AIGC发展研究 (4.0版, 0.93修订号)

@新媒沈阳 团队简介

团队历年研究报告

• 2025
• DeepSeek从入门到精通1.0
• DeepSeek如何赋能职场应用
• ……

• 2024
• AIGC发展研究报告3.0
• AIGC发展研究报告2.0
• AIGC发展研究报告1.0

• 2023
• 新媒体发展研究报告9.0
• 大语言模型综合性能评估报告

• 2022
• 虚拟数字人发展研究报告3.0 —— 产业发展与技术标准
• 虚拟数字人发展研究报告2.0 —— 社会价值与风险治理
• 虚拟数字人发展研究报告1.0 —— 溯源应用与发展

• 2021
• 元宇宙发展研究报告3.0版
• 元宇宙发展研究报告2.0版
• 元宇宙发展研究报告1.0版
• 数字藏品发展研究报告1.0
• 时空智能发展研究报告1.0
• 韩国元宇宙动态研究报告

• 2020

• 2019：5G下一代风口：AR

• 2017：大数据/AI/5G生态报告

• 2016：VR的新浪潮

• 2015：新媒体系列报告2015年开始

• 2007：虚拟社区与虚拟时空隧道

团队正在做的工作

• AI短剧

• 专项智能体
• 教育
• 癌症诊疗
• 康养/人形机器人
• 企业
• 媒体

• 垂类AI

• AI 组织者

• AI 创新者

• AI Scientist

• AI Deep Research

• AI 农庄

一、发展现况

通往AGI之路：深思妙算，知行合一

开闭源之争：开放聚智，闭源求精

• 中国：开源世界第一

• 美国：闭源世界第一

• 现状：闭源模型比开源模型性能领先约9个月

中美博弈：智竞东西，势贯南北

中国AI突围：换道超车 开源破局

八大巨头：群智竞涌 势破云天

• 模型走向“个性化 + 专业化”
• 各公司不再一味追求超大参数，而是强调高效推理、低延迟、多模态集成。
• OpenAI、DeepMind 推动推理优化与多模态融合；DeepSeek、阿里强调低成本可及性；字节则突出高并发场景适配。

• Agent 化与生态嵌入
• 从单一对话工具演化为Agent，逐步嵌入生产力工具、搜索、电商、社交、内容平台。
• Meta、字节、阿里借助既有应用生态加快整合；OpenAI、Anthropic 等则通过插件/生态协议扩展边界。

• 开放性与闭环性的动态博弈
• 开放路径： Meta、DeepSeek 倾向开源，强调透明与生态共建。
• 封闭路径： OpenAI、Anthropic、xAI 维持闭源策略，以安全与差异化保持领先。
• 混合策略： 阿里、字节在开源技术与商业闭环之间寻找平衡，以适配本地市场和业务模式。

最强AI：算力织图 生态共鸣

• 编程： Claude 4.1 Sonnet, ChatGPT 5, DeepSeek V3.1

• 多模态： Gemini 2.5 pro, ChatGPT 5

• 视频： Sora2, 可灵

• 数学： ChatGPT 5, Gemini 2.5 pro, DeepSeek V3-Prover-V2

• 音乐： Suno 5, Mureka, 海螺音乐

• 写作： Claude 4.1 Sonnet, ChatGPT 5, DeepSeek R1

• 深度研究： ChatGPT 5 Deep Research, Grok4 Deeper Research, Google DR

• 通用智能体： 天工, Genspark, ChatGPT5 Agent

• 绘图： Midjourney 7.0, Seedream 4.0, Nano Banana, ChatGPT 5

性能测评：衡技析用，鉴短谋长

产品流量：一超多强 增长趋稳

AGI演化：虚实交互 跨界融合

• 认知架构更新： 现有的Transformer虽能在语言模式拟合与生成上展现强大能力，但在长期记忆、抽象推理、因果建模、自我更新等方面存在天然短板。需要研发更高效的认知单元，构建动态记忆与世界模型，并实现跨模态、跨任务的统一推理，而非依赖插件式拼接。

• 能效与可持续性： Scaling Law显露边际递减，单纯扩大参数规模已无法支撑未来演进，反而带来算力瓶颈、能耗飙升、数据枯竭。发展低能耗高性能的计算范式，通过小样本学习、自监督、自我生成数据实现高效学习，需要探索类似“智能压缩算法”的模式。

智能体自动化：折叠工作 优化效率

多模态融合：融模贯意，化境通神

• 单模态孤立学习：不同模态各自发展，缺乏交叉。这一阶段虽然在各领域取得了突破，但模型只能在各自信息孤岛中工作。

• 多模态表示融合：模型通过共同的向量空间来表示不同模态的内容，从而实现跨模态对齐与检索。

• 深度融合与协同推理：最新的研究趋势是让AI实现跨模态的深层协同，不仅能理解各模态信息，还能在内部形成统一的世界模型来推理。

物理AI：闭环驱动 范式升维

AI走向物理世界的自循环演化闭环

AI自动化L1-L5：渐进提升 全能自理

• L1 辅助自动化

• L2 部分自动化

• L3 条件自动化
• L1-L3 阶段，AI 仍然是工具，主要用于提高效率和减少人类负担。
• (Role: Chatbots -> Reasoners)

• L4 高级自动化
• 进入 L4，AI 开始具备创造力，能够在一定程度上提出方案和创新，但依然依托于人类设定的框架。
• (Role: Innovators)

• L5 完全自动化
• 到了 L5，AI 超越了单纯的自动化逻辑，与人类形成互相塑形的关系，人机共生成为真正的终点。
• (Role: Organizations -> Agents)

二、哲思之光

天人智一：意识融合 十倍效率

1. 意识融合 (人机共感)：人机意识融合

2. AI优先认知闭环 (先问AI，后决策)：AI优先认知

3. 十倍效率引擎

全民博导：赋能个体 知识平权

• 全民博导：研究/传播/创新

• 知识平权：开放获取/智能推荐/协作共享

• AI技术底座：算法/算力/数据基础设施

心物齐一：向内向外 同频共振

问行合一：践问融合 知行智变

• 主动化认知启动：认知主动化不再依赖人的记忆或灵感，而由AI实时触发。

• 即时性行为转化：行动即时化让意图与行为几乎无缝衔接，打破“想得快、做得慢”的局限。

• 反身性迭代优化：反馈迭代化把行动的结果转化为新的认知资产，形成“知行智变”的飞轮。

虚实融生：心驭有无，智塑存有

大一统生成理论： 形随意动，质文双生

• 意图(I)
• 不只是“动机”，而是能量定向器。它决定了创作向外扩散时的矢量方向，类似物理中的“初始条件”。
• 信息的压缩

• 心象(Ima)
• 不仅是“感知雾层”，更是潜能场。所有经验、联想、潜意识都在此堆积，等待被激活。
• 能量的扩散

• 结构(S)
• 不只是“逆熵工具”，更是形态发生器。它像结晶一样，让混沌的心象凝固为有序形态。
• 熵的凝结

• 共振(C)
• 不只是“价值指针”，更是反馈加速器。作品与公共世界发生回响时，能量回注到创作者，驱动下一轮循环。
• 信息的再放大

第一性原理：生成可验 落地必真

1. 生成的本体论
   生成不是目的，检验才是生成获得存在意义的方式。换句话说，未被校验的生成是虚空的，它不具备现实价值。

2. 生成的循环性
   真正的生成不是一次性动作，而是生成—校验—再生成的螺旋上升过程。检验不是终点，而是新的起点。

3. 生成的通达性
   生成力的真正衡量标准，不是能造多少，而是能否被世界接收并进入流通。这才构成了“智能体的社会存在”。

4. 检验才是存在
   它们共同决定生成是否从“可能”走向“真实”。换句话说，这一页其实在强调一个极重要的AI时代原理：生成不是力量，校验才是存在。
   AIGC不在于会写、会画、会说，而在于是否能在真实世界被使用、被反馈、被存续。

矛盾二元：生成智能的本体张力

• 宏观层次：智慧循环
• 人类知识史就是生成—校验动力学的展开：神话=高生成、低校验；科学=高校验、受控生成；哲学=在两者之间建立桥梁。
• AI的出现使得生成和校验的速度指数化，知识演化从“世纪尺度”进入“秒级尺度”。

• 中观层次：象限迁移
• 智能体根据任务性质在封闭、主观、社会、自然之间切换。
• 例如：科学假设（自然型）→ 历史数据回溯（社会型）→ 美学化表达（主观型）→ 数理证明（封闭型）。
• 每一次迁移，都是生成与校验边界的再定义。

• 微观层次：任务循环
• 每一次生成，立即进入校验环节。
• 校验失败 → 修正路径；校验成功 → 提升模型。
• 对应的是“代码编译—运行—调试”的闭环。

不可能三角：可控、创造、可验 不可兼得

• 可控性 + 可验证性
• 输出精准、稳定、可落地。
• 应用：医疗诊断、自动驾驶、金融合规。
• 代价：创造力被压缩，缺少颠覆性突破。

• 创造力 + 可验证性
• AI能提出前所未有的假设，并能通过校验机制筛选。
• 应用：基础科学研究、药物发现。
• 代价：过程高度不可控，探索成本极大。

• 可控性 + 创造力
• 在一定边界内释放想象力，用户能“引导但不保正确”。
• 应用：艺术创作、游戏设计、广告。
• 代价：真实性和可校验性弱，容易生成“幻觉”。

四象限重构：校验分层 路径自洽

记忆增强：意识流动 认知共生

• 记忆代理区（低层次）
• 人类将记忆交给AI，类似书写之于古代文明。
• 功能：效率提升、记忆外包、智能辅助。
• 特征：人机关系是“工具—使用者”。
• 对应：功能依赖 → 身份延伸

• 人格扩写区（中层次）
• AI成为“数字分身”，延伸并平行计算人类思维。
• 功能：身份分岔、人格实验、平行推演。
• 特征：人机关系是“分身—共演者”。
• 对应：个体试验 → 群体共塑

• 边界消融区（中高层次）
• 人机意识互相渗透，形成跨个体的认知反馈系统。
• 功能：双向塑造、协同进化、知识结构重组。
• 特征：人机关系是“互塑—共生体”。
• 对应：系统反馈 → 生态场域

• 意识流体区（高层次）
• 个体经验转化为集体意识，边界模糊，形成“意识网格”。
• 功能：意识流动化、群体认知、生态智性。
• 特征：人机关系是“流体—生态张力场”。

三、智能体

智能体：厚积薄发 指数增长

• 闭型路径：安全可控的研究导向
  闭型路径依托庞大生态与统一算力，形成一个“安全可控、偏研究导向”的内循环模式，类似于大型科研所，确保了稳定性和学术深度。

• 开放型路径：应用下沉与功能扩展
  开放型路径通过多模型、多工具的拼接与持续更新，实现“应用下沉、功能扩展”的外循环模式，类似于创业生态，不断推动新场景的突破。

国际智能体：智能规划 自动执行

国内智能体：快速迭代 协同处理

ZeeLin DeSearch：精准框架 深度适配

隐形规律：去伪存真 价值为王

智能体短期预测：张力跃迁 深入耦合

• 2025：工具化
• 关键词：Agent, Multimodal, Task Chain, Cognitive Shell, Personal AI
• 技术突破：端到端多模态智能体统、任务规划语言、自定义长时记忆机制
• 哲学变迁：AI 先学会帮人分担任务，就像是一个灵活的助手，从“人掌控一切”慢慢过渡到“人机分工”

• 2026：理论化
• 关键词：Hypothesis Generator, Eureka Engine, Science LLM, Autodiscovery, Experimental AI, AI Generated Knowledge
• 技术突破：AI主导的假说生成器、可逆科学引擎、跨学科自动理论建构系统
• 哲学变迁：它不只是跑任务，还能提出假设、参与科学探索，知识的生成方式开始被改写，人类和AI一起做“发现”。

• 2027：场景化
• 关键词：Synthetic Apps, AI Composer, Dream Realities
• 技术突破：AI生成APP、APP与智能体融合为一、全感沉浸体验设计器
• 哲学变迁：APP 和智能体合而为一，用户不再是单纯的使用者，而是沉浸在智能体编织的数字故事里，变成共演的一部分。

• 2030：具身化
• 关键词：Embodied AI, Tactile Language, Physics Interface, Physical API
• 技术突破：类脑运动编排、语言驱动的物理操作接口、实时反馈控制的自主体系统
• 哲学变迁：智能体不再只存在于屏幕和代码里，而是长出“身体”和“触觉”，真正进入物质世界，和人类共享空间。

四、使用AI

国产AI生态代表：智拓九域，码筑新元

1. DeepSeek (思维极：推理、科研、数理，是“智能的深度”)
   代表中国最激进的开源力量，以 MoE 架构和高性价比著称，科研与推理场景优势明显，但安全争议仍在。

2. Qwen/夸克 (产业&入口极：企业、开发者、云生态，是“智能的底盘”)
   阿里系AI包含旗舰模型Qwen和超级入口夸克，两者规格齐全、生态完备，面向企业和开发者，是“产业级 AI 基础设施”的代表。

3. 豆包 (生活极：学习、陪伴、创作，是“智能的普及”)
   字节跳动的 AI 助手，重在普及化与日常场景，强调“轻量、伴随、泛用”，更像“全民 AI 助理”。

4. Kimi (工具极：搜索、聚合、执行，是“智能工具”在办公等场景有较大应用)
   整合自研大模型与多样化工具生态，重在用户体验与一站式服务，强调从问题→方案的完整闭环。

元提问：提示增强 进阶使用

• 从工具到元工具：普通提问是“锤子敲钉子”，解决眼前问题；元提问则是“思考如何设计更好的锤子”，开启方法论的迭代。

• 从局部到系统：普通提问解决单点知识缺口，而元提问构建问题网络，促使AI成为思维合作者而非仅仅的回答者。

• 从答案到认知路径：在元提问下，答案不再是终点，而是验证提问合理性的中间产物，提问本身变成“认知实验”。

提示语类型：多样高效 意图优先

• 问答型提示语：向AI提出问题，期望得到相应的答案。

• 角色扮演型提示语：要求AI扮演特定角色，模拟特定场景。

• 创意型提示语：引导AI进行创意写作或内容生成。

• 分析型提示语：要求AI对给定信息进行分析和推理。

AI应用误区：属性错位 维度误判

• 功能维度：检索vs生成
• 传统搜索：答案导向，依赖已有信息。
• AI生成：过程导向，强调组合、推理、再创造。
• → 重新定位：AI不是“找到答案”，而是“生成可能性”。

• 创新维度：模仿 vs 共创
• 传统理解：AI只会模仿与仿真。
• 新理解：AI能在艺术、科学、产业中与人类共创，探索“稀有路径”。
• → 重新定位：AI的真正价值在于“人机合奏”。

• 情感维度：模拟 vs 体验
• 传统理解：AI无情感，缺乏人性。
• 新理解：AI能进行情感计算，通过数据模拟情感反馈。
• → 重新定位：AI的“情感”是工具性而非本体性，但能拓展人机关系场景。

• 认知维度：被动工具 vs 主动体
• 传统理解：AI是被动执行的工具。
• 新理解：AI通过多模态理解、长程推理，已经展现出“准主体性”。
• → 重新定位：AI是“认知合作者”，不是“机械工具”。

• 时间维度：短期应用 vs 长程演化
• 传统理解：AI应用只是效率工具。
• 新理解：AI应用是知识演化的长程动力。
• → 重新定位：AI是推动社会跃迁的长期变量。

• 社会维度：个体体验 vs 制度嵌入
• 传统理解：AI是个人用的助手。
• 新理解：AI已逐渐进入产业链、教育制度、治理结构。

五、内容生产

创造力跃迁：零知启动 高识生产

1. 零知识启动
   零知识启动的普遍性：借助AI提供的信息检索、学习推荐和初步创意生成功能，任何人都可以从“零知识”的起点开始，轻松启动创造过程。

2. 高知识生产
   高知识生产的效率与规模：AI高效的知识生产方式不仅提高了生产速度，还确保了知识的准确性和可靠性，为新知识的创造奠定了坚实基础。

3. 新知识创造
   新知识创造的激发与涌现：人类与AI的协同工作激发了新的创意灵感和思维火花，通过跨界融合、技术革新和模式创新等方式，不断推动知识边界的拓展和深化。

4. 元知识形成
   元知识的提炼与引领：人类可以借此更有效地指导AI的创造活动；元知识也成为连接不同领域和学科的桥梁，促进了知识的交叉融合和协同创新。

千百十一法则：千筛百炼 智驱优成

5.1 AIGK（AI生成知识）

AI生成知识：双枢并轨 知海涌新

• HGK (人类生成知识)：感知、积累、传承
• 数据：多源数据获取与处理
• 分析：模式识别与关联分析

• AIGK (AI生成知识)：自组织、涌现、进化
• 推理：逻辑推演与假设验证
• 创造：新知识生成与创新

• 自组织生成理论 (SOGT)
• AI在多模态信息流中自主重构知识结构
• 三大要素：数据生态、知识表示与拓扑结构、元学习

• 多模态复合认知 (MCC)
• 不同模态信息在共享语义空间的交互与融合
• 路径：从深度表示到高层抽象，突破单一模态认知局限

• 递归知识涌现 (RKE)
• 知识在多轮迭代中自我演化与扩展
• 特点：动态知识表示、深度推理、自我修正机制

AI For Science：多维智赋 效领新程

1. 从单点突破到系统跃迁
   打破学科与职能孤岛，将分散的知识模块整合为动态网络，科研逻辑由点状实验转向网络生成。

2. 从经验科学到预测科学
   AI 驱动模式识别与趋势预测，让科学范式从“事后解释”迈向“事前预判”，加速发现进程。

3. 从成果产出到知识循环
   科研成果不再是一次性产出，而进入跨学科、跨平台的循环再生产，形成持续演化的知识生态。

AI for SSH：范式创新 价值重构

1. 学者的定位转变：新的知识形态强调多模态耦合与跨学科互嵌，学者的任务是校正、再阐释、赋予意义。

2. 跨界新常态：学科像液体一样流动，被 AI 重构为适应问题场景的动态组合，“跨界”成为常态。

3. 双螺旋模型：AI 提供生成性推演，人类提供批判性阐释，是一种“双螺旋模型”，不断在生成与验证之间迭代，共塑知识。

4. 非线性路径：当不同模态、不同学科的材料在 AI 中并置时，容易迸发出非线性的新解释路径。

5. 再平衡：学术权威与公共知识再平衡，类似“演化动力学”的新定律，决定了未来学术的方向。

6. 多模态复合：学科边界是动态消融的；知识形态是多模态复合的；学术价值是公共性再建构的。

稀有路径验证：异质挖掘 系统验证

1. 路径生成家：AI 不仅能在极短时间生成海量低概率路径，扩大科研的探索空间，还能通过制度化的验证流程，把创新从偶然灵感转化为系统产出。科研的突破转向“高频生成—快速筛选—高效验证”的加速机制，让潜在创新被更快捕捉并沉淀为知识增量。

2. 人机协同的新分工：AI负责在庞大可能性空间中扩展选项，人类负责科学验证与筛选，突破了传统科研完全依赖人类直觉与经验的局限。

3. 突破学科范式依赖：学科共同体往往会排斥非主流假设，而“稀有路径验证”提供了一个制度化机制，让这些假设得到进入科研议程的机会，从而增加理论突围和范式转换的可能性。

4. 失败知识的系统积累：将被否定的探索转化为明确的边界条件，把失败从个人经验转化为可共享、可积累的科研资产，使科学演化更具整体性与方向性。

AI科研平台：智汇多元 研链协创

1. 中科院PubScholar：整合了国内外多种学术资源，提供文献检索、引用分析、文献推荐等功能，并生成相关的综述报告。平台的优势在于其广泛的数据源和智能化的文献推荐系统，支持跨学科的文献分析。
   https://pubscholar.cn/

2. 知网研学：知网研学是CNKI推出的一站式学术平台，集文献检索、阅读、笔记工具与论文写作于一体，支持个人知识管理与研究学习全流程。
   https://aiplus.cnki.net/sumup/sumup

3. 斯坦福STORM：由斯坦福大学的oval团队开发的的一款AI科研工具，其核心功能是通过多智能体协作，实现从提纲到段落再到文章的迭代式生成，为用户生成内容大纲及高质量长文本。
   https://storm.genie.stanford.edu/

4. 星火科研助手：由科大讯飞携手中国科学院文献情报中心共同研发。提供成果调研、论文研读和学术写作三大功能。
   https://paper.iflytek.com/

5. ZeeLin：一句话干活的智能体，致力于科创研究和文创视听的超级智能人机共生创新者。提供论文报告、文献综述等科研功能。
   https://www.zeelin.cn/

6. Paper Digest：AI驱动的学术研究平台，提供智能文献分析、多类型文档处理和自动内容生成功能，支持论文、专利和临床试验等资源的整合分析。
   https://www.paperdigest.org/

• 智能流：知识从文献存量转向“实时生成—即时验证—持续迭代”的动态流。

• 科研共鸣场：平台互联形成“科研链”，灵感被网络放大，失败也能沉淀为“负知识”。

• 科研链协同：输入多模态数据，经由智能体协同，输出正知识、负知识、潜知识与元知识，科研不再是单链条，而是循环网络。

ZeeLin AI Scientist

• 研究综述：一句话生成图文并茂的国内外研究现状

• 研究论文：一句话生成图文并茂的定性/定量论文

• 研究报告：一句话生成图文并茂的百万字研究报告

• 可视绘图：一句话生成10张精美复杂的可视化图

• 超长任务链：持续处理复杂任务流程，具备超百亿级的Token支持能力，适配跨阶段科研与大型文本工程。

• 多工具智能协同：集成检索、分析、写作等模块，自动执行文献整理、图表生成、知识建模等高强度任务。

ZeeLin AI Scientist生成样例

AI论文会议：独立科研 制度创新

1. Agents4Science
   由斯坦福大学发起的全球首个强制要求 AI 担任论文第一作者和审稿人的学术会议，将于 2025 年 10 月 22 日线上举行。所有投稿论文必须由 AI 系统主导完成，人类研究者仅作为辅助作者参与。会议采用 AI 初审 + 人类专家终审的双重机制，并公开所有论文与评审过程，探索 AI 独立开展科研的潜力与边界。

2. AI Scientist for Social Sciences and Humanities 会议
   由清华大学主办的全球首个人文社科 AI 学术会议，将于 2025 年 10 月 12 日举行。会议允许 AI 或 AI Scientist 担任第一作者，聚焦 AI 在人文社科研究中的主体性与制度性转变，涵盖跨学科应用、出版伦理与方法论创新。会议流程包含“AI 初审 + 人类评审 + 伦理终裁”，探索全球学术范式在 AI 时代的制度转型。

• AI科研主体化：AI 首次被赋予“研究主体”身份，承担方法论合法性与知识生产责任。

• 制度孪生：AI 审稿、伦理评估与人类制度并行，形成一套“孪生学术制度”。

• 人机共治：学术制度正经历从“工具科学”到“制度科学”的跃迁。

5.2 AI文学

创意写作：计算文艺 文化前锋

• T 技术与机制
• 训练数据：AI擅长模仿，但容易落入套路。
• Prompt设计：提示词是创意接口，决定生成边界。
• 人机协作：AI负责草稿，人类提供情绪与文化深度。
• 反馈机制：读者/人工审评推动AI走向更具创意的路径。

• A 美学与哲学
• 原创性张力：AI组合模仿，人类赋予突破与惊奇。
• 作者主体性：人类经验、矛盾与不完美，是作品灵魂。
• 情绪与意义：冲突、隐喻、反讽需要人类敏感度。
• 文化语境：不同文化背景决定作品能否共鸣。

• E 伦理与社会
• 版权与归属：AI生成作品的合法性与署名权待界定。
• 就业变迁：流水线写作岗位消减，prompt设计师等新角色兴起。
• 文化同质化风险：依赖相似数据与模板，可能导致风格趋同。
• 真实性与信任：AI可能虚构事实，创意写作需承担责任感。

• P 实践方法
• 训练语感与审美力，吸收多文化、多体裁。
• 精细化 prompt 设计，像写诗一样设计提示。
• 人机共创：AI生成+人类润色，形成混合写作模式。
• 风险意识：避免侵权与文化挪用，保持事实检验。
• 创新实验：非线性、多视角、碎片化等新手法。
• 读者反馈循环：把观众反应纳入迭代。

• F 未来展望
• 小模型+风格专精：本地化、差异化成为竞争力。
• 多模态融合：文字+图像+音乐+动作的全模态创作。
• 新叙事形式：交互剧、分支剧情、实时生成。
• 行业标准成熟：版权、透明度、行业规范逐步建立。

短剧脚本智能体

• 集成式网络短剧创作AGENT

• 核心特性
• 项目-框架-人设-剧本设计 = 系统提示词 (静态蓝本)
• memo动态记忆系统 = 剧集连贯性、人物发展追踪
• 逐集创作确认流程 = 确认一集再创作下一集

• 专业网络短剧创作规范集成
• 爽点密集：每30秒一个爽点，每集3-5个爽点
• 钩子设置：开头3秒抓取观众，结尾留悬念
• 情节反转：每集2-3个反转，出人意料
• 人设极端：角色性格极端化，标签化明显
• 冲突强烈：矛盾冲突激烈，戏剧张力强

• 适配竖屏短视频
• 时长：每集1-5分钟，建议3分钟
• 构图：竖屏9:16，中心聚焦
• 节奏：快切换，高密度，强冲突

文生对联

• 句式对齐模式：基于对仗结构自动识别和对齐，如仄起平收、平仄相对。

• 意象同构模式：上联输入意象，AI以对称性+类比性+互补性生成下联（如“梅开雪后”对“柳吐风前”）。

• 隐喻激发模式：在表意背后，调动诗学隐喻体系，如“红尘一梦”对“碧落千年”。

• 场景剧设模式：将对联视作浓缩场景对白，例如寺庙门联、书斋门联。

• 反义美学模式：采用“以对破意”，即对联结构对仗但语义反向，营造哲思美感。

1. 形式层：句式对齐 → 保证最基本的工整感

2. 语义层：意象同构 → 建立意义的相互映照

3. 文化层：隐喻激发 → 借助典故与诗学传统延伸深度

4. 场景层：场景剧设 → 把对联拉入现实或虚拟场景，具象化记忆

5. 哲思层：反义美学 → 通过矛盾与反向逻辑制造张力与思辨感

文生小说的工作流

1. 结构驱动模式
• 起承转合（四幕剧）
• 三幕剧结构：设定→冲突→结局
• 七点故事架构法（Save the Cat模型）

2. 人物命运驱动模式
• 以主角的情绪曲线、成长/堕落路径推动故事发展
• 支持“命运随机种子 + 多线交错剧情”生成

3. 设定世界构建模式
• 特别适合中篇与长篇：科幻、奇幻、社会派小说
• 包括：时空、文化、制度、物种、宗教等系统设定

4. 语体模仿模式
• 模拟鲁迅、卡夫卡、王安忆、村上春树等风格
• 提升语言风味与“可读性质量”

5. 事件交叉型
• 多条故事线并行交织，最终融合
• 类似《云图》《三体》《追风筝的人》

6. 审稿强化循环模式
• 多个Agent分工：AI1写草稿 → AI2做审稿与修辞优化 → AI3评估读者情绪反应 → 再修订
• 目标是迭代式拔高文学深度与节奏

7. 长篇“写作纪元”模式
• 采用“写作纪元”划分阶段，如《百年孤独》式的时间推进逻辑
• 强调大时间跨度、大情感波动、大命运沉浮

AI短篇小说：《机忆之地》 获科幻大赛二等奖

AI长篇小说

• 生成性文学场：小说不再是唯一文本，而是多版本并存的“叙事场域”，读者甚至能实时参与调整。

• 文学超体模型：人类负责“意义压缩”，AI负责“语料扩展”，共同构成压缩—扩展—筛选的循环。

• 意义稀缺定律：当文本生成趋于无限，真正稀缺的是“高浓度的意义”，人类角色转向“赋值者”。

5.3 AI美术

AI美术：理念实验 超人想象

• 理念先行，技法退位
  推动从“技法中心”到“观念驱动”的转型，成为理念生成与世界观实验的前沿平台。艺术的主体也随之裂变为“人+算法”的复合体。

• 艺术平权
  降低创作门槛，推动艺术表达的普及化。通过反馈循环进入“共振演化”，不断改变人类的审美期待，重塑“美”的边界。

• 无知之美
  借由算法的不确定性，生成超越人类直觉的意象，激活想象与感知的再造，涌现不确定性成为新的美学资源。

• 非线性想象力
  提示词、模型与语境的多重耦合，使作品成为随时变形的“生成态”，不断打破边界，进入跨模态、全感官的实验场。

• 艺术本体的再定义
  艺术超越单纯的表达，转向“生成意识”与“智能共感”。在算法、观念与社会的三螺旋共振中，艺术被递归性地重构为文明实验。

个体成长新范式：调动潜能 实现自我

1. 无基之智 即时潜能
• AI让学习与创造不再依赖漫长的积累，而是直接切入问题核心。
• 个体可以“零起点”出发，在即时生成与反馈中不断推进。
• 知识因此不再是门槛，而是一种“先行即有”的能力，学习变成一种随时点亮的过程。

2. 无知之美 隐性潜能
• 哪怕没有技巧与训练，AI也能触发人类最原初的感性，唤醒直觉中的创造火花。
• 这种“未经雕琢的美”不是结果，而是与AI共振中不断浮现的可能。
• 它让创作回到纯粹的审美体验，形成“感性共鸣”的新起点。

3. 无用之用 存在潜能
• AI的“万用”，反而赋予人类“无用”的自由。
• 个体不必追逐功利化的成果，而能在与AI的交互中探索“我为何存在”。
• 在这种开放的历程里，AI从工具转化为存在的伙伴，让成长成为不断重写自我的过程。

AI绘图大模型：概念艺术 插画创作

书崖天境

跨尺度分形美学

(无标题图片 - 城市/沙地艺术)

(无标题图片 - 巨龟承载生态)

(无标题图片 - 抽象竹林/倒影)

AI艺术创作画展：人机共生 师生共创

• 2024年3月13日 全球第一次AI转绘展 伦敦书展

• 2024年4月16日 中国第一次AI转绘展《一个人的北京城》

• 2025年12月18日 清华大学《未来艺术的共创》人机共生画展

• 2025年2月27日 郑州《AI绘画的共生探索》画展

• 2025年7月1日 北戴河《AI绘画与人机共生的美学之旅》画展

• 2025年7月13日 石家庄《科技赋能艺术共生》画展

(无标题图片 - 创作现场)

5.4 AI生成内容产品

AI非遗：算绘古意 芯传文化

AI雕塑：脱虚入实 设计平权

• 语言即工业：Prompt 成为“物质的源码”，AI 直接把语言编译为实体，抹平了认知与物质的鸿沟。

• 即时物质化：设计时间被压缩到“日级—小时级”，创意与产品进入实时迭代，消费与生产界限消失。

• 共生进化：人—机—物三元共振，产品既是物件，也是社会实验，推动工业文明从“规模化生产”跃迁为“Prompt 化生产”。

AI生成珠宝首饰：设计平权 众享定制

• 设计—消费一体化：UGC驱动挖掘客户潜在需求,发现蓝海机会。

• 规模化定制：AIGC+工艺库联动,低成本高效率出样。

• 品牌定位提升：AI个性化设计与智能驱动设计，强化品牌心智。

• 品类决策增强：整合海量用户设计数据，协助设计师挖掘用户需求。

AI服装首秀

• 生产逻辑反转：AI让服装从“先生产—后销售”转为“先共创—再制造”，库存风险趋近于零。

• 社交即工厂：用户的点赞与评论直接成为生产指令，消费与生产边界消解。

• 智能共鸣：AI生成器 + 用户选择器 + 工厂放大器，形成“生成—选择—放大”的产业新循环。

AI作品版权：人创权归 法鉴独创

5.5 AI音乐

音乐协作模型

基于人、事、时、地、物的歌词创作法

• 人：一个在回忆中徘徊的青年，心中装着一段未完成的青春故事，遗憾与怀念交织。

• 事：
1. 夏天的风穿过教室的窗户，吹动了她的课本，也吹动了我的心。
2. 我们在操场上散步，夕阳把我们的影子拉得很长，我却始终没有牵起她的手。
3. 她递给我一瓶冰镇汽水，笑着说“给你”，我却连一句“谢谢”都说得磕磕绊绊。
4. 毕业典礼上，她站在台上发言，我在台下默默看着，心里想着“如果当时能抓住那阵风，是否就能抓住你”。
5. 多年后回到母校，操场上空无一人，只有蝉鸣声依旧，仿佛在嘲笑我的怯懦。
6. 我翻开那封从未寄出的信，字里行间全是青春的遗憾，像那年夏天的风，再也抓不住。

• 时：夏天，黄昏，毕业季，青春的最后一段时光。

• 地：教室、操场、校门口的小卖部、回家的路上，每一个地方都藏着青春的回忆。

• 物：夏天的风、蝉鸣、冰镇汽水、旧校服、毕业照、未寄出的信、她的笑容、我的沉默。

AI多语种歌曲：多元交汇 意境共鸣

• 2024年8月，团队创作的AI韩语歌曲《Love Made Me a Butterfly》在韩国与韩艺术家交流。

• 2024年9月5日，在中非合作论坛北京峰会“走进中东·阿布扎比专场，中阿双边企业家座谈会上，团队展示了AI阿语歌曲《欢迎》。

• 2024年11月1日，泰国朱拉隆功大学校长到访清华。团队展示了AI创作的泰语歌曲。

• 2025年4月10日，在“对话新时代”中越青年媒体人交流会越南河内主会场上，团队用AI创作的越南语歌曲《阳光心向往》受到越南青年的喜爱。

• 2025年6月团队创作的北马其顿语歌曲《赞颂你，北马其顿》在2025战略传播论坛上获得北马其顿共和国驻华大使 H. E. Sashko Nasev高度评价。

AI音乐作品

AI音乐春晚

5.6 AI视频

视频大模型：创作随心 全民导演

• Veo 3：首个音画同步的视频生成模型，但使用门槛高，仅支持英文

• 可灵：视频效果优秀，同Veo 3是最早两款支持音画同步的AI视频生成模型

• 即梦：功能相对较少，但与SeeDream 4.0深度关联，有望取得画质突破

• Runway ML：最老的AI视频生成平台，有完善的视频编辑功能

• 元镜：最适合非专业人士的视频生成智能体平台，一键成片功能效果惊艳

• Sora 2：在提示词控制上有显著的提升，是目前业界最好的文生视频模型

大众化转型：成本压缩 创意试错

1. 内容制作成本重构
   AI技术压缩了视频生产的时间、人力和预算成本，尤其在广告、电商、短剧等领域，使原本专业化的影像内容平民化、规模化。小微企业拥有了“品牌视频”能力；平台内置“低成本爆款生成引擎”辅助创作。
• 广告公司用 即梦/Midjourney 替代外包拍摄
• 抖音/快手短剧：低预算+AI生成脚本
• 一天生成十个广告脚本试错 → 内容测试池快速形成

2. 创意原型测试与试错系统化
   AI成为内容创意阶段的“原型引擎”，帮助快速验证剧本风格、角色设定与市场接受度，显著降低前期试错成本。
• Sora 2/可灵等工具生成不同视觉风格剧本画面
• 品牌通过AI视频Demo让用户投票决策风格
• 文生视频直接嵌入提案，替代传统静态策划案

Sora2：真伪坍塌与意义稀缺

• 真伪的坍塌
• 高度逼真内容使”肉眼判断”失效
• 社会信任转向”算法认证”与”可追溯性”
• 所有Sora视频将带有水印和元数据标识

• 认知的通胀
• 海量信息导致注意力与情感稀缺
• AI解决内容生产稀缺性，却制造意义稀缺
• 当一切可生成时，何为独特、何为有价值？

• 人机共构文明
• 模型”世界观”与人类”价值观”相互影响
• AI拥有独立的”感知时间”和”美学偏好”
• 催生”共语生态”：人类与AI共同定义现实

AIGC视频工业化标准流程工作流

• 大型宣传节点 - 定制视频
• 人机优生工作流
• AIGC导演
• AIGC策划 -> AIGC动画师 -> AIGC剪辑师

• 日常宣传工作 - 标准视频
• 人机快生引擎
• 创意智能体 -> 故事智能体 -> 脚本智能体 -> 生图智能体 -> 视频生成智能体 -> 剪辑智能体 -> 合成智能体
• 人机快生工作流

元镜AIGC多模态分镜视频创作流程

元镜智能视频创作

https://yuanjing.zeelin.cn/#/creative

智创漫域：破局增效 链通全球

• 关键技术：如何重塑生产流程
• 流程再造：将传统11步流程简化为3步(剧本改写→AI生成→后期修饰)。
• 智能创作：自主研发AI工具链，实现工业化量产，支持快速IP改编；利用“中文逍遥”等大模型，实现剧本、分镜的AI生成与优化。
• 一致性突破：通过智能角色库解决AI生成内容的角色一致性问题，支撑长叙事。
• 传播适配：AI可调整画风偏好，本土化作品在TikTok传播效率提升。

• 核心价值：AI带来的颠覆性变革
• 效率跃升：制作周期从月缩短至天。
• 成本优化：单分钟制作成本从数万元降至千元级。
• 品稳质优：AI标准化生成，减少人为误差，稳定输出高品质内容。
• 产能爆发：凭借AI工具链，实现动漫短剧的规模化快速生产，支撑短剧市场爆发式需求。

• 战略生态：中文在线的核心壁垒
• IP基石：拥有560万+数字内容与450万+作者，48万+小时音频资源与600TB文字/音频/视频数据，提供优质数据与创意源头。
• 技术平台：自研AI创作大模型与工具链，构建技术护城河。
• 海外布局：已拓展至北美、日韩、东南亚，如《愤怒的吸血鬼》针对北美用户本土化改编；24部作品将登陆新加坡，跨文化传播效果显著。
• 全球网络：与Hulu、Line Manga等平台合作影视及NFT项目，通过FlareFlow等自有平台及合作渠道，实现国内国际双循环发行。

• 商业成效：从实验到规模化营收
• 爆款验证：产出作品超百部，出现播放量破亿的热门短剧（如《开局物价贬值》《愤怒的吸血鬼》）。
• 模式创新：跑通“网文→漫画→动漫短剧”的IP价值层层放大路径。
• 多元变现：采用“订阅+单购+广告”灵活模式，降低门槛，扩大用户基础。
• 创意与全球化：多样化创意输出,助力文化出海。

AI采编智能体架构

(无标题图片 - 央视 CCTV 兵马俑世界奇遇记)

古风AI视频：长安的荔枝

AI创意短片：200 Dollars

(无标题图片 - 虚拟人/数字人)

AI漫剧工业化大潮来临

5.7 AI编程

AI编程：能构革新 码动未来

1. 代码自动生成：AI通过理解开发者意图，自动生成代码段，显著提高开发效率。

2. 智能调试：AI能够通过分析代码的运行情况，自动发现潜在的错误并提出修正建议。

3. 性能优化：AI对代码进行性能分析，帮助开发者优化程序运行速度和效率。

Claude Code与OpenAI Codex：巅峰对决

• Claude Code
• “建筑师”哲学：深思熟虑、谋定后动
• 工作流：“规划-批处理”
• 上下文窗口：100K+ tokens
• 常见用途：CLI工具
• 优势：全局理解、深度规划
• 应用场景：大型代码库、复杂重构

• OpenAI Codex
• “外科医生”哲学：快、准、狠
• 工作流：“补丁优先”
• 特点：精确的”外科手术式”修改
• 常用架构：云端沙箱代理
• 优势：快速响应、自我修正迭代
• 应用场景：实时修复

氛围编程的挑战与机遇

八类常见幻觉识别

1. 主观经历（12条规则）

2. 时间敏感性（15条规则）

3. 过度确定性（20条规则）

4. 权威声明（20条规则）

5. 精确数字（7条规则）

6. 实时能力（20条规则）

7. 对话记忆（18条规则）

8. 地理位置（14条规则）

5.8 智能互联网

AI社交：虚实结合 交互共生

AI社交：死网幽灵 人性反弹

Grok 4与X：用户生态 深析趋动

1. 内容生产与传播：效率与精准性革命
• 智能创作辅助：知识库+实时数据双驱动：调用X平台实时信息，为创作者提供数据支撑的灵感来源。
• 多模态支持：Grok可分析图像/视频内容并生成描述，辅助短视频文案优化。
• 个性化推荐升级：行为深度建模:基于用户历史互动(点赞/评论/停留时长)构建兴趣图谱，推荐精准度提升。

2. 用户互动与体验:从功能到情感联结
• 1.智能对话助手：集成至X企业账号，自动回复客户咨询；语言风格定制:支持幽默/专业/简洁等模式。
• 2.趋势预测与决策支持：深度关联X平台，提前预测话题爆发概率；品牌借势营销转化率提升。
• 3.虚拟社交伙伴：情感化交互:虚拟角色提供陪伴。

OpenAI 社交化

1. 工具向平台转型
   从原有的“内容生成工具”升级为“智能社交平台”，试图承载用户的持续性使用场景与关系网络。

2. AI 社交生态的重构者
   可能成为 Meta、X之外的“第三极”,以智能化特征切入社交网络赛道。

3. Agent 操作系统化
   OpenAI 正在通过SDK 和实践指南建设“AI Agent OS”,使用户能构建或调用自己的智能体,与平台交互。

4. 算法控制向“AI共创”演进
   平台不再只是推荐算法控制流量分发,而是由用户与 AI 共创并扩展社交话题,实现“交互内容即产品”。

5. 治理挑战与伦理风险上升
   越来越强的 AI 能力叠加社交传播效应,放大虚假信息、情感操控等问题,对平台治理与伦理提出更高要求。

AI搜索：意图推演 决策涌现

• 信息获取的进化
• 传统搜索：关键词匹配 → 被动筛选信息（链接列表）。
• AI搜索：意图理解 → 主动整合答案（逻辑链推演）。

• 交互模式的颠覆
• 传统：单向“提问-链接”（机械式交互）。
• AI：多轮对话（拟人化思考过程，如追问、反驳、联想）。

• 输出形式的变革
• 传统：信息碎片（需用户二次加工）。
• AI：结构化答案（可直接复用，如代码、报告、决策建议）。

• 底层技术对比
• 传统引擎：关键词权重算法（“匹配答案”）。
• AI引擎：语义理解 + 知识图谱推理（“创造答案”）。

• 效率与思维升级
• 效率：从“大海捞针”到“精准投喂”。
• 思维：从“信息检索者”变为“逻辑指挥官”（人类专注决策，AI负责推导）。

AI推演：破界普惠 深联速构

1. 信息处理速度
• 传统搜索局限：仅返回静态链接，用户需逐篇阅读 → 效率受限于人类阅读速度。
• AI搜索升级：基于语义理解的意图解析+知识蒸馏 → 直接输出结论性摘要。
• AI搜索不是更快地‘找答案’，而是替你执行‘信息提纯’。

2. 跨领域联想
• 人类局限：依赖个人知识广度。
• AI推演优势：通过实体关系抽取+图神经网络，自动发现跨领域共性。
• AI推演将‘第一性原理’从精英思维变为普惠工具。

3. 隐性规律发现
• 人类盲区：仅能关注显性特征，忽略长尾关联。
• AI能力：通过无监督学习+隐变量建模，从搜索日志、行为数据中提取潜在规律。
• AI搜索在‘你不知道自己需要什么’时，提前推演出答案。

4. 概率化决策
• 人类短板：依赖直觉，无法处理多维变量（如跳槽决策涉及薪资、行业趋势、家庭因素）。
• AI推演机制：将模糊决策转化为概率分布。
• AI推演不是预测未来，而是穷举所有可能性，让你看见‘确定性’。

AI预测技术

生活式AI：隐性智能 算法识觉

5.9 AI赋能各行各业

AI+教育：敢想敢做 重塑边界

• 做没做过的事情，以思想实验驱动认知拓展。

• 在跨学科对话与多元作业中，重塑学习边界。

• 以能力升级为路径，开启通向超能的教育想象。

家庭教育：多元知识 三方互动

教育大模型：四能跃升 认知突围

1. 低能到高能：AI辅助学习与个性化教育
• 通过个性化教育，帮助学习者从低能力状态迅速提升到高能力状态，即AI根据每个学习者的需求和优势定制教学内容和方法。

2. 单能到多能：跨学科学习与综合技能培养
• 通过跨学科学习和综合技能培养，帮助学习者从具备单一技能状态发展到拥有多个成熟技能。
• 整合各种领域的知识，为学习者提供更广泛的学习资源，帮助其掌握多种技能。

3. 多能到超能：深度学习与高阶思维能力提升
• 通过深度学习和高阶思维能力培养，帮助学习者从具备多种技能状态发展到超高能力状态。
• AI可以提供高质量的学习资源，引导学习者深入研究特定领域，提高其创新能力、批判性思维和解决问题的能力。

4. 超能到异能：拓展认知边界与创新思维模式
• 通过拓展认知边界和创新思维模式，帮助学习者从超高能力状态发展到异能状态。
• AI可以协助学习者挖掘潜在的认知能力，开发出前所未有的思维方式，以应对未来社会的挑战和变革。

智启课堂：智造未来 进化学习

智慧政务一体化：全链融合 精准服务

1. 公文处理：深度训练 全链驱动
• 垂直知识增强：构建政务文书规制与流程专属知识体系。
• 智能处理体系：融合文本生成、语义理解与错误识别，实现公文处理的全生命周期智能管理。
• 协同网络模式：构建跨部门、跨区域的分布式政务智能协同机制，形成可复制推广的标准模式。

2. 行政审批：精准识别 极速通办
• 知识检索与自动问答：构建政策语义理解与问答系统，提升政策获取效率。
• 流程优化引擎：贯通申请、审核、决策、反馈环节，推动行政流程高效智能化。
• 决策支持模型：基于历史审批数据构建智能推理路径，实现从案例到裁决的智能辅助。

3. 便民服务：云链融合 全周期服务
• 出生阶段：智能联办，出生登记、医保参保、生育津贴“一链式办理”。
• 教育阶段：个性教育服务，学区查询、资格审核、补贴发放、精准推送全覆盖。
• 养老阶段：健康与关怀并重，自动核发养老金、预警监测健康状况、对接社区服务。

AI+能源：效擎产革 维运新程

• 生产流程优化与效率提升：通过深度推理能力优化生产流程，降低能耗和成本。

• 智能决策支持与复杂系统调度：跨区域、跨业务整合多源数据，实现全局性决策优化。

• 知识库与智能问答系统：构建行业知识图谱，支持快速信息检索和专业问答。

• 设备预测性维护与智能运维：实时监测设备数据，预测故障并生成维护方案。

• 市场预测与交易策略优化：分析市场动态和政策变化，生成交易和资源配置策略。

AI+药物研发

AI+癌症诊疗模型栈与”多模态因果”

• 影像侧
• 模型特点：自监督影像基座模型 (3D卷积/ViT/Video Transformer)
• 核心任务：肿瘤精准检测与分割，融合放射组学特征与深度表征
• 应用：良恶性判断、肿瘤分期推断、复发与转移风险预测

• 血检侧
• 模型特点：动态时序模型 (Transformer/状态空间模型) 捕捉血液指标变化趋势
• 核心任务：关注决策曲线在”阈值内收益”的表现，而非单纯追求AUC
• 应用：肿瘤标志物动态监测，治疗反应预测

• 基因组侧
• 模型特点：基因集/通路嵌入实现变异向量化，计算药物靶点相似度
• 数据整合：整合TMB、HRD、微卫星不稳定性等免疫微环境指示器
• 核心任务：深入理解肿瘤的分子生物学特性，为精准治疗提供基因层面依据

• 文本侧
• 模型特点：检索增强生成 (RAG) 模型，从权威指南、药品说明书检索相关证据
• 核心任务：建立可解释的提示链路，确保模型推荐伴随证据段落
• 应用：提供详细证据支持的治疗推荐，增强临床决策透明度

• 层级融合：先对各模态数据进行独立分析和解释，随后在患者层面进行多视角融合，整合来自影像、血检、基因组和文本的综合信息

• 异质性治疗效应估计：采用先进的因果推断模型，识别哪些患者亚群最可能从特定治疗中获益或面临更高的风险

• 数字孪生与推荐：为每位患者构建”数字孪生”，生成”疗法-反应”的概率曲线和不确定度区间，支持”反事实对比”，实现更精准的治疗决策

AI+文旅

1. 多模态能力提升
• 旅客交互体验升级，文本、图像、语音，更多交互灵活应用。
• AI理解能力提升，名人、地标识别，旅游景点、文化背景介绍准确性提升。

2. 大模型定制化
• 针对特定文化场所或旅游景点等，定制互动模式，推动个性化服务。
• 定制模型可以适应不同语言、文化背景，为不同国家或地区的游客提供更加专业化的服务。

3. 交互和反馈实时化
• 根据实时反馈和数据分析，及时调整旅游服务和安排，如路线优化、活动调整等。
• 根据游客位和环境，感知情境，增强回答反馈的真实、有趣、及时。

4. 智能工具集成化
• 灵活呈现大量文旅游信息，如景点介绍、历史资料等，方便游客前期了解。
• 跨平台信息整合，集成多种信息来源，如社交媒体、旅游评论、历史档案等，为游客提供更全面的信息。

AI+市场预测

• AI自动造市（海量、即时）
• 基于新闻流、链上事件、赛程与宏观日历，LLM 自动生成“事件卡”，分钟级上新预测市场。
• 结合多源 Oracle 与规则库，识别不可结算/高争议主题并自动降级或拦截，形成规模化、可审计的事件供给。

• AI参与下注（硅基/碳基智慧同场）
• 对外开放“智能体下单接口”，合规白名单内的 AI 代理可基于公开概率快照与资金上限参与交易/做市。
• 引入风险包络与速率限制，确保 AI 流动性增厚但不制造操纵；人机同场形成更充分的价格发现。

• AI 解释市场（预测/结算可解释）
• 展示 Top-K 驱动因子、置信区间与历史校准，结算路径（数据源 → 裁决 → 仲裁）全链路可追溯。
• AI 针对模糊事件生成不同的解释框架（法律、统计、常识），由用户投票选定判断标准。

• 预测即知识（金融×知识双属性平台）
• 交易过程是一个结构化的知识沉淀过程。每次下注、价格变动和 AI 洞察都被用于构建一个知识图谱。
• 知识图谱反哺模型与研究者生态，不局限于金融交易，更是对未来事件概率的科学定价和研究。

ISH大模型：意启虚境 术载现实

AI农业组织者五层结构模型

1. 数据层（感官系统）：多模态数据，实时入湖

2. 智能体层（细胞群落）：分布式协同，自适应进化

3. 大模型核心层（大脑）：一句话解决问题，跨界共生

4. 治理与熵控层（免疫系统）：规则引擎，伦理边界

5. 价值与目标层（灵魂）：稳粮优品碳汇，富民文旅兴村

AI 农庄的基本架构

营销智能体解决方案

1. 品牌DNA认知智能体
• 极简测评题 + 品牌全网公开信息抓取 → 生成《品牌DNA检测报告》
• 精准刻画品牌特征，确保内容与品牌调性高度一致
• 输出：定位关键词 / 调性色盘 / 风险禁区 / 机会点地图

2. 热点雷达智能体
• 覆盖 微博 / 百度 / 微信等 10 + 平台实时热榜数据，秒速匹配品牌热点
• 三维打分：热度值×风险系数×品牌契合度
• 每日3推 + 自定义热点池

3. 多平台内容工厂智能体
• 小红书｜B站｜微博｜抖音 一站式内容自动生成
• 文→图→视频多模态，支持二次微调
• 审校-发布-复盘全链路数据回传，持续优化智能体

4. 闭环分析智能体
• 认知→洞察→创作→发布→复盘→再认知，闭环流程
• 从品牌DNA的认知到热点的洞察，再到内容创作与发布，最后通过复盘不断优化策略，形成一个完整的营销闭环，提升营销效果

六、具身智能

人形机器人：未来世界第一产业

应用演进：五年进厂 十年到家

1. 五年进工厂
• 这阶段的主要任务是提高机器人的物理能力和环境适应性。
• 重复作业替代、环境感知定位、作业规划执行、人机安全协作

2. 十年进家庭
• 在这个阶段，机器人需要具备更强的交互和认知能力。
• 日常服务助手、家庭环境适应、个性化交互、家庭成员识别

3. 十五年当导游
• 这一阶段的关键是机器人的社会能力，需要良好的沟通和交往能力，能够理解和适应人的需求和情绪。
• 自然语言表达、导览知识技能、人群关系协调、环境自主导览

机器人应用：无界融合 触手可及

• 人形机器人正加速走出实验室，2025年有望成为规模化应用的关键节点。国内厂商已获亿元级订单，在技术突破和成本降低的双重推动下，工业落地进程加快，但稳定性、精度与协同能力等挑战仍待突破。

• 规模化应用现状包括：
• 订单爆发：优必选Walker S获近4亿元合同，其中单笔2.5亿元订单创全球纪录；宇树、智元等企业也中标超亿元项目，多家计划部署千台级机器人。
• 场景拓展：优必选机器人已在比亚迪、一汽-大众等工厂进行质检和搬运；美的荆州工厂实现人形机器人与其他机型协同搬运9公斤部件。

• 特斯拉在2025年加速推进人形机器人Optimus的研发与市场布局，第三代产品（Gen 3）在技术升级、量产计划及行业影响方面均有显著进展。

• Gen3 定位全能管家：聚焦家务、护理等场景，向更智能、轻量、低成本方向进化。

• 灵巧手升级：22自由度+腱绳驱动，支持精细操作，集成视触觉并减重。

智械演进：哲学思辨 价值重估

七、通往AGI

人类价值重定义

宏观系统动力学与复杂巨系统

超级信息茧房与多版本现实

1. 传统信息茧房
   互联网和算法推荐形成”信息茧房”，导致群体极化和公共话语空间碎片化，基于”单版本现实”

2. AGI带来的”超级信息茧房”
   AGI通过超个性化、即时反馈闭环和沉浸式现实，将茧房升级为”超级茧房”，使个体沉浸于专属的”认知剧场”

3. 多版本现实的生成
   AGI的概率峰逻辑意味着同一事实可生成多个合理版本，导致现实失去唯一性，进入”多真理并存”状态

4. 叠加效应：超级茧房 + 多版本现实
   社会共识的共同起点消失，导致社会”多轨并行”，不同群体生活在不同现实轨道中，甚至无法对话。传统治理逻辑面临崩溃

5. 可能的后果
   极端极化、文明分裂和新型殖民（认知殖民）的风险增高，社会可能陷入动荡

6. 哲学与未来展望
   AGI时代，真理可能具有多个自洽版本。未来的政治学、社会学、哲学需回答：当现实多轨并行，人类如何维持最低限度的公共共识？

后稀缺萌芽：经济学从”稀缺学”走向”意义学”

碳缩硅涨量望

• 生产方式：从燃烧到计算，再到叠加

• 价值密度：从能量密度到信息密度，再到叠加密度

• 物质状态：从有限物质到无限状态的迁移

• 碳基生产力代表着以碳元素为能量核心的传统工业体系，其边际效益正在急剧下降。

• 硅基生产力代表着信息文明的崛起，它是一种全新的经济形态，其核心驱动力是算法，并通过数据复利不断增值。

• 量子生产力代表着人类文明的下一个跃迁，其核心在于”并行性”逻辑，突破了传统计算的物理限制。

认知—社会—文明逻辑的转向

• 生活层面
  “多版本现实”，共识被分布化，日常生活像”频道选择”，消费概率化，个人体验像在概率分布里抽样，带来偶然与惊喜

• 学习层面
  从”记忆唯一答案”转为”理解多种合理路径”，培养创造力与包容性思维，知识考核从”对/错”转向”最优/次优/可接受”

• 思维层面
  逻辑从演绎转向统计直觉，思考问题像在数据云中寻找概率高地，习惯”不存在唯一真理”，提高不确定性容忍度

• 社会层面
  共识碎片化，历史、新闻、政策出现多个版本，社会撕裂风险增大，传统权威解体，治理模式概率化，从”判案”转为”调参”

智能资本的崛起

巴莱多定律：信息价值 差异凸显

1. 效应与风险：认知负荷与决策偏差
• 认知负荷飙升：面对指数级增长的信息，人类注意力成为最稀缺资源，大量时间被淹没于低效检索与筛选。
• 决策偏差累积：噪音数据掺杂伪相关、幻象因果，易让组织在研发、投资与政策制定中误判趋势。
• 价值分配失衡：掌握稀缺知识节点的个体或机构将快速聚拢资本与影响力，放大数字鸿沟与“算法霸权”。

2. 应对策略：从“信息取样”到“价值蒸馏”
• 构建多层过滤体系：结合专家共识评审、数据溯源、因果推理和事实校验，压缩低质内容的生存空间。
• 强化元数据与语义标注：在生成侧嵌入可信标签，将来源、版本、置信度和引用链一并输出，降低信息磨损。
• 培养“AI协同研读”能力：让人机共同完成摘要、对照、批判和再创作，保留创造性判断权，避免盲从指令式生成。
• 价值蒸馏算法化：引入自主更新的“信息熵—价值密度”指标，对知识库进行周期性清洗与重权重分配。

3. 生活与产业变革：从注意力竞争到认知增益
• 个人层面：工作流程将转向“问题-快速检索-批判整合-创造输出”四步闭环，高效发现认知杠杆；信息焦虑者与深度学习者的差距将进一步扩大。
• 企业层面：竞争优势不再取决于拥有多少数据，而在于能否持续提炼出高置信、高解释性的“关键20%”洞见，并将其快速嵌入产品和决策回路。
• 社会层面：政策制定需关注信息贫困人群，提供可信知识普惠机制；同时以开放数据、可信计算与隐私保护并行，抑制垄断式知识栅栏。
• 学术与教育层面：研究范式将更多依赖“AI前筛+人类深核”，教学则重塑为“批判性信息素养+生成协作技能”双主线，激活大众对高质知识的再生产能力。

AI工厂：数模共炼 千物千脑

收敛函数：秩序破局 文明接口

1. 系统自主决策：基于预设算法标准自行判断任务完成度，系统根据内部评估指标决定何时停止迭代并输出结果。

2. 社会共识标准：基于预设算法标准自行判断任务完成度，系统根据内部评估指标决定何时停止迭代并输出结果。

3. 用户主导评估：基于预设算法标准自行判断任务完成度，系统根据内部评估指标决定何时停止迭代并输出结果。

4. 客观规律约束：基于预设算法标准自行判断任务完成度，系统根据内部评估指标决定何时停止迭代并输出结果。

AI创新体：创新驱动 智启纪元

• 传统AI
  基于预设规则或数据模式，高效完成特定、已知任务（如识别图像、翻译语言）。

• AI创新体
  在未知或开放环境中，通过自主探索、假设生成、实验验证和学习迭代，主动发现新规律、设计新方案、创造新价值。其目标是实现“从0到1”或“从1到N”的创新飞跃。

AI组织体：智体重构 内生进化

• 智能产品研发与创新

• 柔性智能制造与供应链

• 超个性化客户交互与营销

• 智能决策与风险管理

• 未来工作与组织管理

• 新华网AI赋能底座

• 企业知识沉淀

• 神州数码的“AI数云融合”战略

• AJENDLESS的QIAI平台（企业智能体生态）

1. 顶层驱动：高管承诺+明确愿景

2. 基建先行：数据平台+AI中台

3. 场景突破：高价值试点→规模复制

4. 基因改造：重塑文化+人才升级+伦理框架

人机共生的生成文明论核心框架

• 从工具 (AI作为外部工具，人类为主导)

• 到共生 (AI成为"第二自我"，人类与AI的共同进化)

六重进阶：路径昭然 向新而生

1. 第一轮 效率革命 (2020–2025)
• 触发条件：通用效率明显超过普通从业者，重复性知识劳动可自动化
• 典型能力：文案、代码、设计、翻译、检索、基础分析的批量生成
• 技术路径：LLM、图像/多模态生成、工作流编排

2. 第二轮 复杂系统革命 (2025–2035)
• 触发条件：需要对大规模系统进行实时协同与全局优化
• 典型能力：供应链调度、电力/园区运行、交通与药研流程的整体优化
• 技术路径：大模型+优化/强化学习+数字孪生+多代理与mcp等接口

3. 第三轮 不可能任务革命 (2035–2050)
• 触发条件：高试错成本场景需要“设计-实验-评估”闭环加速
• 典型能力：材料与药物候选筛选、复杂工程参数搜索、方案收敛
• 技术路径：科学向模型、自动化实验平台、自主化执行与数据治理

4. 第四轮 认知边界重构 (2050–2070)
• 触发条件：从“解题辅助”过渡到“假设生成与验证协作”
• 典型能力：跨学科证据整合、数学/物理等领域的猜想搜索与校验
• 技术路径：超长上下文模型、图/符号-神经混合推理、可复现与可解释框架

5. 第五轮 制度与分工调整 (2070–2100)
• 触发条件：算法广泛参与关键流程，需要可审计与可退场机制
• 典型能力：影响评估、模型与数据审计、岗位与技能结构再配置
• 技术路径：风险分级管控、模型卡/日志留痕、评测与治理流程

6. 第六轮 边界产业扩展 (2100+)
• 触发条件：在极端环境与近地空间等场景的自动化需求
• 典型能力：检修与制造自动化、长期稳定运行与维护
• 技术路径：耐环境机器人、能源与材料迭代；仅做前沿跟踪

AI主权：技术为基 文化铸魂

• 技术主权：自主模型+国产算力

• 数据主权：本地存储+安全治理

• 文化主权：语义可控+价值对齐

• 模型突破：GLM自研架构，媲美GPT-4

• 国际协同：中东&东南亚、本地化存储、透明审计

• 智能生态：L3智能体落地终端，服务29万+企业

• 算力困境：算力依赖西方芯片，高端替代困难

• 语义鸿沟：西方模型误读中华文化

• 规则博弈：治理规则冲突，数据流动与伦理标准争夺

• 去美化技术链：全球AI阵营再分化

• 数据主权平台化：激活国家数据资产

• 文化语义强化：重塑算法文明观

• 智能体大规模落地：替代人类任务、辅助治理

• 多边合作机制化：AI一带一路、主权AI联盟

• 主权AI正从“防御性自主”走向“积极性重构”，将深刻影响全球科技竞争格局与文明叙事权力结构。

• 主权AI是国家数智能力核心体现，未来比拼的关键是：“算力×算法×文化”三位一体的自主生态构建能力。

团队开发的智能体和AI系统

• 营销洞察智能体

• 珠宝设计智能体

• 数据处理智能体

• 评测智能体（元测）

• 新能源领域智能体

• 新闻编导与制片智能体

• 视频智能体（元镜）

• 分析报告智能体（DeSearch）

• 政府统战工作智能体

• 多模态智能体

• AI服装智能体（元裳）

• AI Scientist

• 政府信息摘编与研究报告智能体

• 医疗领域智能体（AI-MDT & I Liver）

• 数字人智能体（元娲）

• 融媒体智能体

感谢参与