可再生能源领域企业痛点 [8] - 融合大数据 人工智能与行业专业知识 能够精准分析企业能源消耗与碳排放数据 [11] - 预测能源需求趋势 优化能源配置 助力企业制定科学合理的节能减排策略 [11] - 某国有环保发电企业通过部署BPai大模型 显著提升发电效率 运行稳定性和管理效能 降低生产成本和碳排放 [11] 全球化战略与品牌升级 - 公司宣布品牌升级计划 旨在提升行业影响力和市场竞争力 积极拓展海外市场 [12] - 品牌升级涵盖产品升级 服务升级和市场战略升级 [12] - 计划加大海外市场布局力度 推动中国AI科技企业国际化进程 [12] - 产品在金融 能源 制造等行业解决方案具有广泛适用性和高度定制化能力 [13] - 通过私有化部署方案确保企业数据主权和安全 满足海外客户对数据隐私严格要求 [13] 研发与市场布局 - 拥有一支由全球AI专家组成的研发团队 包括伦敦大学博士 剑桥大学和帝国理工大学的人工智能博士生导师等 [14] - 已服务超过10万家企业及机构 在深圳 北京 伦敦设立三大全球研发中心 [14] - 海外市场对AI技术需求日益增长 为公司提供了广阔市场空间 [14]

大规模语言模型技术发展 - 大语言模型(LLM)正以前所未有的速度推动科技进步和产业变革，重塑人机交互方式并成为学术研究与产业创新的关键技术[3] - 2023年9月复旦大学团队发布《大规模语言模型：从理论到实践》，两年内该领域在理论研究、预训练方法、后训练技术等方面取得重要进展[6] - 大语言模型展现出惊人泛化性(仅需60条数据即可学习)但存在脆弱性(130亿参数模型中修改1个参数可能导致功能崩溃)[6] 书籍核心升级内容 - 新增40%前沿内容，深度剖析MoE、强化学习、多模态、智能体、RAG、效率优化等技术趋势[8][10] - 知识体系重构后覆盖预训练、微调、强化学习、应用开发、效率优化全流程[9] - 新增多模态大语言模型、智能体、RAG、大模型效率优化等实用章节，指令微调和强化学习部分大幅修改[11] 技术体系架构 - 理论基础部分涵盖Transformer结构、LLaMA模型实例及混合专家模型(MoE)[15] - 预训练部分详解数据分布/预处理方法及DeepSpeed框架下的分布式训练技术[15] - 指令理解部分包含LoRA等高效微调方法，强化学习章节涉及PPO/RLHF算法及DeepSeek-R1等案例[15] - 能力增强部分探讨多模态架构设计、LangChain智能体实现及RAG系统协作机制[15] - 应用部署部分包含vLLM等推理框架优化技术和本地化部署实践方法[16][21] 作者团队背景 - 复旦大学NLP团队由张奇(发表200+论文)、桂韬(NeurIPS 2023最佳论文)、郑锐(NeurIPS 2024最佳论文)、黄萱菁(8项论文奖)等学者组成[24][25] - 团队在ACL/ICML/NeurIPS等顶会持续产出，研究方向覆盖预训练模型、智能体交互、多模态学习等前沿领域[25] 行业专家评价 - 中国工程院院士蒋昌俊认为该书"恰逢其时"，是学术界和产业界探索LLM的必备读物[28] - 上海人工智能实验室主任周伯文指出该书系统覆盖预训练、多模态、智能体等前沿领域，具有重要参考价值[28] - 专家共识认为第二版新增内容(如RAG、智能体章节)显著提升了理论深度与实践指导性[27][28]

免税 - 商务部等6部门发布通知优化离境退税政策，包括下调起退点、提升商品供给水平、引导国货潮品和老字号成为退税商店、提供多种退税方式、放宽商店备案条件 [1] - 中信证券测算中国离境退税销售额中长期有望达1090亿元，基于日本渗透率16.4%和客单价5000元模型 [1] - 预计2030年市场规模或突破万亿元，形成以海南自贸港为龙头、一线城市为支撑、二三线城市为补充的多层次格局 [1] 核电 - 国务院常务会议核准浙江三门三期等5个核电项目共10台新机组，2022年以来连续四年每年核准10台及以上机组 [2] - 新项目采用自主三代核电技术，包含8台华龙一号机组，单台国产百万千瓦三代核电机组投资约200亿元，总投资超2000亿元 [2] - 中国核电发展方针从"稳妥推进"调整为"积极安全有序发展"，2024年核准机组数量创历史新高，在建机组数量全球第一 [2] - 全球核电装机预计2030年翻倍，欧盟、美国、日本等国通过政策支持重启核电建设 [2] 智能体 - 国际电信联盟发布由中国信通院牵头的智能体国际标准ITU-T F.748.46，规范通用智能体能力要求和评估方法 [3] - 智能体定义为能感知环境、自主决策并执行目标的软硬件实体，市场规模将从2024年51亿美元增长至2030年471亿美元，年均复合增长率44.8% [3] - 智能体正从单一任务执行向复杂系统协作演进，呈现"技术泛化+场景纵深化"双轨趋势 [3] 虚拟电厂 - 交通运输部等十部门发布意见推动交通运输与能源融合发展，鼓励聚合分布式电源、电动汽车等资源打造交通运输领域虚拟电厂 [4] - 虚拟电厂可聚合分布式电源、可调节负荷、储能等资源协同参与电力系统优化和电力市场交易 [4] - 随着新能源分布式比例提升，配网需扩容提升对充电桩和分布式容纳能力，虚拟电厂作为新型经营主体快速发展 [4] AI政务 - 中共中央政治局会议强调人工智能领域需在基础理论、方法、工具等方面取得突破，构建自主可控的人工智能基础软硬件系统 [5] - 深圳市福田区部署DeepSeek-R1应用于240个政务场景，整体工作效率提升超20%，推出全国首个面向公众的AI政务助手 [5] - 政务信息化市场空间广阔，AI赋能带来提效降本空间较大，AI+政务有望快速落地 [5] 行业动态 - 深圳在全国首推离境退税"一单一包"便利化试点 [7] - 一季度中国智能手机市场同比增长5% [9] - 到2030年我国无人机产业将率先实现万亿规模 [9] - 纯电动汽车到2035年将成为新销售车辆主流 [9]

智能体，正在吹皱AI江湖的一池春水。 从最初的简单算法模型到如今能够理解语言，进而模拟思维并做出决策，智能体在短短几年的时间里显示出令人瞠目结舌的进化能力，这也使得100年前 艾尔伯特·哈伯德的名言——"机器应该工作，人类应该思考"，越来越接近于现实。 智能体的每一次判断、推理、规划、优化和学习，都需要进行复杂的计算来实现。如果我们想让智能体真正能够像人类一样灵活理解语义、处理图像、学 习经验，就需要巨大的计算资源来支撑更大的模型和更多的数据。 智能体打破了人类能力的边界，但是与人类一样，复杂任务的完成也需要多个智能体的共同协作，这对算力的异构化、分布式和调度能力提出了更高的要 求……显然，在这个专业化日渐增长的领域里，谁能融汇贯通、让"数智化"实打实的应用落地，谁才可谓抓住了产业发展的主线。 4月16日，以"共建智能体时代"为主题的超聚变探索者大会2025，在河南郑州成功举办。 超聚变成立于2021年11月，距今仅仅三年有余。成立之初适逢全球算力产业格局的重构，业界对于这家新生企业的入局并不太为在意，孰料三年后的当 下，超聚变已经成为算力领域的"顶流"。 三年以来，超聚变从0到1、快速发展，以销售收入为例， ...

AI技术发展趋势与行业影响 - 2025年人工智能技术正以颠覆性态势全面渗透至各产业关键场景，成为驱动企业重构生产效率与商业模式的核心引擎 [2] - 大模型普惠化浪潮带来企业智能化转型从"技术尝鲜"到"深度落地"的关键窗口期，面临算力部署、数据安全与生态协同等挑战 [2] - AI技术正从理论创新向产业价值转化，需探索兼容技术普惠性与生态共生性的新路径 [2] 联想AI战略与解决方案 - 联想推出业内首个预装DeepSeek大模型的AI工作站解决方案，以"场景驱动、安全立身、易用为先"为核心理念，提供本地化部署方式 [2] - 联想构建"端边云网智"全栈AI布局：端侧以AIPC为核心，云端覆盖服务器/存储/数据网络，服务端提供行业智能体解决方案 [6] - 联想AI工作站支持7B-70B大模型推理，采用英伟达Ada系列GPU实现2小时快速部署，满足数据安全、投入产出验证等需求 [6] - 联想AI一体机整合完整软件栈与底层方案，提供全国售后网络支持极速更换和远程运维 [10] 英伟达技术进展与合作 - 英伟达下一代Blackwell GPU支持显卡切割、DP2.1接口（单口8K）、96GB显存及YUV422编解码 [8] - 推出DGX Spark服务于桌面端推理应用，专为企业个人用户本地部署设计 [8] - 与联想合作中，英伟达专业卡兼顾DeepSeek推理的显存需求与性能/功耗/散热等综合因素 [8] 生态合作与投资逻辑 - 联想为生态伙伴提供三种合作模式：算力底座搭载、联合品牌营销、核心销售体系整合 [6] - AI普惠化时代四大核心生产资料为"硅基-代码-数据-智能体"，投资机会聚焦AI提升个体效率的场景 [12] - 联想创投重点关注AI原生项目，愿为基于联想工作站开发垂直领域智能体的团队提供天使投资 [12] 未来发展规划 - 联想将联合生态伙伴构建"算力-模型-场景"全链条协同体系，推动智能体规模化落地 [14] - 计划与英伟达深化算力协同推出Blackwell架构方案，通过"星辰计划"引入500家生态企业 [14] - 升级"擎天"引擎至4.0实现跨模型编排与知识库自动化生成 [14] - 推动大中小企业融通构建"双向赋能"新生态，使AI成为产业升级核心动能 [16]

国内AI产业发展机遇 - 在全球贸易摩擦背景下，国内科技自主可控迎来历史性发展机遇，AI技术成为打破技术封锁的关键突破口[1] - 国内AI产业基础设施和技术实力已逐渐比肩海外，应用层经验丰富，大模型能力进化将显著拓宽应用场景[1] - DeepSeek通过工程优化实现开源路线重大突破，多模态大模型和智能体工程化进展成为AI应用普及关键突破点[1] - 市场关注点从基础设施转向应用层，更聚焦AI使用价值[1] 企业智能化转型核心 - AI落地核心价值在于实时理解用户需求、深度思考，利用大数据处理能力缩短分析周期并关联业务场景[1] - 建立智能体底座平台是实现上述目标的关键[1] - 大模型价值在于与业务场景结合，需通用化、产业化、垂直化，与行业需求深度融合[2] 赛意信息AI布局 - 公司全面布局AI+应用，在PCB行业整合顶尖制造企业数字化智能工厂经验，打造"AI+PCB制造业解决方案"[2] - 在ERP运营中利用大模型深度学习功能实现订单转入自动化，减少数据录入工作量，并构建决策模型增强智能化[2] - 开启AI+供应链时代，以"低代码+大模型"双引擎为基础，分三步实现供应链智能化升级[2] 赛意信息供应链智能化 - 聚焦订单、计划、采购、物流四大环节推出智能体解决方案，实现全链路透明协同、资源高效调度和风险预警[3] - 构建可扩展、可定制的AI原生供应链大脑，助力解决低效协同、信息闭塞等痛点[2][3] - 以技术重构供应链价值链，帮助企业实现客户体验、成本效率、风险控制三重跃迁[3] 行业发展趋势 - 制造业对AI工具链需求增长，推动制造业软件领域进入AI应用落地黄金期[3] - 公司将持续提供"中国算力+中国模型+中国AI工具链+中国制造AI积木应用"全栈式服务[3] - 供应链智能化水平正成为企业核心竞争力重要标尺[3]

课程内容 - 课程主题为"定制你的智能体"，由未可知人工智能研究院与三节课合作举办，资深讲师Jeffrey授课，吸引众多AI技术学习者参与[1] - 课程涵盖智能体基础概念到实际应用场景，包括基于知识库搭建AI客服智能体、飞书多维表格批量分析运营周报等实操内容[4][7] - 智能体核心价值公式被定义为：智能体=业务知识×对话能力×数据连接，强调三者协同作用[9] 教学特色 - 采用"理论讲解+实战演练+互动答疑"模式，结合案例与步骤分解使复杂知识通俗易懂[11] - 讲师通过三节课会员权益等实际案例，演示如何通过知识库提升智能体服务精准度[4] - 现场学员积极参与互动，针对实际工作问题获得针对性解答[11] 合作意义 - 未可知人工智能研究院与三节课合作旨在推动AI技术在教育领域应用，提升学习者数字化竞争力[13][14] - 双方计划持续深化合作，未来推出覆盖教育、医疗、金融等多行业的AI课程[17][18] - 合作体现研究院在AI教育领域的专业实力与创新精神，目标助力企业及个人数字化转型[20] 技术应用 - 展示飞书多维表格与AI工具结合实现运营数据（流量、转化率、销售）批量分析[7] - 强调数据连接是智能体价值实现的关键环节，需结合业务知识库与对话能力构建完整解决方案[9]

AI Agent发展趋势 - AI Agent正从工具向搭档转变，使用成本呈指数级下降，重塑人机关系 [1] - 计算力演进、强化学习落地、Agent架构普及和多模态技术爆发正在重写AI底层逻辑 [1] - OpenAI CEO Sam Altman明确表示强大智能Agent将快速融入各类工作场景 [1] 2025全球机器学习技术大会概况 - 大会由CSDN和Boolan联合举办，于4月18-19日在上海虹桥西郊庄园丽笙大酒店举行 [5][6][17] - 汇聚超50位重磅嘉宾包括院士、IEEE Fellow、顶会论文作者及一线科技产品技术实战派 [1][5] - 设置十二大专题涵盖大语言模型、多模态大模型、AI智能体、算力基建等前沿领域 [2][14] 大会核心议程内容 - 主会场首日安排联邦大小模型协同学习、扩散策略、智能体架构演进等主题演讲 [5][6] - 设置四大分会场分别聚焦大语言模型技术演进、多模态大模型、DeepSeek技术解析和AI基础设施 [10][11][12] - 第二天专题涵盖具身智能、大模型应用开发、GenAI产品创新、AMD ROCm开发者技术等 [14][17][18] 行业实践与应用案例 - 企业代表将分享小红书推荐系统、得物部署优化、京东库存清理、WPS智能办公等落地实践 [11][12][23] - 技术厂商展示阿里巴巴通义星尘模型、腾讯混元3D生成大模型、百川智能端到端多模态实践 [10][11] - 金融领域大模型应用技术瓶颈与突破、eBay广告智能体落地等行业解决方案将深度解析 [23] 技术突破与研究进展 - 学术机构呈现深度思考模型复现、基于强化反馈的大模型自我提升、大模型思维能力研究 [10] - 多模态技术涵盖视频生成基础模型、数字人生成模型、2D/3D数字人技术创新应用 [11][18] - 开源社区展示OpenSeek创新模式、LLaMA Factory多模态LLM高效微调、ROCm开源生态 [12][24] 基础设施与算力优化 - AMD专家团队解析ROCm AI及开发者战略、大模型应用实战、推理优化技术 [23][24] - 摩尔线程分享全功能GPU大规模语言模型分布式训练性能优化方案 [24] - 聚焦算力基建与性能优化专题，探讨从CPU到NPU的编程范式转型 [18]

文章核心观点 - 行业处于腾讯音乐和网易云音乐七三分主导局面，市场渴望变化，咪咕音乐依托版权优势形成“音乐 + 智媒”模式，重点推广 AI 视频彩铃，虽面临挑战但前景可期，同时在 AI 大模型和创作者生态方面有布局和规划 [4][5] AI 音乐发展现状与前景 - AI 音乐目前处于“好玩”状态，艺术与技术融合待深入，达到“人人都是创作者”时代需创作的歌曲动听 [2][19] - 音乐让人满意难，因其是抽象艺术，需打动情绪，公司因此在视频上投入更多 [3][25] - AI 音乐创作歌曲存在同质化问题，但模型会随用户使用提升，且新模型可能带来变革 [24] 咪咕音乐业务模式与优势 - 前身是中国移动无线音乐基地，依托彩铃业务积累版权资源，形成庞大曲库，彩铃是差异化竞争力之一 [5] - 形成“音乐 + 智媒”模式，聚焦彩铃业务、AI 工具和线下演艺，截至 2025 年 1 月有全场景用户 1.63 亿等 [5] - 去年将视频彩铃变为媒体性业务，一年实现 8000 万月活用户，触达 8 亿人 [6] AI 视频彩铃业务情况 - 今年重点战略业务是推广 AI 视频彩铃，主打 15 秒微短视频，时长是 AIGC 成本使用平衡最佳时长 [7] - 春节一个月激发 1300 万人使用 AI 智创彩媒创作，用户热情高 [8] - 调研显示微信不会替代通话，在陌生人沟通和熟人沟通重要事情场景中电话是刚需，AI 视频彩铃有价值 [9][26] - 个体商户、小微商家和有宣传需求个人可能为视频彩铃付费，“视宣号”已覆盖 20 多个行业，吸引 150 万家商户，计划今年扩展超 280 万家 [9][10] - 后续更多提升 15 秒内表达能力，接电话后视频可连起来播放，增加信息量和表现力，未来有商业化潜力 [27][29] - 希望成为主要增长业务，目前需打磨产品，让用户易创造内容，采用自研加开源合作方式 [33][34] 智能体与 AI 大模型布局 - 认为今年是智能体元年，智能体核心解决高效链接问题，具有多模态特点，可成为贴身秘书 [11][12] - 公司智能体目前聚焦音乐场景，未来会扩展应用场景，先做好音乐产品 [14] - 认为 DeepSeek 推理模型与多模态模型相辅相成，在内容领域可搭配使用 [15] - 今年音乐方面重点推动智能体，研发 AIGC 独特能力，接入 DeepSeek 和中国移动九天系列模型 [16] - 与第三方模型厂商合作，看重其垂类模型引领能力 [18] 创作者生态激励 - 正在研究 AIGC 创作分账体系，将拿出 5% - 10% 收入激励优秀 AI 创作者，近期公布方案 [22]

文章核心观点 - 智能体不仅是人工智能领域的核心概念 更可能是构成宇宙的基本单元 这一观点可能引发21世纪科学范式的重大变革 [1] - 通过为智能体建立统一功能结构 论证了"宇宙是不断演化的智能体 万物皆可视为智能体的不同表现形式" [2] - 智能体理论框架能够统一解释物质世界和智能现象 为基础科学带来五个重要理论突破 [2][3] 智能体理论框架的科学价值 - 为智能体建立统一形式化描述 有望打通物理系统与智能系统之间的界限 形成统一理论框架 [2] - 将观察者理解为不同智能水平的智能体 能更清晰理解经典力学 相对论和量子力学之间差异的根本原因 [2] - 用统一视角重新诠释客观与主观矛盾 确定性与不确定性关系 时空结构涌现等基础科学难题 [3] - 推演生命演化方向与动力 为探寻智能和意识本质奠定基础 [3] - 相较于弦理论和圈量子引力理论 更容易融合信息 物质和精神三者 构建更完整宇宙理论框架 [3] 宇宙基本构成单元的研究历程 - 20世纪物理学发展从原子核式结构模型(1911年) 质子发现(1919年) 中子发现(1932年) 逐步深入微观结构 [4] - 1964年夸克模型提出 发现六种夸克 促成标准模型建立 但无法解释引力量子化现象 [4] - 弦理论将基本粒子描述为一维弦振动模式 圈量子引力认为时空由离散量子单元构成 但各自面临挑战 [5] - 惠勒"It from Bit"理论主张信息是宇宙基础 意识宇宙理论认为意识是宇宙基本属性 波姆"隐含秩序"理论统一物质与意识 [5] 智能体的定义与发展 - 1948年维纳《控制论》首次系统提出智能系统通过反馈机制调节行为 [7] - 冯·诺依曼提出"自复制自动机理论" 模糊生命与计算界限 [7] - 1956年西蒙和纽厄尔开发"逻辑理论家" 证明机器推理可行性 [7] - 20世纪80年代布鲁克斯"包容架构"强调智能体直接与环境互动 [7] - 1995年罗素和诺维格在《人工智能:一种现代方法》中给出系统性定义 [7] - 富兰克林和格雷瑟明确智能体自主性 反应性和主动性三大特性 [7] - 2025年智能体技术成为全球科技产业焦点 微软 谷歌 英伟达与Meta等科技巨头将智能体作为战略核心 [8] 标准智能体模型构建 - 研究团队借鉴冯·诺依曼架构 提出更普适的"标准智能体模型" [10] - 任何系统都能被看作智能体 拥有五种基本功能:输入 输出 存储 创造信息 以及控制能力 [11] - 智能所有具体表现均被归纳为信息处理过程及其结果 [11] - 2018年利用模型测量谷歌 苹果Siri 微软Bing等系统智能水平 当时最强谷歌搜索引擎智能水平仅为6岁儿童一半 [12] - 2024年GPT-4和Claude等系统智能水平已超越12岁少年 [12] - 智能体有两个极端状态:绝对零智能体(α点)和全知全能智能体(Ω点) [12] - 智能体受阿尔法引力和欧米伽引力两种相反驱动力作用 [12] 智能宇宙演化模型 - 智能体进化为全知全能智能时必然扩展到整个宇宙 [13] - 宇宙由智能体作为基本单元构成 在阿尔法引力和欧米伽引力共同作用下不断演化 [13] - 三个相互关联理论模型统一命名为欧米伽理论 [14] 对基础科学问题的解答 - 智能本质是智能体在两种引力作用下利用五种基本功能向α点或Ω点演化的能力 [17] - 意识是智能体对其信息处理功能的调控能力 分为自我意识 他者意识 混合意识和无意识四种类型 [17] - 宇宙一切系统都可用智能体描述 从物理系统到生命体再到人造系统 [18] - 物理系统如夸克 原子 分子 恒星 银河系等属于绝对零智能体 不具备信息处理能力 [19] - 三大物理理论差异根源在于观察者智能水平不同设置 [20][22] - 通过"实验宇宙1"思想实验证明观察者智能设定是理论差异根源 [23] - 主客观 不确定性 时空等概念本质取决于宇宙智能演化不同阶段 [26][27] - 时间本质是智能体对外界变化的选择性感知和结构化概念 [27] - 空间是智能体在主观认知中构建的各智能体间相对位置和运动关系 [27] 理论比较优势 - 推导出"一切源自智能体"(It from agent)命题 智能体才是宇宙最基本单元 [29] - 基于智能体模型推导出"智能场"概念:绝对零智能体对应基态 有限智能体是激发态 全知全能智能体是全激发态 [30] - 相比弦理论 智能体最小尺度趋近于"无" 最大尺度等同于宇宙 不需要假设额外维度 [31] - 相比圈量子理论 时空并非宇宙固有客观存在 而是主观世界产物 [31] 未来研究方向 - 完善理论框架数学基础 特别是智能体演化动力学形式化描述 [33] - 设计可验证物理实验测试理论预测关键现象 [33] - 挖掘理论在强化学习 大语言模型 人工通用智能和量子计算等领域的应用价值 [33]