打造发现式智能的关键能力 在 2025 年 AI 驱动科学研讨会上，天桥脑科学研究院创始人陈天桥首提"发现式智能（Discoverative Intelligence）"理念，尖峰智能实验室正是这一理念的重 要落地载体之一。 图为盛大集团、天桥脑科学研究院创始人 陈天桥、雒芊芊夫妇 新华财经上海12月13日电（谷青竹、邓侃） 12 月 13 日，在天桥脑科学研究院主办的"从脑机接口到脑机共生"主题论坛暨中国神经科学学会脑机接口与交互 分会年会上，研究院创始人雒芊芊宣布：天桥脑科学研究院成立尖峰智能实验室（Spiking Intelligence Lab, SIL），致力于类脑大模型和脉冲神经网络的研 发，探索人工智能与人类智慧的深度融合。该非营利研究机构由中国科学院自动化研究所研究员李国齐领衔。 尖峰智能实验室的成立，标志着研究院在原有"外延式"捐赠支持的基础上，进一步增强"内部自主"的专项研发。尖峰智能实验室是研究院首个采用 In-House 模式的研究机构，直接招募顶尖人才、自主决定研发方向，将角色从合作赋能者升级为创造主体，加速"发现式智能"从理念到基础理论突破再到技术成果的 转化。 图为天桥脑科学研究 ...

机构动态 - 天桥脑科学研究院宣布成立非营利研究机构“尖峰智能实验室”，致力于类脑大模型和脉冲神经网络的研发，探索人工智能与人类智慧的深度融合 [1] - 该实验室由中国科学院自动化研究所研究员李国齐教授领衔，目标是为实现“发现式智能”提供关键能力 [1] - 天桥脑科学研究院已宣布将投入超过十亿美元建设专用算力集群，为年轻科学家提供即时实验的资源环境，以探索结构而非比拼规模 [2] 技术理念与路径 - 公司创始人提出实现通用人工智能的“结构路径”，主张借鉴人脑这一自然界最精巧的智能载体，而非依赖当前主流的“规模路径” [1][2] - “结构路径”被视为智能的“认知解剖学”，其认为大脑是一个通过神经动力学，并基于记忆、因果和动机，形成知识系统并随时间不断演化的系统 [2] - 尖峰智能实验室重点研发具有神经动力学特性的类脑大模型，旨在将脉冲通信、时空动态编码等计算特性与树突神经元的精细结构深度耦合，构建具备强大感知力、深刻记忆与思考能力的全脑架构 [1] - 人脑以仅约20瓦的功耗支撑起千亿级神经元的复杂运作，为类脑研究提供了高效能参照 [1] 技术成果与突破 - 李国齐团队于今年研发出首款类脑脉冲大模型“瞬悉1.0”，在类脑计算与大模型融合创新方面取得突破 [2] - “瞬悉1.0”模型具有“小数据、高性能”的特点，仅需约主流模型2%的数据量，就能在多项语言理解和推理任务中达到与之相媲美的性能 [3] - 该模型已在国产GPU平台上完成了全流程训练与推理，展示了构建国产自主可控新型大模型架构生态的可行性 [3] 行业挑战与机遇 - 当前主流大模型的基础架构Transformer依赖增加网络规模、算力和数据量来提升智能水平，这种利用外生复杂性的模式存在资源消耗瓶颈，且处理超长序列的能力受限 [3] - 类脑脉冲大模型的研究将为新一代人工智能发展提供新的技术路线，并启迪更低功耗的下一代神经形态计算理论和芯片设计 [2]

尖峰智能实验室主张借鉴人脑这一自然界最精巧的智能载体，重点研发具有神经动力学特性的类脑大模型，构建一个既 具备强大感知力，又拥有深刻记忆与思考能力的全脑架构。 12月13日，在中国神经科学学会脑机接口与交互分会年会上，天桥脑科学研究院宣布成立尖峰智能实验室（Spiking Intelligence Lab, SIL），致力于类脑大模型和脉冲神经网络的研发，探索人工智能与人类智慧的深度融合。 第一财经记者从会议现场了解到，最新成立的尖峰智能实验室属于非营利研究机构，由中国科学院自动化研究所研究员 李国齐教授领衔，目标是为打造天桥脑科学研究院创始人陈天桥提出的"发现式智能"提供关键能力。 李国齐对第一财经记者表示："发现式智能的一个关键能力是神经动力学。不同于当前依赖规模法则堆叠参数的主流AI 模式，尖峰智能实验室主张借鉴人脑这一自然界最精巧的智能载体，重点研发具有神经动力学特性的类脑大模型，将脉 冲通信、时空动态编码等计算特性与树突神经元的精细结构深度耦合，构建一个既具备强大感知力，又拥有深刻记忆与 思考能力的全脑架构。" 这一路径也是陈天桥此前提出的实现通用人工智能的"结构路径"。人脑以仅约20瓦的功耗支撑起 ...

文章核心观点 - 管理学正面临根本性变革，其存在的前提因碳基生物大脑被智能体替代而消失，未来企业将迎来"管理的退出"和"智能的黎明" [2][3] - 智能体在认知解剖学上与人类存在根本差异，具备连续记忆、全息认知和内生进化能力，是遵循不同物理法则的新物种 [7][8] - 为人类设计的传统管理基石（如KPI、科层制）在与智能体结合时会产生系统性排异反应，从保障异化为束缚 [10][11][12][13] - AI-Native企业的终极形态将在基因层面完成五项重写，其增长逻辑、架构设计和人机角色都将发生根本性改变 [14][15][16][17][18] - 企业需要一种致力于"认知演化"的全新操作系统，未来的企业将由智能扩展人，而非人领导智能 [20][21] 管理学的历史角色与局限 - 现代管理学是建立在人类"生物局限性"之上的纠偏系统，旨在为人类大脑缺陷打补丁 [5] - KPI的发明是为了对抗人类在长周期中易遗忘、难以锁定目标的常态 [5] - 科层制的发明是因为人类工作记忆只能处理7±2个节点，需要通过层级压缩信息以避免认知超负荷 [5] - 激励机制的发明是为了对抗生物体天然的动机衰减与熵增 [5] - 管理学从未真正提升组织智能，而是试图在人类心智失效前用制度锁定正确性 [5] 智能体的根本特性 - 智能体拥有永恒记忆，其推理建立在全量历史基座之上，不会遗忘且上下文连续 [7] - 智能体具备全量对齐能力，整个组织的知识网络对其实时透明，能看到全局而非局部 [7] - 智能体的行动源于奖励模型的结构张力，具备内生进化能力，无需依赖外部奖赏 [7] 传统管理基石在智能时代的崩塌 - KPI从导航变为天花板，死板的指标限制了智能体在无限解空间中寻找更优路径的可能性 [11] - 层级结构从过滤器变为阻断器，成为阻碍数据自由流动的血栓，任何中间层都是对信息的无谓损耗 [11] - 激励机制从动力源变为噪音，用外在激励驱动智能体是无效且滑稽的 [12] - 长期规划从地图变为模拟，静态战略地图被实时的世界模型模拟所取代 [13] - 流程与监督从纠偏变为冗余，智能体内部理解即执行，监督机制需基于目标定义的再校准 [13] AI-Native企业的五项根性定义 - 架构即智能：组织是一个巨大的分布式计算图，部门是模型节点，汇报线是高维数据流转总线，设计目标从管控风险转变为最大化数据吞吐与智能涌现 [15] - 增长即复利：增长依赖认知复利，智能体具备零边际学习成本，企业估值取决于认知结构复利的速度而非人力规模 [16] - 记忆即演化：企业需拥有可读写、可进化的长期记忆中枢，所有决策逻辑与隐性知识被实时向量化，沉淀为组织潜意识 [17] - 执行即训练：所有部门都是模型训练部门，业务交互是对企业内部世界模型的贝叶斯更新，业务流即训练流 [18] - 人即意义：人类从执行角色退出，升维为意图策展人和认知架构师，负责定义价值函数、审美、伦理与方向 [18] 未来企业形态与基础设施需求 - AI-Native企业是发现式思维在组织层面的投射，要求企业成为发现式结构的平台 [20] - 现有基础设施（如ERP、SaaS）是旧时代管理逻辑的数字化投影，无法容纳液态智能 [20] - 企业呼唤一种不再致力于资源规划，而是致力于认知演化的全新操作系统 [20] - 未来的企业将建立在智能的地基之上，由智能扩展人 [21]

产品发布与定位 - 公司创新打造的旗舰产品EverMemOS近日发布，并在GitHub开放开源版供开发者与AI团队部署试用，云服务版本预计年内发布，为企业用户提供更完善技术支持、数据持久化与可扩展体验 [1] - 该产品是一款面向人工智能智能体的世界级长期记忆操作系统 [1] - 在主流长期记忆评测集LoCoMo和LongMemEval-S上，EverMemOS分别取得92.3%和82%得分，均显著超越此前工作，成为新的SOTA（State-of-the-Art）水平 [1][4] 行业背景与核心理念 - 受限于大语言模型固定的上下文窗口，AI在长时程任务中会频繁"失忆"，导致记忆断裂、事实矛盾，使深度个性化和知识一致性成为空谈 [3] - 无论Claude还是ChatGPT，已将长期记忆作为战略级功能推出，标志着记忆正成为未来AI应用核心竞争力与分水岭 [3] - 公司团队从类脑设计理念出发，借鉴感官信号编码、海马体索引到皮层长期存储的机制，让AI能像人类一样思考、记忆与成长 [3] - 当今AI建立在"空间结构"范式之上，是瞬时的、静态的，而人类大脑的"时间结构"范式是连续的、动态的，"长期记忆"是连接时间与智能的关键环节 [4] 产品技术架构与创新 - 产品受人脑记忆机制启发，创新设计四层结构：代理层类比"前额叶皮层"、记忆层对应"大脑皮层网络"、索引层类似"海马体"、接口层作为AI的"感官接口" [6] - 首要创新在于解决了现有方法"只管找，不管用"的核心痛点，通过独特推理与融合机制，让记忆能够实时、主动地影响模型的思考和回应 [7] - 将连续语义块提取为情景记忆单元，再动态组织成结构化记忆，解决纯文本相似度检索难以捕捉隐性上下文的难题 [7] - 设计业界首个可拓展的模块化记忆框架，能灵活支持多种记忆类型，智能提供最优的记忆组织和应用策略 [7] 应用场景与进展 - 该产品是行业首个真正能同时支持1对1对话与复杂多人协作两大场景的记忆系统 [4] - 产品已率先被AI Native产品Tanka采用 [4]

公司动态 - 盛大集团技术团队孵化的EverMind团队推出世界级旗舰开源长期记忆系统EverMemOS，旨在成为未来智能体的数据基础设施[3] - 该系统灵感来自人类大脑记忆机制，采用"类脑"理念设计，使AI能像人类一样思考、记忆与成长[3] - 天桥脑科学研究院宣布将投入超过十亿美元建设专用算力集群，用于探索结构而非比拼规模[6] - 公司建立了PI孵化器，为全球年轻科学家开设独立研究通道，博士生和博士后无需毕业即可获得独立预算并以自己名字命名实验室[7] 行业趋势与竞争格局 - 包括Claude以及ChatGPT在内的人工智能应用已将长期记忆作为战略级功能推出[3] - "记忆"被视为未来AI应用的核心竞争力与分水岭，是AI从"工具"走向"智能体"、从被动响应走向主动演化的关键[3] 技术理念与发展路径 - 公司主张发展"结构路径"研究范式，为AI赋予持久、连贯、可进化的"灵魂"[3] - "规模路径"强调参数即知识，智能是规模的产物，被视为AI的"空间结构"，本质是"瞬时"和"静态"[5] - "结构路径"被视为大脑的"时间结构"范式，本质是"连续"和"动态"，更像智能的"认知解剖学"[5] - 仅靠数据和算力堆积的"规模路径"天花板已显而易见，无法突破通向真正理解和发现的障碍[5] - 推动跨学科创新思维需要神经科学、信息论、物理学和认知心理学的融合[5]

核心观点 - 长期记忆系统是AI从工具走向智能体、从被动响应走向主动演化的关键核心竞争力[1][3] - 公司主张发展“结构路径”研究范式，为AI赋予持久、连贯、可进化的能力，以突破“规模路径”的天花板[4][5] - 公司致力于通过跨学科融合和资源投入，推动“发现式智能”的发展，认为这是AI对人类的终极价值[4][6] 产品发布 - 公司技术团队孵化的EverMind团队推出世界级旗舰开源长期记忆系统EverMemOS，旨在成为未来智能体的数据基础设施[1] - 该系统的设计核心是“类脑”理念，灵感来自人类大脑的记忆机制，能让AI像人类一样思考、记忆与成长[3] 技术路径分析 - “规模路径”强调参数即知识，是AI历史上最成功的“工程路径”，但其本质是瞬时和静态的，天花板已显而易见[4][5] - “结构路径”被视为大脑的“时间结构”范式，本质是连续和动态的，能赋予智能以连续性、可解释性和方向感[5] - 行业需要新理论、新算法和新想象力，而非更多算力，这需要神经科学、信息论、物理学和认知心理学的跨学科融合[5] 战略与资源投入 - 公司将投入超过十亿美元建设专用算力集群，用于探索结构、验证记忆机制和新假说，而非比拼规模[6] - 公司建立PI孵化器，为全球年轻科学家开设独立研究通道，博士生和博士后无需毕业即可获得独立预算并领导实验室[6] - 公司认为“结构路径”是年轻人的机会，年轻人可以用结构重新定义智能[5]

闻泰科技与安世半导体人事变动 - 闻泰科技聘任沈新佳为公司总裁，其拥有超过15年外企及上市公司法律顾问经验，原职务为公司副总裁及安世半导体CEO办公室首席事务官[1] - 子公司安世半导体此前遭遇人事失控，包括荷兰政府实施全球运营冻结以及张学政被暂停在安世半导体的董事职务[1] - 沈新佳表示荷兰政府及相关高管的目标可能是使安世半导体脱离闻泰科技控制权，公司已聘请国际律师对荷兰政府的行政令提起行政复议和诉讼[1] 苹果公司财务表现 - 苹果2025财年第四季度营收1024.66亿美元，同比增长8%，净利润274.66亿美元，同比增长86.4%，iPhone收入和服务业务收入均创历史纪录[2] - 当季大中华区收入144.93亿美元，同比下降3.6%[2] - 管理层预计iPhone17系列上市将扭转中国市场颓势，下一季度中国市场收入将恢复增长，国补政策拉动了部分消费者购买需求[2] 三星电子业务业绩 - 三星电子2025年第三季度综合收入86.1万亿韩元（约4287.78亿元人民币），环比增长15.4%，运营利润12.2万亿韩元（约607.56亿元人民币）[3] - 内存业务创下季度销售额历史新高，设备解决方案部门销售额环比增长19%，得益于HBM3E和服务器SSD的强劲增长[3] - 设备体验部门收入环比增长11%，受益于新款可折叠手机的推出，第三季度内存价格同比增长15%至20%[3] TikTok东南亚市场动态 - TikTok在东南亚用户数超过4.6亿，其中印度尼西亚用户超1.6亿，越南和泰国分别为7000万和5000万[4] - TikTok Shop在东南亚的商品交易总额达382亿美元，超过95%的交易量来自该地区[4] - 印度尼西亚的平均订单价值接近5美元，远低于美国的30美元，但东南亚用户购买频率较高[4] 电竞奥运会合作变动 - 国际奥委会终止与沙特电竞基金会合作，原定2027年在沙特利雅得举办的首届电竞奥运会暂停举办[5] - 沙特将独立推进电子竞技国家杯计划，该赛事将于2026年11月在利雅得亮相，并计划两年一届[6] - 合作终止的潜在矛盾在于电竞奥运会的主导权归属问题，该赛事最初计划于2025年举办，后推迟至2027年[6] 美团骑手福利保障 - 美团宣布为骑手提供养老保险补贴，覆盖全国，预计覆盖超过数百万人，骑手可灵活选择参保地[7] - 公司正构建多层次福利保障网，基础保障包括养老保险补贴、工伤险、意外伤害险和特殊天气补贴等[7] - 进阶保障包括覆盖骑手及家人的大病关怀保障和子女教育基金[7] 西安奕斯伟材料上市 - 西安奕斯伟材料科技股份有限公司登陆科创板，发行首日股价涨198.72%，收盘市值达1039.73亿元[8] - 公司为中国大陆第一、全球第六的12英寸硅片厂商，京东方原董事长王东升为其背后关键人物[8] - 公司未来两年面临实现盈利的主要挑战，王东升现担任公司董事及董事会战略与投资委员会主席[8] 中国面板行业业绩 - 京东方2025年前三季度营收1545亿元，同比增长7.52%，归母净利润46.01亿元，同比增长39.02%[9] - TCL科技同期营收1359亿元，同比增长10.49%，归母净利润30.47亿元，同比增长99.74%[9] - 行业需在全球电视销量增长乏力背景下提升面板附加值，并拓展OLED及多元化业务，10月下旬全球液晶电视面板价格环比轻微下跌[9] 一加手机产品策略 - 一加15成为搭载高通骁龙8Gen5至尊版芯片的最便宜机型，配备165Hz高刷和超大续航，但部分零部件存在减配争议[10] - 一加中国区总裁李杰回应称2K屏幕开启率仅20%多，公司通过应用定制屏幕等方式实现成本下降以平衡价格与性能[10] - 3000元价位段手机市场竞争激烈，厂商将高端技术下放导致产品同质化严重，精准定位用户需求成为关键挑战[10] 三六零AI业务进展 - 三六零数字安全科技集团有限公司以1.32亿元中标武汉人工智能创新应用示范基地项目（一期）[12] - 公司10月在AI相关项目上累计斩获金额超3亿元，业务逐渐由项目型收入转向平台型运营[12] - 需关注AI企业在各行业的交付能力与回款速度，以验证商业模式的可持续性[12] 普罗宇宙机器人发布 - 普罗宇宙发布工业级轮式具身机器人大白2.0版、四款末端执行器及灵巧手，并与京东达成全球线上独家销售合作[13] - 公司同步发布锁付、焊锡、点胶、涂油四款标准化末端执行器，以破解工业场景的柔性难题，满足精度、效率、稳定性核心诉求[13] 盛大集团AI投资 - 盛大集团创始人陈天桥宣布投入10亿美元算力支持全球AI研究，其认为发现式智能是真正的通用人工智能[14] - 发现式智能可主动构建理论模型并提出可证伪假说，具备创造和发现能力，其意义在于进化人类而非取代人类[14] 达索系统软件平台 - 达索系统与中南建筑研究院联合发布面向基础设施行业的首个PLM全生命周期管理软件平台，并发起中国基础设施行业AI联盟[15] - 平台整合虚拟孪生、仿真分析、数据协同与工业AI等能力，已应用于中国智慧医院设计，未来将聚焦建筑材料开发及可持续领域[15]

文章核心观点 - 盛大集团创始人陈天桥在AIAS 2025研讨会上首次系统阐述了“发现式智能”的全新理念，指出这是真正意义上的通用人工智能 [1] - “发现式智能”被定义为能够主动构建可检验理论模型、提出可证伪假说，并通过与世界的互动和自我反思不断修正自身认知框架的智能 [5] - 实现“发现式智能”有两条路径：当前主流的“规模路径”和新兴的“结构路径”，后者被认为是年轻人的机会 [6][13][14] 人类进化与AI的关系 - 人类进化并未停止，而是通过科学发现和技术发明将自身功能外化，科学发现和技术发明已成为人类进化的主要引擎 [3] - AI for Science 应被视为 AI for Human Evolution，其终极价值在于帮助人类发现未知，而非取代现有的人类工作 [5] “发现式智能”的定义与特征 - 真正的“发现”是能够提出问题而不仅仅是回答问题，能够理解原理而不仅仅是预测结果 [5] - “发现式智能”超越了模仿，因为创造和发现才是智慧的本质；它是可证伪的，重新定义了AGI的意义——不是“取代人类”，而是“进化人类” [10] 实现“发现式智能”的两条路径 - “规模路径”强调参数即知识，智能是规模的产物，是AI历史上最成功的工程路径 [6] - “结构路径”关注智能的“认知解剖学”，认为只有具备时间结构的智能才能在分布外保持有效 [6] - 规模路径已触及天花板，仅靠堆积数据和算力无法突破通向真正理解和发现的障碍，这是结构主义思维回归的最佳时机 [13] 大脑的“时间结构”分析 - 大脑的“时间结构”范式是“连续的”和“动态的”，其目的是管理和预测时间流中的信息，与当前AI的“瞬时”和“静态”的“空间结构”范式形成对比 [7] - “时间结构”包含五种核心能力构成的完整闭环：神经动力学、长期记忆系统、因果推理机制、世界模型、元认知与内在动机系统 [8][9][12] 公司为年轻人提供的支持 - 公司将投入超过十亿美元建设专用算力集群，为年轻科学家提供即时实验的资源环境 [16] - 公司在全球设立了研发中心，目前已有200多位世界知名大学的博士在办公室工作 [16] - 公司计划推出新的基准，全面衡量神经动力学等五种能力，以AI是否“发现”为AGI衡量标准 [16] - 公司建立PI孵化器，为博士生和博士后提供独立预算，允许他们以自己名字命名实验室进行独立探索 [16]

研讨会核心观点 - 首届天桥脑科学研究院AI驱动科学研讨会汇聚全球顶尖学者，探讨AI驱动科学发现的新范式，核心观点是AI正从工具演变为能主动发现和创造的科学思维体 [1][5][8] - AI的终极价值在于“发现式智能”，能主动构建理论模型、提出假说并持续修正，实现从“取代人类”到“进化人类”的转变 [1] - 多位诺贝尔奖得主展示了AI在材料发现、蛋白质设计、基因功能研究等前沿科学领域取得的具体突破性成果 [5][8][9] 陈天桥的投资与AI愿景 - 盛大集团和天桥脑科学研究院创始人陈天桥宣布投入10亿美元算力支持全球科学家的创新人工智能研究 [1] - 提出打造“发现式智能”需建设五大能力：神经动力结构、长期记忆、因果推理机制、世界模型、元认知与内在动机系统 [2] - 特别针对青年科学家推出基准测试、结构性算力、PI孵化器等支持，认为下一代关键算法将出现在个人计算平台而非数据中心 [2] AI在材料科学的应用 - 2025年诺贝尔化学奖得主奥马尔·亚基教授展示由ChatGPT分子优化设计材料制成的便携式取水装置，在湿度低于15%的死亡谷成功取水 [5] - 其团队创建七个AI智能体组成虚拟科研团队，共同设计优化COF-323结晶过程，实现从无定形到高结晶的飞跃 [5] - ChatGPT被训练阅读数千份合成报告并进行推理，其预测性能优于传统启发式方法，从一个文本生成器演变为科学推理引擎 [5] AI在生命科学的应用 - 2024年诺贝尔化学奖得主戴维·贝克教授分享AI“从头设计”蛋白质工程，其团队开发的RFDiffusion3模型可根据预设功能生成新型蛋白质的精确三维结构蓝图 [8] - 该技术已在神经退行性疾病研究、酶工程领域取得多项突破性成果，强调“设计-构建-测试-学习”的反馈闭环对AI发展至关重要 [8] - 2020年诺贝尔化学奖得主珍妮弗·道德纳教授指出即使最简单生物体中仍有40%基本基因功能是未解之谜，提出CRISPR与机器学习协同进化以构建因果数据集 [9] AI发展的挑战与原则 - 图灵奖得主约翰·轩尼诗指出AI在不到一年内达到美国家庭50%普及率，速度远超个人电脑和智能手机 [9][10] - 提出人类使用AI需坚守关键原则：保持透明披露、严格验证AI生成内容、详细记录合成数据，人类必须守住涉AI关键决策权 [9][10] - 面临两大挑战：全球数据存量可能在4到5年内被AI模型耗尽，以及计算能源效率提升速度远落后于算力增长 [10]