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]

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]

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]

会议与核心理念 - 10月27日至28日，AI驱动科学研讨会（AIAS 2025）在美国旧金山举行，汇聚近30位全球顶尖学者与产业领袖及数百位现场参与者 [1] - 盛大集团、天桥脑科学研究院创始人陈天桥在会上首次系统阐述“发现式智能”（Discoverative Intelligence）的全新理念，指出这是真正意义上的通用人工智能 [1] - 会议参与者包括2025年新晋诺奖得主Omar Yaghi、2024年诺奖得主David Baker、2020年诺奖得主Jennifer Doudna以及图灵奖得主John Hennessy等 [3] “发现式智能”的定义与内涵 - “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 [7] - 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 [7] - 该理念认为AI for Science即AI for Human Evolution，其终极价值在于帮助人类发现未知，而非取代现有人类工作 [6] AI发展的两条路径 - “规模路径”强调参数即知识，智能是规模的产物，依赖模型大小、数据量和算力，是AI历史上最成功的工程路径 [8] - “结构路径”关注智能的“认知解剖学”，即大脑通过神经动力学基于记忆、因果和动机形成知识系统并随时间演化的机制 [8] - 规模路径已取得惊人应用成果，如预测蛋白质、生成化合物，但存在天花板，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 [13] 大脑的“时间结构”范式 - 大脑的“时间结构”范式是连续和动态的，旨在管理和预测时间流中的信息，与当前AI“瞬时”和“静态”的“空间结构”范式形成对比 [9] - “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 [10][11][12] - 这五种能力使智能能随时间自我进化，具备连续性、可解释性和方向感，是科学发现能力的关键 [12] 公司战略与资源投入 - 公司将投入超过十亿美元建设专用算力集群，为年轻科学家提供即时实验的资源环境，用于探索结构而非比拼规模 [13] - 公司在全球设立研发中心，已有200多位世界知名大学的博士在办公室工作，旨在促进跨学科智慧碰撞 [13] - 公司正在建立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以自己名字命名实验室 [13] 行业影响与未来展望 - 公司计划推出新的基准，全面衡量神经动力学、长期记忆、因果推理、世界模型和元认知，以AI是否“发现”为AGI衡量标准 [13] - 行业正处在历史转折点，需要新理论、新算法和新想象力，以及神经科学、信息论、物理学和认知心理学的跨学科融合 [13] - 规模是巨人的道路，时间结构被定位为年轻人的机会，旨在重新定义智能，使其能提出假说、验证世界并修正自身理解 [14]