9月11日，2025 Inclusion·外灘大會“AGI：數(shù)字與物理世界的共同進(jìn)化”見解論壇成功舉辦。本次論壇由螞蟻集團(tuán)主辦，中國信通院華東分院承辦，智源社區(qū)與智東西支持，匯聚了來自學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界的十余位頂尖專家，共同探討人工智能技術(shù)的最新進(jìn)展和實(shí)際應(yīng)用。
大模型參數(shù)破萬億后，Scaling Law邊際收益遞減，“單點(diǎn)暴力”已難撬動通用智能。全球大模型玩家正開啟一場能力交接——讓AI認(rèn)知進(jìn)化、讓多智能體協(xié)同，最終實(shí)現(xiàn)AI像電網(wǎng)一樣即插即用。
AGI撞墻后的出路：認(rèn)知推理、自主進(jìn)化，多體協(xié)同
上海人工智能實(shí)驗(yàn)室領(lǐng)軍科學(xué)家、上海創(chuàng)智學(xué)院副院長喬宇表示：通用人工智能正“從大模型到智能體再到大系統(tǒng)”進(jìn)化，從單一模型系統(tǒng)優(yōu)化，走向自主進(jìn)化、多智能體協(xié)同、人機(jī)協(xié)作的系統(tǒng)級智能，“大系統(tǒng)智能”典型特征有：認(rèn)知推理，深度思考；持續(xù)學(xué)習(xí)、自主進(jìn)化；多體協(xié)同、物理智能等。
螞蟻集團(tuán)平臺技術(shù)事業(yè)群副總裁周俊則向大家介紹了百靈大模型如何像“飛輪”一樣不斷自我進(jìn)化。他說，一個好的AI系統(tǒng)需要三大要素：高質(zhì)量的數(shù)據(jù)、科學(xué)的評測標(biāo)準(zhǔn)和高效的算法。這三者形成一個循環(huán)，使得AI系統(tǒng)能夠不斷自我優(yōu)化。周俊還現(xiàn)場演示了百靈大模型的多模態(tài)能力——不僅能理解文字，還能處理圖片、聲音甚至視頻，真正實(shí)現(xiàn)了“能看、能聽、能說、能畫”的全面能力。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)：把“智能體編排”從博士課題變成產(chǎn)品經(jīng)理的拖拽游戲
強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）曾是AlphaGo的獨(dú)門武器，如今成為“讓大模型長出手腳”的核心技術(shù)；誰能把RL做成低門檻框架，誰就能把“智能體編排”從博士課題變成產(chǎn)品經(jīng)理的拖拽游戲。
清華大學(xué)交叉信息院助理教授吳翼教授分享了他帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)開發(fā)的AReaL，一個面向智能體的強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架。吳翼曾任OpenAI研究員，他認(rèn)為，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)，能讓智能體的工作流編排得到極大簡化，并能涌現(xiàn)出復(fù)雜多步推理能力。
真實(shí)世界應(yīng)用試錯成本極高，物理世界需“開真車”
在真實(shí)的嚴(yán)謹(jǐn)性應(yīng)用場景，自動駕駛、機(jī)器人等實(shí)體AI面臨“真實(shí)世界試錯成本極高”的死結(jié)。全球產(chǎn)業(yè)界共識：先讓AI在仿真里“撞夠墻”，再進(jìn)物理世界“開真車”。
同濟(jì)大學(xué)交通學(xué)院特聘研究員熊溪介紹了如何讓AI在虛擬世界中學(xué)習(xí)，并將所學(xué)知識應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)世界。他以自動駕駛為例說明：通過在虛擬環(huán)境中模擬多種交通場景，AI能夠?qū)W習(xí)安全駕駛策略，從而避免在真實(shí)道路上產(chǎn)生潛在風(fēng)險。這種方法不僅更加安全，而且效率更高、成本更低，也為其他復(fù)雜系統(tǒng)的智能化決策提供了借鑒。
螞蟻金融大模型技術(shù)負(fù)責(zé)人胡浩源展示了AI在金融領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用。他指出，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，老百姓對理財服務(wù)的需求越來越多，但專業(yè)的理財顧問卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。為了解決這個問題，螞蟻集團(tuán)開發(fā)了金融大模型Finix和AI理財助手“螞小財”，讓普通人也能享受到專業(yè)級的理財服務(wù)。同時，技術(shù)上通過mlf（make llm fail）發(fā)現(xiàn)最難解決的復(fù)雜問題，自適應(yīng)調(diào)度專業(yè)知識和專業(yè)工具來徹底解決。
在最后的圓桌討論環(huán)節(jié)，智源研究院FLM團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人王業(yè)全、極佳視界首席科學(xué)家朱政、群核科技首席科學(xué)家唐睿就“AI如何鏈接物理世界”問題展開了討論。
大模型進(jìn)入“數(shù)據(jù)精耕期”，高質(zhì)量語料缺口高達(dá)PB級，一些研究機(jī)構(gòu)和科技企業(yè)提前布局?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)。
中國信通院華東分院副院長、上海工創(chuàng)中心副總經(jīng)理廖運(yùn)發(fā)指出，隨著全球AI產(chǎn)業(yè)規(guī)?？焖僭鲩L與大模型廣泛應(yīng)用，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集是企業(yè)構(gòu)建核心競爭力與人工智能應(yīng)用壁壘的關(guān)鍵力量，并介紹了上海在大力推進(jìn)數(shù)據(jù)要素產(chǎn)業(yè)及語料生產(chǎn)的政策措施及成果。企業(yè)構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集是一項(xiàng)重要的戰(zhàn)略工程，未來，可以通過三步走戰(zhàn)略，依據(jù)數(shù)據(jù)治理成熟標(biāo)準(zhǔn)（如DCMM、DSMM），從人機(jī)料法環(huán)入手做好高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)。
會上，螞蟻集團(tuán)和人民大學(xué)聯(lián)合研發(fā)原生MoE架構(gòu)擴(kuò)散語言模型（dLLM) LLaDA-MoE，在約20T數(shù)據(jù)上完成了從零訓(xùn)練MoE架構(gòu)的擴(kuò)散語言模型，驗(yàn)證了工業(yè)級大規(guī)模訓(xùn)練的擴(kuò)展性和穩(wěn)定性；效果超過此前發(fā)布稠密擴(kuò)散語言模型LLaDA1.0/1.5和Dream-7B，比肩等效自回歸AR模型，并保有數(shù)倍的推理速度優(yōu)勢。模型將在近期完全開源，以推動全球AI社區(qū)在dLLM上的技術(shù)發(fā)展。
從“煉大模型”到“搭大系統(tǒng)”，外灘大會勾勒出的不僅是技術(shù)路線圖，更是一場數(shù)字與物理世界“雙向奔赴”的產(chǎn)業(yè)革命。當(dāng)AI開始像電網(wǎng)、像路網(wǎng)、像城市一樣運(yùn)行，下一個超級平臺，或許就不再是App，而是一座“智能體城市”。