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人类对于智能的向往并非源自现代，而是深植于数千年的文明积淀之中。当远古的先民发出第一个有意义的音节，创造出能够指代事物、表达意图、传递复杂信息的符号系统，存在于个人大脑中的思维便获得了在群体间流通的载体，语言成为人类智能的第一次伟大迸发。结绳记事、刻画符号，直至体系化的文字出现，人类首次突破了大脑记忆的时空限制，将思想、律法、天文观测、生产工艺等宝贵信息固化于泥土、金石与竹简之上，树起了一座人类“智能存储”的里程碑。从打磨第一件石器开始，人类就走上了一条通过创造“智能实体”来放大自身能力之路，随着车轮、指南针、火药、蒸汽机等的发明，人类始终渴望通过制造工具和使用工具实现对物理世界的认知、理解与改造。

如果说人类对于智能的向往是人工智能发展的“初心”，那么先进计算技术的突破则是其诞生的“物质基础”。从1936年图灵提出图灵机计算模型，首次表达了通用计算的理念，到1946年冯・诺依曼等建成第一台通用电子计算机ENIAC，正式开启了“可实现的计算”之旅。随着1960年代世界上第一台工业机器人Unimate和世界上第一台移动机器人Shakey的诞生，人工智能开始从信息空间走向物理空间。1960年代到1980年代专家系统的蓬勃发展，推动了人工智能的实用化，MYCIN专家系统开始用于细菌感染患者的诊断和治疗，BKG9.8系统击败了双陆棋世界冠军；与此同时，以Hopf ield神经网络和反向传播算法为核心标志的神经网络，进一步推进了模式识别、手写文字识别等领域的发展。进入21世纪，深度学习的兴起将人工智能的发展推向了新的高峰。2012年，杰弗里·辛顿提出了卷积神经网络CNN模型，其图像识别效果大幅度超越传统方法；2016年，AlphaGo击败世界围棋冠军李世石，展示了人工智能在复杂决策领域的强大能力。

如今，大模型浪潮奔涌而至。2017年，谷歌提出Transformer架构，为BERT、GPT等大模型奠基；2020年，OpenAI发布包含1750亿参数的GPT-3模型，展现出“规模即智能”的潜力；2024年，“深度求索”推出Deepseek，以低成本、高效能且开源等特性，打破美国在AI大模型领域的垄断；同年，OpenAI推出的文本生成视频模型Sora，具备模拟复杂场景和物理世界的能力，标志着人工智能在视频生成领域的重大突破。

人工智能经历了专家系统、机器学习、深度学习为代表的狭义人工智能阶段，正在通往以生成式AI为基础的通用人工智能阶段，未来将迎来基于感知与交互的机器自主进化的超级人工智能。目前，人工智能在图像分类、自然语言推理、视觉问答、英文理解等方面，超过了人类平均水平，并且在多任务语言理解和数学竞赛方面，也展现了超过人类平均水平的潜力。这场由计算驱动的智能革命，正向着与实体经济深度融合、赋能千行百业的新阶段迈进。

人工智能从来不是单一学科的独奏，而是多学科交叉融合的交响乐。它既广泛汲取各领域的养分，也反过来催生和推动了众多新兴学科的发展。数学为人工智能提供了核心理论工具，是智能算法设计的基础；神经科学与认知科学为人工智能提供了灵感源泉，推动了智能模拟范式的演进；计算机科学与工程技术为人工智能提供了实现路径，支撑了智能系统的工程化落地。

根据IDC调研数据开运下载，我国工业企业应用大模型及智能体的比例，从2024年的9.6%提升到2025年的47.5%。《中国互联网发展报告2024》显示，已培育421家国家级智能制造示范工厂，人工智能、数字孪生等技术在90%以上的示范工厂得到应用。近期，在南京召开的2025世界智能制造大会，公布了智能工厂梯度培育情况，我国已累计建成7000余家先进级、500余家卓越级智能工厂，并遴选出15家领航级智能工厂培育对象。从统计数据可以看出开运下载，我国在人工智能与制造业深度融合方面取得了显著成效。

2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出开运下载，推动工业全要素智能联动，加快人工智能在设计、中试、生产、服务、运营全环节落地应用。工业全要素智能联动，就是要利用人工智能技术，通过嵌入行业知识、融合业务流程开运下载，对传统产业进行全方位、全链条的升级改造，是一项涉及技术、知识、流程、组织的系统工程。实体系人工智能作为连接信息世界与物理世界的桥梁，通过“感知-认知-决策-执行”体系架构，使得机器能够自主地“融入”并“改造”物理世界，是让“人工智能+制造业”从概念走向落地这一系统工程的重要环节。

从虚拟的数字空间走向真实的实体空间，是人工智能发展的历史必然。技术条件的成熟开运下载，为人工智能进入实体空间提供了可行性支撑。传感器技术的发展实现了实体空间的精准感知，为智能决策提供输入；机器人技术的突破实现了感知与执行的一体化，移动机器人、协作机器人等能够在实体空间自主移动、灵活操作；AI芯片性能的飞跃，为大规模模型训练和推理提供了强劲动力，支撑了大模型实现；大模型的发展，融合了语言、视觉、语音等多种感知能力，实现了跨模态的理解与生成，为推理和决策提供有力支持。

行业应用的需求牵引，成为人工智能走出数字世界的核心动力。无论是实现生产线的柔性重构、复杂产品的精密装配，还是对设备进行预测性维护、对能耗进行动态优化，都要求人工智能系统能够直接感知设备状态、实时分析生产数据、并精准控制物理执行机构。这种与物理过程深度耦合、并能直接带来质量提升与成本节约的赋能模式，是推动实施“人工智能+制造业”行动的迫切需求。

技术攻关方面，实体系人工智能需以信息物理深度融合为基石，构建“感知—认知—决策—执行”技术体系。首先，建立对物理实体及其运行环境精准表征的信息空间，包括数据模型、机理模型、语言模型、空间模型、属性模型等开运下载，准确感知物理世界。其次，构建大小模型协同的决策体系，利用大模型的“通才”能力解决顶层任务规划、场景语义理解等复杂决策，利用小模型的“专才”能力执行具体、单一的确定性任务开运下载，提高推理和决策的准确性。最后，建立分层与端到端结合的推理控制架构，充分利用分层架构“有序拆解复杂任务”的优势，和端到端架构将动作序列直接生成可执行代码的能力，实现准确、快速的动作执行。

应用示范方面，实体系人工智能需建立“场景开放+政策激励”双轮驱动模式，打通技术到产业的“最后一公里”。一方面，通过央地联合，组织面向高价值场景的重大应用示范，打造一批标杆应用场景。另一方面，发挥政策引导作用，通过“智能工厂梯度培育行动”等，鼓励企业参与智能工厂建设，加速实体系人工智能全链条发展；同时，在财政上予以精准补贴或税收优惠，推动多行业应用落地。

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