摘要:当前人工智能发展面临双重断裂

符号层面,以虚拟AI大模型(如大语言模型)为代表的AI系统,其知识根基建立在符号数据的统计相关性之上,而非与现实世界的直接交互,这一根基性的锚定缺失,从根源上导致幻觉问题不可根治。

几何层面,机器感知系统以稠密三维重建为优先,将现实世界简化为空间占位问题,系统性地忽略了材质、可供性与时间过程等本质属性。

这两重困境共享同一个根源:符号与现实世界之间的锚定缺失。

本文提出一个统一的“现实世界大模型”框架,由三条互为支撑的主线构成。

感知层以被动多模态事件流为感知基元,通过集中式刚性多目布置与几何校验消除空间歧义,以多模态并行见证状态机来容忍模态间的物理延迟,完整输出全场景的统一事件流,为系统提供独立于文本的现实世界真值锚点。

认知层以时空物理Transformer为主干架构,通过分离时空注意力、物理归纳偏置注入、四项核心自监督预训练任务、大语言模型(LLM)常识蒸馏引导以及外部显式物理记忆库,直接从多模态事件流中生长出原生的物理直觉与世界模型。

执行层以分布式异构身体网络为感知-执行终端,以“结果是否达成”作为唯一学习信号,在此世界模型上进行内部操作模拟并积累可共享、可迁移和可参考的操作知识。

三条主线在逻辑上形成完整闭环:感知层提供现实世界真值锚点,认知层在此锚点上生长出可学习、可泛化的现实世界表征,执行层在此表征上进行操作模拟并积累操作知识。

虚拟AI大模型与现实世界基座的关系定位为协同演化:近期可作为系统主脑调用现实世界锚定插件以缓解幻觉,中期可与现实世界基座并行构成双引擎协作系统,远期可各自专精。

现实世界基座精于物理直觉与世界模拟,虚拟AI大模型精于语言交互与抽象推理,两者并行构成完整的认知生态。

双引擎之间以领域管辖权划分决策边界,现实世界的问题以现实世界基座为最终裁决,语言交互与规划的问题以虚拟AI大模型为最终裁决,非专业者可向专业者提供建议但不具有最终决策权。

本文的性质声明:本文不是一份已完成系统实现的技术报告,而是一篇“系统挑战论文”。本文的贡献在于识别并定义了一个被主流范式系统性忽视的问题域,提出了一个逻辑自洽的参考架构,并将核心主张拆解为一组可证伪的假说(见附录A)。所有核心主张均有待实验验证。

我坦承工程实现中仍有大量未解决的挑战,坦承近期务实路径的阶段性折衷,坦承现实世界与虚拟认知引擎之间关系的深层开放性。当前最务实的切入方式,是将现实世界锚定模块作为虚拟AI大模型生态中一个可调用的锚定插件,以最小工程成本验证核心认知主张。