核心观点 - AI技术革命正在重塑人类社会结构与个体经验，AI不仅是工具，更是新的生存逻辑，改变了知识生成方式、人与世界关系及自我理解[2] - AI迁徙一代（AI Migrants）是在数字原生与智能原生之间的过渡群体，他们成长于AI普及关键节点，既保留前数字时代记忆又必须适应AI主导的未来[4][5] - 技术迁徙带来社会分层加剧，世界银行2022年报告显示AI普及率在北美、欧洲、东亚城市青年中远高于全球平均水平，而非洲、南亚、拉美农村处于边缘地带[5] - AI正在重塑教育和工作本质，世界经济论坛2023年报告指出AI将重塑全球44%工作岗位，技能更新周期从十年缩短至三年[17][18] 技术革命与社会变迁 - 工业革命带来第一次大规模社会迁徙，农民变工人、乡村变城市，传统宗族关系被工厂规训取代[10] - 信息革命制造数字断层，皮尤研究中心2019年报告显示60后、70后成为被迫适应数字世界的"数字移民"[10] - AI革命超越以往技术变革，牛津大学未来人类研究所2018年报告指出AI将重塑人类社会方方面面[11] - 社会学家鲍曼提出"流动的现代性"概念，AI迁徙一代身份在断裂与连接张力中生成[12] 教育体系转型 - 联合国教科文组织2021年报告显示20世纪末教育以标准化、同质化为核心，强调记忆力与规范性[6] - AI驱动教育向个性化学习转变，哈佛大学加德纳提出多元智能时代学习是多维探索与协作[7] - 联合国教科文组织2021年指南指出AI自适应学习系统能动态调整内容与难度，实现教师与AI共创知识[16] - 牛津大学2020年报告显示80后、90后呈现混合型社交特征，既珍视现实连接也拓展虚拟关系[7] 工作模式变革 - 世界经济论坛2023年报告强调AI催生新职业同时淘汰传统岗位，重塑全球44%工作岗位[4][17] - 麦肯锡2023年报告指出80后、90后需快速适应AI主导未来，成为人机协作原型[12][16] - 牛津大学马丁学院2021年报告显示数字经济下技能更新周期缩短至三年[18] - 普华永道2023年报告发现AI迁徙一代在企业创新项目中担任关键桥梁角色[20] 伦理与社会责任 - 剑桥大学2023年报告指出AI迁徙一代对算法偏见、数据隐私等议题高度关注[21] - 牛津大学2022年调查显示超70%年轻科技从业者认为开发者应对AI社会后果负责[21] - 联合国教科文组织2021年建议书强调技术发展必须以人类尊严、公正、包容为前提[21] - 联合国人权理事会2023年报告主张AI系统设计需尊重个体权利[22] 文化多样性保护 - 剑桥大学2022年研究指出技术团队多样性直接影响AI系统公平性与包容性[23] - AI迁徙一代积极推动算法透明、包容性设计，反对数据单一化导致的歧视[23] - 在数字身份、情感计算等领域保持警惕，守护人类情感深度与精神自由[23]

行业现状与矛盾 - 中国游戏行业已成为全球游戏领域的"领跑者"，但面临三大亟需平衡的矛盾 [1] 平衡一：业绩高地与价值洼地 - 游戏行业在经历调整后重拾增长动能，但行业价值未获充分认可，资本市场估值远低于"新消费"领域 [3] - 游戏行业是人工智能、云计算等技术的关键推动力，并助力国内芯片产业发展，正向价值亟待更广泛社会认同 [3] - 弥合价值落差需锻造高品质创新产品力，推出精品大作并开拓蓝海市场，主动展现技术推动作用 [3] - 公司发起"数龙杯"大赛以拉近与社会距离，平衡业绩与价值 [3] 平衡二：情绪价值与品牌价值 - 游戏是满足"情绪价值"的绝佳载体，但需升华为有持久生命力、文化底蕴和社会认同的"品牌价值" [4] - 日本动漫游戏产业已形成国家文化名片，中国游戏出海成绩优异但缺乏全球文化穿透力的品牌符号 [4] - 实现情绪价值与品牌价值相互赋能需守护知识产权，挖掘产品文化深度并融入民族价值观 [4] 平衡三：简单答案与复杂提问 - AI让复杂问题更易解决，但提出高水平问题、掌握科学思维与跨界素养的能力成为人类稀缺资本 [5] - 生产力变革导向"人机协作"，需重构协作范式，公司通过AI工具提升开发效率，让开发者聚焦创意 [5] - 未来游戏内容将实现"千人千面"，"敢想""会想"是核心竞争力，需保持内容原创力避免AI导致的趋同化 [5]

AI内容领域未来展望 - AI娱乐领域将出现10亿级用户的超级内容平台[65] - 第一个10亿级别的一人公司可能是个体创作者打造的智能体IP[6] - AI将改变内容创作方式，从专业制作转向全民创作[10] - 娱乐形式将从被动消费升级为交互式体验[10][17] - 多模态内容融合将打破文字、图像、视频的界限[27] AI对企业服务的影响 - 企业服务工具将从效率工具转变为结果交付型智能体[11] - 智能体将重塑企业工作流，不再仅是提效而是重构流程[13] - 中国市场工具付费意愿将因AI结果交付能力提升而增强[11] - 传统工具+AI的模式不及AI原生解决方案有竞争力[12] 人机协作模式演进 - 人机协作将呈现对抗性、合作性和游离性三种关系[20] - AI可能从工具演变为创作主体，人类提供创意输入[21] - 创作主体性将取决于人类想法的具体程度和AI参与度[22] - 批评即创作将成为新范式，AI可即时实现批评建议[30] - 人类独特的生活体验是AI无法替代的创作源泉[17][18] 职业发展与教育变革 - AI将推动教育从专业分工转向博雅通识培养[48] - 初级知识工作者面临最大替代风险，需转型为资源整合者[51] - 想象力培养需要多模态输入和实践土壤而非工具[55][56] - 学习过程将更强调"习"的实践部分而非知识吸收[56] - 技术黑盒化趋势下，广博知识面比专业技能更重要[57][58] 硬件创新方向 - AI+硬件机会集中在输入、输出和执行三个维度[62] - 语言结构化将推动更精细化的物理执行需求[63] - 次生语义挖掘是硬件领域潜在机会点[64] - LOOI ROBOT展示手机与机器人结合的新形态[3][4] 内容创作新范式 - 短剧平台为创作者提供AI工具和发行渠道[2] - 虚拟角色社区月产30-40万原创角色，构建幻想世界[5] - 创作门槛降低将催生更多UGC内容和新型创作格式[45] - 内容质量平均水平将提升，普通人优秀作品涌现[18] - 创作目的可能从人类消费转向AI自我运转[40]

核心观点 - 中国游戏行业已成为全球游戏领域的领跑者 但面临三大亟需平衡的矛盾 需要在平衡中实现更高质量的发展 [1] 业绩高地与价值洼地平衡 - 游戏行业经历调整后重拾增长动能 但行业价值未获社会充分认可 直接反映为资本市场估值远低于新消费领域 形成价值洼地 [4] - 游戏行业已成为人工智能 云计算等技术的关键推动力 并助力国内芯片产业发展 但正向价值亟待更广泛社会认同 [4] - 弥合价值落差需锻造高品质创新产品力 推出精品大作并开拓蓝海市场 同时主动展现技术推动作用 搭建沟通桥梁传递正向价值 [4] 情绪价值与品牌价值平衡 - 游戏是满足情绪价值的绝佳载体 提供娱乐和释放压力等功能 但需升华为具有持久生命力 文化底蕴和社会认同的品牌价值 [5] - 日本动漫游戏产业的机器猫 马里奥等已成为国家文化名片和软实力象征 而中国游戏出海成绩优异但缺乏全球文化穿透力的品牌符号 [5] - 实现情绪价值与品牌价值相互赋能需守护知识产权 挖掘产品文化深度并融入民族价值观 [5] 简单答案与复杂提问平衡 - AI让复杂问题更易解决 但提出高水平问题 掌握科学思维与跨界素养的能力成为人类更稀缺的资本 [6] - 重构人机协作范式：通过AI工具大幅提升开发效率 让开发者聚焦创意 未来游戏内容将实现千人千面 敢想与会想成为核心竞争力 [6] - 保持内容原创力：AI大模型具有平均化特点易导致内容趋同 需尊重共识并支持增量内容创造 让机器智能激发人类智慧与善意 [6]

行业现状与挑战 - 中国游戏行业已成为全球游戏领域的领跑者但面临三大亟需平衡的矛盾 [1] - 游戏行业在经历调整后重拾增长动能但其行业价值尚未获社会充分认可最直接反应是资本市场中游戏公司估值远低于新消费领域形成价值洼地 [2] - 游戏行业已成为人工智能云计算等技术的关键推动力并助力国内芯片产业发展但这方面的正向价值亟待更广泛的社会认同 [2] 价值提升策略 - 弥合价值落差的核心在于锻造高品质创新产品力行业应继续推出精品大作并具备开创而非跟随的意识开拓蓝海市场 [2] - 行业需主动展现技术推动作用搭建更坚实的沟通桥梁传递游戏行业的正向价值 [2] - 世纪华通发起数龙杯大赛以拉近与社会距离平衡业绩与价值 [2] 情绪价值与品牌价值平衡 - 游戏是满足情绪价值的绝佳载体能提供娱乐释放压力等功能但需将其升华为有持久生命力文化底蕴和社会认同的品牌价值 [2] - 实现情绪价值与品牌价值相互赋能必须守护知识产权随着相关法律完善构建更坚实的保护屏障 [2] - 需挖掘产品文化深度融入民族价值观 [2] 人机协作与AI应用 - AI让复杂问题更易解决但提出高水平问题掌握科学思维与跨界素养的能力成为人类更稀缺的资本 [3] - 重构人机协作范式世纪华通通过AI工具已大幅提升开发效率让开发者聚焦创意未来游戏内容将实现千人千面敢想会想才是核心竞争力 [3] - 保持内容原创力AI大模型具有平均化特点易导致内容趋同长期可能重塑人类思维需尊重共识支持增量内容创造让机器智能激发人类智慧与善意 [3]

核心观点 - Scaling Law是大模型持续进步的核心动力 通过增加计算资源投入可系统性提升模型性能[10][17] - AI发展目前处于不平衡状态 能力快速提升但成本仍高 未来可能达到发展速度变慢且成本极低的平衡状态[50] - AI大部分价值可能来自最强模型 而非低配版[51] - 建议在AI能力边界上构建产品 用AI集成AI 并快速找到大规模应用突破口[29][30][31] Scaling Law发现与应用 - 源于物理学思维 通过问基础问题发现预训练和强化学习阶段都存在精确的Scaling规律[13] - 预训练阶段 扩大规模与模型性能提升呈线性关系 该规律在5个数量级内成立[11][13] - 强化学习阶段 计算资源投入与模型能力提升同样存在线性关系 最初通过六子棋实验发现[14][17] - Scaling Law可作为训练诊断工具 若失效更可能是训练方法出现问题而非规律本身问题[48] AI能力发展趋势 - 用两个维度衡量AI能力：Y轴为适应性(处理多模态能力) X轴为任务时长跨度[18][19] - 任务时长处理能力约每7个月翻一倍 从几分钟逐步扩展到几天、几周甚至几年[20][23] - 未来可能出现成千上万AI模型协作 完成人类组织或科学界几十年才能完成的工作[25] - Claude 4重点优化了记忆功能 使AI能保存和调用信息 处理更长跨度任务[35][36] AI发展建议与方向 - 需突破三个关键点：组织知识整合、长期记忆能力、细致监督信号[27][28] - "广度型"AI在整合跨领域知识方面潜力巨大 如生物医学研究[40] - 技术门槛高且依赖电脑/数据的领域(金融、法律等)是AI应用空白地带[41] - 人机协作是重要方向 初期需人类管理 长期将更多任务完全自动化[39] 物理思维对AI研究的价值 - 物理学方法强调寻找宏观趋势并精确量化 如质疑"指数增长"说法并要求精确函数形式[43] - 将神经网络视为无限大系统研究 借鉴物理学中大矩阵近似方法[44] - 坚持问基础问题 因AI领域仍有许多基本原理未解 如可解释性问题[44][46]

展会规模与亮点 - 世界人工智能大会在上海连续举办第八届，展览面积首次突破7万平方米 [2] - 60余款智能机器人成为焦点，涵盖格斗、书法等多样化功能 [2] - 机器人应用场景从生产扩展到生活，实现从"工具"到"伙伴"的角色转变 [2] 工业机器人创新 - 上海电气发布167厘米高、50千克重的人形机器人，拥有38个自由度，可自主识别和搬运不同规格箱体 [3] - 该机器人采用"工业基因·场景定制"开发理念，适用于多种工业环境 [3] - 擎朗智能的双足人形服务机器人XMAN-F1全球首秀，能制作爆米花和调制饮料，并可与其他专用服务机器人协作 [4] 核心技术突破 - 复旦大学研发的触觉夹爪采用创新视触觉传感技术，空间分辨率达每平方厘米4万个感知点 [5] - 柔性界面技术使机器人能精准感知多维力，可稳定抓取豆腐、薯片等易碎物品 [5] - 大模型与小模型协同工作的"大小脑"模式推动机器人技术发展 [7] 行业发展趋势 - 人形机器人从"展示"转向实用，即将进入规模化量产和商业化应用阶段 [6] - 政策支持力度加大，《人形机器人与具身智能数据采集合作倡议书》发布，构建开放数据生态 [6] - 部分企业突破"人形"限制，开发如四臂具身智能机器人等创新形态 [6] 人机关系探讨 - 未来机器人将具备社会属性，成为"伙伴型"角色，需要建立相应政策与伦理框架 [9] - 人机协作关键在于相互理解，技术突破需与共生关系变革同步 [9] - 行业将推动机器人以安全可靠方式融入社会，实现科技与人性的和谐共生 [9]

AI技术在影视行业的应用 - AI技术从早期简单图像生成发展到能创作高质量视频内容，应用已从实验性探索走向商业化落地 [1] - 生成式人工智能导演新兴职业出现，从业者通过AI工具调整镜头语言、优化视觉效果，生成符合艺术表达的作品 [1] - 北京电影学院摄影系AIGC单元金奖作品《溯洄记》完全依托AI技术制作，AI贯穿从剧本视觉化到成片渲染的全流程 [1] AI技术的进步与创作价值 - AI技术进化迅速，两年前连手指都画不好，现在已能让观众真假难辨 [3] - 有经验的导演懂得如何引导AI扬长避短，通过参数调试与人工筛选实现超现实场景 [3] - AI不仅提升效率（动画制作效率提升50%），还能打破想象边界，成为延伸人类感知的媒介 [3] 人机协作与导演职业内涵的重塑 - AI处理批量渲染，人类专注情感决策，这种分工或将重塑影视工业流程 [5] - AI承担奇观制造，导演更应捕捉真实情感瞬间，AI被视为"想象力加速器" [5] - AI解放创作者重复劳动，让人力投向更具创造性的叙事构建 [5]

点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 作者丨 Xuhui Kang等 编辑丨具身智能之心 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要 的。 写在前面&出发点 在物理世界中，人类协作时能快速适应物体的物理属性（如大小、形状、重量）和环境约束（如狭窄通 道、受力要求），这种能力对机器人等具身智能体与人类高效协作至关重要。然而，现有研究多聚焦于离 散空间或任务层面的人机协作，简化了交互动态，难以应对物理接地场景中连续状态-动作空间的复杂性、 多样的物理约束及人类行为的多样性（Figure 1）。 例如，AI-AI协作可通过自博弈实现良好性能，但这类智能体往往难以适应人类伙伴的多样且不可预测的行 为，尤其是在物理场景中，人类动作的微小变化（如抬升角度、施加的力）都可能显著影响结果。因此， 亟需一个能仿真物理交互和多样协作场景的基准，以及相应的方法来提升智能体的适应性和泛化能力。 核心创新点 主要工作 Moving Out环境设计 基于2D物理仿真平台Magic ...

AI在职场中的应用现状 - 全球36%的职业岗位中，员工已将AI用于至少四分之一的日常任务，80%的美国职场人至少有10%的任务受到AI影响，其中近五分之一的岗位中AI已介入超过一半的工作内容 [2] - 职场人最希望AI接手的是最琐碎、最重复、最容易出错的低值任务，如安排预约、整理文件、修工资单、导入数据等，而非生成内容或创意设计 [5][6] - 在844项任务评估中，46%被职场人士评为"希望AI来做"，其中七成以上受访者明确表示最希望AI处理"重复但低价值"的日常事务 [8] 职场任务自动化需求与AI能力匹配 - 研究构建WORKBank体系，从"人类愿不愿意交出去什么"反向定义AI落地优先级，引入"Human Agency Scale"将任务分为五类（H1至H5） [6][10] - 任务自动化愿望排名前五包括：安排客户预约、整理应急档案、修正工资记录、数据转格式与导入、网站数据备份，这些任务标准化高、重复频繁、判断强度低但耗时易错 [9][11] - 自动化愿望最高的任务集中在"隐形加班"重灾区，不属于KPI考核核心却极度消耗时间精力，AI的实际机会在于减负而非炫技 [12] AI应用的技术与意愿错配 - 研究通过"愿望-能力四象限"发现，AI公司和研究者资源集中在"Red Light区"（AI能做但用户不愿交出的任务），而用户真正需要的"Green Light区"（愿望高+能力强）和"R&D机会区"（愿望高+能力弱）未被充分开发 [14][15] - 大部分受访者选择H3（人机协作）而非H1（完全由AI完成），表明用户希望AI处理底层机械步骤，人类保留决策与创造权 [17] - AI系统需根据不同行业需求灵活切换协作模式，金融、法务等领域注重"靠谱不出错"，媒体、教育等领域则高度在意"表达主控权" [18] AI对职场能力结构的重塑 - 传统高薪的"信息处理"类技能（如分析数据、整理文档）因AI自动化导致"人类参与价值"下降，而"人际型"与"管理型"能力（组织协调、跨团队协作、判断决策）稀缺性增强 [20][22] - AI对编程行业冲击显著，预计未来3-6个月内AI将编写90%代码，12个月内实现99%自动化，美国"计算机程序员"岗位就业比例已降至1980年以来最低点 [23] - 未来职场能力结构更强调"界定问题""组织资源""协调人机"的综合判断力，而非单纯技术性技巧 [24][25] AI赋能的本质与边界 - 理想的AI应懂得配合与退场，识别可自动化任务与必须由人类完成的部分，而非全面替代 [26][28] - AI替代可替代任务的同时，倒逼人类重新思考"不可替代的价值"，如判断力、共情力、跨团队沟通能力等 [27][29] - AI赋能的核心在于释放人类注意力，使其聚焦于判断、创造、协作等真正体现人的价值的领域 [30]