■ 深圳特区报记者 闻坤
“在2025年的深圳，一定要讨论的就是人工智能。”近日，在2025 IDEA大会上，IDEA研究院创院理事长、美国国家工程院外籍院士沈向洋作年度主旨演讲。现场，他抛出现今大多数人关注的一个问题——如今，我们处在智能演进的什么阶段，未来的道路又要往哪里走？
目前，全球各个相关机构都在围绕此问题进行探索。沈向洋在“AI三件套”——算力、算法、数据的基础上新增“交互”“载体”两个要素，并从算法范式、智能载体、交互范式、计算架构、数据五大维度，系统梳理智能演进的技术脉络、现状挑战与未来想象空间，希望帮助创新者在智能演进中找到技术、产品与商业的切口。
“智能演进从智能载体的维度来说，正从抽象符号空间迈向物理空间。”沈向洋表示，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，便形成了具身模型。目前，业界关注点已从语言和多模态模型转向世界模型与具身模型。
沈向洋说，世界模型在于理解物理规律与因果，具身模型则把感知、决策与行动闭环联通，使AI成为能在现实环境中施加影响的主体。“AI很快就会帮助我们从理解世界，走向改变世界。”
沈向洋认为，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、图形界面到互联网搜索再到推荐系统，而AI的到来，带来了自然语言和多模态的交互。
“今天的产品开发者必须看懂智能特性带来的交互机会。”沈向洋指出，自然交互内部也在分层：从被动响应到交互式执行，再到具备提议能力的主动模式，交互方式从文本扩展到语音、手势乃至未来的脑机接口。
谈及数据，沈向洋认为，在智能演进的三个阶段，数据都扮演着不同的角色：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。”沈向洋表示，立于智能浪潮之中，机会并不仅仅来自技术本身，也来自于理解技术如何改变载体、交互、计算与数据的方式，来自于如何重新分布能力、资源与价值。