雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))消息，在2025 IDEA大會上，IDEA研究院創(chuàng)院理事長、美國國家工程院外籍院士沈向洋用五個維度梳理了智能演進的脈絡：算法范式、智能載體、交互范式、計算架構與數(shù)據(jù)。 

他表示，相比給出一個技術路徑路線圖，他更希望提出一個“識別機會”的思考框架，幫助創(chuàng)新者在智能演進中找到技術、產(chǎn)品與商業(yè)的切口。

算法范式維度：從模式學習走向目標驅動

AI 的算法演進的三個階段：監(jiān)督學習構筑表達與生成能力，強化學習引入因果與執(zhí)行，自主學習邁向高層認知。技術本身從 Transformer 架構出發(fā)，向更高效、更穩(wěn)健的體系演化；從自回歸到擴散，再到混合式生成方法，這些變化共同推動智能的表達邊界不斷拓展。

智能載體維度：從符號空間走向物理空間

業(yè)界關注點已從語言和多模態(tài)模型轉向世界模型與具身模型。這一變化反映出智能載體正從抽象符號空間邁向物理空間，“從理解世界，到改變世界”。世界模型理解物理規(guī)律與因果，具身模型則把感知、決策與行動閉環(huán)聯(lián)通，使 AI 成為能在現(xiàn)實環(huán)境中施加影響的主體。

交互范式維度：技術與人的關系被改寫

在人機交互維度上，沈向洋強調交互創(chuàng)新的重要性。過去 70 年，人機交互經(jīng)歷了命令行、圖形界面、搜索、推薦到自然交互的多次范式遷移；每一次遷移背后，都對應著底層技術浪潮的變化?！敖裉斓漠a(chǎn)品開發(fā)者必須看懂智能特性帶來的交互機會。”他同時指出，自然交互內部也在分層：從被動響應，到交互式執(zhí)行，再到具備提議能力的主動模式，交互方式從文本擴展到語音、手勢乃至未來的腦機接口。

計算架構維度：性能、成本與能效的新平衡點

趨勢是從通用走向專用、從單一走向多元。GPU刺激了深度學習的第一波爆發(fā)，但能耗與成本也不斷攀升。隨著應用多樣化，推理、端側、強化學習等專用芯片不斷涌現(xiàn)；未來光子、量子、類腦等也可能在特定領域帶來性能躍升。

數(shù)據(jù)維度：從靜態(tài)教材、動態(tài)反饋到證據(jù)

在智能演進的三個階段，數(shù)據(jù)扮演不同的角色：在模擬世界階段，數(shù)據(jù)是靜態(tài)教材；在探索世界階段，數(shù)據(jù)是動態(tài)反饋；在歸納世界階段，數(shù)據(jù)是驗證假設的證據(jù)。他指出，從人類數(shù)據(jù)枯竭到合成數(shù)據(jù)興起，再到 AI 主動探索并獲取實驗數(shù)據(jù)，這一過程代表著數(shù)據(jù)從限制模型能力的約束，逐步轉變?yōu)橥苿?AI 主動學習的工具。

立于智能浪潮之中，機會并不僅僅來自技術本身，也來自理解技術如何改變載體、交互、計算與數(shù)據(jù)的方式，如何重新分布能力、資源與價值。

沈向洋說，IDEA研究院的定位是“從實驗室中來，到產(chǎn)業(yè)中去”，建立前沿研究成果與產(chǎn)業(yè)規(guī)?；枨笾g的建立通路。在技術高速演進與產(chǎn)業(yè)快速對接的交匯處，IDEA研究院希望提供一個服務于創(chuàng)新的思考框架，幫助創(chuàng)新者“去尋找和市場、和社會發(fā)展最契合的落點”。

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