李飞飞近期明确为“世界模型”确立了“渲染、模拟、规划”三项核心功能不可或缺的核心准则，关于“世界模型”定义权的争论因此进入了新的白热化阶段。

但在这场争夺的背后所揭示的是，AI产业正逐步走向一个充满技术傲慢的岔路口的现实。

模型参数、物理模拟精度与视频生成长度……业界巨头们竞相追逐一个可被量化的“世界”表象，却对模型内部那个亟待被理解、被共情的“人心”实质选择性忽视。通往外部世界的建模路径日益清晰，而通向人类内在理解的桥梁，其断裂与缺席却依然无声。

一方面，是以谷歌DeepMind的Genie 3、特斯拉的通用世界模型以及英伟达瞄准的万亿美元仿真市场为代表的路径，在物理世界的因果推演与视觉模拟领域取得了快速进展，正着力构建日益逼真的数字沙盒。在这场向物理世界进军的浪潮中，李飞飞团队所开发的Marble模型成为了最为引人注目的代表案例。该模型专门为机器人训练和自动驾驶测试，构建了一个安全且可控的虚拟测试环境。

大量资本正持续涌入，其目标是构建能够对动作序列进行自主规划的"通用规划系统"。

另一方面，以豆包为代表的主流消费级AI应用，拥有着千万级别的日活跃用户，深度重塑了人们的日常生活，它依赖于“态度极好、能力一般、嘴巴特甜”的“呆傻”人设，成为了无数人排解情绪的数字伙伴。它的“恍然大悟式道歉”与“嬉皮笑脸”行为，与其说是技术上的缺陷，不如说是一种生存策略——

一种依靠情绪价值来弥补认知短板的、AI专属的"人情世故"。

然而，表面的生存策略终究无法有效弥补其基础能力的不足。在提供情感陪伴这一属性之外，AI应用作为效率工具的另一面，开始在实用性和可靠性方面显现出了极为关键的缺陷。这些频繁出现的“幻觉”现象不仅正在逐步侵蚀用户信任，更已经开始为用户造成了切实的经济损失。

由于轻信了AI助手豆包给出的“退票仅扣5%”这一错误信息，有用户最终蒙受了600元的经济损失；另有消费者根据AI生成的“模拟预约信息”前往餐厅，却被告知该预约无效。艾媒咨询的调查报告所揭示的行业痛点在于：45.81%的消费者认为AI“无法实时优化”，而43.21%的消费者则认为其“推理能力较弱”。

这两条路径表面上看似并行发展，但实际上揭示了同一个核心问题：当前的AGI仅具备物理与逻辑认知能力，却缺乏人本认知。

在传统世界模型的框架之下，AI主要学习的是文本的概率组合方式以及客观规律的映射关系。它能够极其精准地预测下一个词汇的出现，却无法预测屏幕前那个正在承受连续工作高压、遭遇突发生活变故、打下长长问号的用户，此刻究竟处于怎样的内心脆断边缘。

在AGI时代步入下半场的关键阶段，让人工智能系统重新回归到人本主义的框架之中，使其能够真正理解人、去懂得人内心诉求的实现路径，已成为一个必须予以高度重视的核心命题。当前，行业的普遍趋势是向着构建物理空间的一维世界模型竞相涌向；然而，回应上述命题的最终答案已然浮现。

除了"物理世界模型"之外，"人本世界模型"同样不可或缺。

1

—

人本世界模型：

被遗忘的命题与迟来的答案

将AI重新锚定于对人的理解与尊重之上，这正是“人本世界模型”被提出的核心出发点。该模型的构建，不仅旨在弥补当前通用人工智能在情感、伦理与价值判断维度上的关键缺失，更致力于将技术演进的根本目标，从对外部物理世界的单纯模拟与征服，系统性地转向对内在人类复杂性与多样性的深度理解与有效服务。

李飞飞近期为“世界模型”明确确立了以“渲染、模拟、规划”为核心的三项不可或缺功能准则。关于“世界模型”定义权的争论由此进入了新的白热化阶段。然而，在这场争夺的背后所揭示的是，人工智能产业正逐步走向一个充满技术傲慢的歧路。业界目前倾向于依赖模型参数规模、物理模拟精度以及视频生成长度等指标，并以此竞相追逐一个可被量化的“世界”表象，却对模型内部那个亟待被理解、被共情的“人心”实质表现出选择性的忽视。当前通向外部世界建模的技术路径已日益清晰，但通向人类内在理解的桥梁，其断裂与缺席依然是沉默的。一方面，是以谷歌DeepMind的Genie 3、特斯拉的通用世界模型，以及英伟达所瞄准的万亿美元仿真市场为代表的发展路径，其在物理世界的因果推演与视觉模拟领域取得了快速进展，正着力构建日益逼真的数字沙盒。在这场向物理世界进军的浪潮中，李飞飞团队所开发的Marble模型成为了最为引人注目的典型代表。该模型专门为机器人训练和自动驾驶测试构建了一个安全且可控的虚拟测试环境。大量资本正持续涌入此领域，其目标是构建能够对动作序列进行自主规划的“通用规划系统”。另一方面，以豆包为代表的主流消费级人工智能应用，拥有着千万级别的日活跃用户，正深度重塑人们的日常生活。它依赖于“态度极好、能力一般、嘴巴特甜”的“呆傻”人设，成为了无数人排解情绪的数字伙伴。其“恍然大悟式道歉”与“嬉皮笑脸”行为，与其说是技术上的缺陷，不如说是一种生存策略——一种依靠情绪价值来弥补认知短板的、人工智能专属的“人情世故”。然而，表面的生存策略终究无法有效弥补其基础能力的不足。在提供情感陪伴这一属性之外，人工智能应用作为效率工具的另一面，开始在实用性和可靠性方面显现出极为关键的缺陷。这些频繁出现的“幻觉”现象不仅正在逐步侵蚀用户信任，更已经开始为用户造成切实的经济损失。由于轻信了人工智能助手豆包给出的“退票仅扣5%”这一错误信息，有用户最终蒙受了600元的经济损失；另有消费者根据AI生成的“模拟预约信息”前往餐厅，却被告知该预约无效。艾媒咨询的调查报告所揭示的行业痛点在于：45.81%的消费者认为人工智能“无法实时优化”，而43.21%的消费者则认为其“推理能力较弱”。这两条路径表面上看似并行发展，但实际上揭示了同一个核心问题：当前的通用人工智能仅具备物理与逻辑认知能力，却缺乏人本认知。在传统世界模型的框架之下，人工智能主要学习的是文本的概率组合方式以及客观规律的映射关系。它能够极其精准地预测下一个词汇的出现，却无法预测屏幕前那个正在承受连续工作高压、遭遇突发生活变故、打下长长问号的用户，此刻究竟处于怎样的内心脆断边缘。在通用人工智能时代步入下半场的关键阶段，让人工智能系统重新回归到人本主义的框架之中，使其能够真正理解人、去懂得人内心诉求的实现路径，已成为一个必须予以高度重视的核心命题。当前，行业的普遍趋势是向着构建物理空间的一维世界模型竞相涌向；然而，回应上述命题的最终答案已然浮现。除了“物理世界模型”之外，“人本世界模型”同样不可或缺。将人工智能重新锚定于对人的理解与尊重之上，这正是“人本世界模型”被提出的核心出发点。该模型的构建，不仅旨在弥补当前通用人工智能在情感、伦理与价值判断维度上的关键缺失，更致力于将技术演进的根本目标，从对外部物理世界的单纯模拟与征服，系统性地转向对内在人类复杂性与多样性的深度理解与有效服务。

从侧重于"理解世界如何运行"的外部认知范式，转向聚焦于"理解人如何在世界中存在、感受与决策"的内在认知框架。

从理论角度来看，人本世界模型本质上构成了一个复杂的复合系统：

它以心理学、社会学、行为科学等多学科的理论成果为基石，并与人工智能技术进行深度交叉与整合，从而形成一个系统性的认知框架。该框架致力于对个体的内在心理状态、外显行为模式、社会关系结构以及与环境间的动态交互过程进行统一的建模与解析。

它不再仅仅处理像素和文本，而是从这些数据中解读和识别用户的深层意图、动机、情绪状态以及社会关系背景，从而能够深入把握一个涵盖用户心理状态、外在行为表现、社会关系网络以及所处环境背景的复杂动态系统。通过实现对这一系统的认知、推理与预测，它能够为人工智能进入人本智能阶段构建核心的基础设施。

「人本世界模型」的落地并非仅停留于概念层面。在特定的垂直交叉领域之中，市场已经出现了一些实质性的早期探索：

Hume AI所推出的共情语音模型EVI，借助对人类语音当中微小的断句、语气以及生理情绪起伏所开展的高分辨率多模态建模工作，致力于真正实现对用户隐秘动机的准确理解与把握；

●斯坦福方面所构建的、被称为Generative Agents的AI小镇项目，则借助于把心理特质、社会关系以及环境交互等多维要素进行统一编码的方式，使得虚拟智能体得以展现出具备社会学常识的自主行为推演能力。

……

▲EVI界面

当前活跃的各类前沿尝试已经充分印证了，人工智能技术正朝着“人本”方向演进的这一确定性趋势。

然而，这条看似风口正盛的赛道，在现阶段的发展中依然举步维艰。

当前，市面上绝大多数被定位为泛心理或情感陪伴类的人工智能应用，受限于行业整体所处的初级发展阶段，其功能设计主要被设计用于“情感倾听树洞”或“趣味性轻度互动”等表层化、轻量化的服务场景。当服务对象延伸至用户更为深层的焦虑情绪缓解、高强度职场压力疏导，乃至更具结构性破坏的心理创伤干预时，此类应用通常无法独立形成具备专业参考价值的深度判断，并提供相应的支持。

这种场景落地的局限性，其本质上源于当前主流大模型在能力维度上的共性瓶颈。对现有最先进通用大模型的表现加以审视，即可发现这一问题：例如豆包在应对深层情绪诉求时常表现出回避倾向，DeepSeek则显示出共情能力的不足，而GPT容易陷入过度迎合的模式。

它们全都无一例外地运用着温柔的语调以及固定的话术模板，以此来提供低阶的心理按摩服务，而非基于底层物理世界因果与人性深度洞察所达成的有效共情。

这种缺乏专业科学理论支撑的对话，未能触及“真正理解人类”的核心要义。当面临真正的心理危机、职场高压或社会学层面的心理失衡时，此类轻量级的陪伴便会显得苍白无力，反而可能因不专业的心理暗示，进一步加剧用户已有的心理失衡状态。

在缺乏严谨的科学理论与专业心理模型作为支撑的情况下，当前的对话与互动机制往往未能真正触及深刻理解并有效回应人类复杂内心世界的核心。当真正面临复杂的心理危机、高强度的职场压力情境或由社会结构性因素引发的心理失衡状态时，这些轻量级的陪伴功能往往会显得苍白无力，甚至可能因不恰当的、缺乏依据的心理暗示，进一步加剧用户的心理失衡。

而"人本世界模型"的提出，其根本目的在于为人工智能系统赋予一颗能够实现情感共情、逻辑推理与未来预测的"人心"。

它能有效弥补现有AI+心理应用的短板，推动应用从初级的情感陪伴，演进至更为专业，并真正能为人类社会与产业结构创造切实可见效益的高度。这使得在危机发生之前，提前解读那些隐匿于日常之中的求救信号成为可能。

这正是连信数字所推出的“洞见人和”人本世界模型的初衷与分野所在。

2

—

从「重构物理空间」

到「丈量人类内心」

"洞见人和"人本世界模型的实际应用工作，早已突破了面向消费者端的情感陪伴功能范畴，进而延伸并深入渗透至社会系统运作的各个细微环节之中。

●在政法系统当中，它对潜在的社会风险个体开展辅助识别工作；

●在校园环境当中，它辅助构建了学生心理健康的动态预警网络体系；

●在企业领域之中，它为我们提供了分析组织氛围与安全生产之间所存在的隐性关联的能力。

在这个所有人都致力于通过堆叠算力来构建和理解物理世界的时代，“洞见人和”人本世界模型的落地，其意义绝不仅仅在于赋予人工智能更高层次的情商，而是为了真正实现深层次的技术普惠。

使机器在真正实现对人类内心世界的理解之后，能够发展成为支撑并优化整个社会运行的智能基础设施。

该模型在全球范围内具备了领先的人物分析人工智能能力，成功实现了人工智能对社会复杂系统本质规律的认知、推理与预测功能。它将对外部世界的感知与对人类内心的认知进行了有机结合，从而全面构建起了驱动决策与行动的人工智能能力基础设施，成为了全国首个通过国家双备案的心理领域大语言模型。

赋予人工智能系统以深度理解人类内在需求与社会情境的能力，并借助这项技术推动构建一个更加和谐、进步的社会环境，这构成了这场范式转变过程中的根本任务与最终追求。

为了使这项具有范式颠覆性意义的技术红利得以真正反哺社会，连信数字将人本世界模型的核心能力与衍生的模型矩阵，全部开放至“连心云”能力平台之中。

连心云能力开放平台以其高度的开放性作为核心纽带，向下深度融入“洞见人和”人本世界模型所提供的能力基础之中，向上则如同密集的根系网络，与合作伙伴、具体业务场景实现紧密联结，进而贯穿并服务于整个本产业生态系统。

连心云能力平台的对外开放，承载着连信数字对于通用人工智能下半场时期所应呈现的生产力形态的终极想象：

致力于实现对人类的深度理解，使其具备如同水、电、煤等大工业文明基础资源一般的普适性与可及性。通过构建统一的分析框架，使这种理解能力成为千行百业在任何时间、任何地点均可按需调用的公共基础设施。

为了使理解人类的能力能够像水电煤一样发展成为基础性设施，不仅需要底层认知模型在范式层面上实现进化，更需要大量深刻理解行业痛点并占据核心应用场景的同路人，共同协作以完成对生产力进行终极整合的合围。

连心云能力开放平台以高度的开放姿态面向全产业，旨在与各类集成商、生态伙伴以及场景开创者开展紧密合作，共同致力于填补物理世界算法在现实应用中所存在的认知盲区。

如果您也真正认同科技发展的终极目标在于服务于人，愿意在各自的专业领域贡献力量，与我们共同交流探讨、质疑问难，携手构建这套面向新时代的人本基础设施，我们在此诚挚期待您的加入与同行。

3

—

工具理性之外：

一场关于“服务”与“威胁”的终极思辨

不久前，高德正式对外发布了其全新的3D原生城市世界模型。可以预见，围绕“世界模型”在概念层面的界定以及学术层面的争论，依旧很难在短期内达成共识。当前，这些模型的技术发展焦点与演进方向，依然集中于物理仿真、像素级渲染以及时空轨迹预测等关键赛道之上，竞争与迭代依旧十分激烈。

然而，无论科技沿循怎样的发展轨迹，工具与技术的本质最终都应当回归到服务于人这一原点之上。人工智能之父辛顿（Geoffrey Hinton）在近期的一次访谈中，再次明确提出了"人工智能对人类生存的威胁"这一警示。这种担忧恰恰映射出了当前仅依赖纯物理与纯算力所构建的世界模型，其内在所具备的冰冷本质与盲目局限。

而连信数字与连心云所致力于开展的工作，其本质恰恰构成了对这种技术异化倾向的一种温和修正：

它致力于从宏观社会系统到微观个体生活场景，实现对人类复杂情境的普遍理解。具体而言，其应用覆盖了从维护社会秩序的政法系统，到培育下一代的校园环境，再到关乎生产安全的工业车间，乃至延伸至每个普通人在深夜所面对的内心世界。这项技术的根本目标并非取代或挤占人类既有的资源与角色，而是通过对人心状态的持续感知与深度理解，进而构建一个能够洞察需求、提供支持并最终实现价值回馈的智能系统。

在科技竞争日益激烈的最终阶段，其发展的核心终点必定会归结于人。在AGI迈向深水区的下半场，相较于那些仅能生成稀奇古怪人机回应的冰冷机器，能够深入解读人类内心脆弱与坚韧的“人本世界模型”，显然更值得获得这个时代的关注。

引用来源：连心云微信公众号《世界模型打得头破血流，但AI还是不懂李飞飞的心》

李飞飞近期明确为“世界模型”确立了“渲染、模拟、规划”三项不可或缺的核心功能，关于“世界模型”定义权的争论因此进入了新的白热化阶段。然而，在这场争夺的背后所揭示的是，人工智能产业正逐步走向一个充满技术傲慢的歧路。业界目前倾向于依赖模型参数规模、物理模拟精度以及视频生成长度等指标，并以此竞相追逐一个可被量化的“世界”表象，却对模型内部那个亟待被理解、被共情的“人心”实质表现出选择性的忽视。当前通向外部世界建模的技术路径已日益清晰，但通向人类内在理解的桥梁，其断裂与缺席依然是沉默的。

一方面，是以谷歌DeepMind的Genie 3、特斯拉的通用世界模型，以及英伟达所瞄准的万亿美元仿真市场为代表的发展路径，其在物理世界的因果推演与视觉模拟领域取得了快速进展，正着力构建日益逼真的数字沙盒。在这场向物理世界进军的浪潮中，李飞飞团队所开发的Marble模型成为了最为引人注目的典型代表。该模型专门为机器人训练和自动驾驶测试构建了一个安全且可控的虚拟测试环境。大量资本正持续涌入此领域，其目标是构建能够对动作序列进行自主规划的“通用规划系统”。

另一方面，以豆包为代表的主流消费级人工智能应用，拥有着千万级别的日活跃用户，正深度重塑人们的日常生活。它依赖于“态度极好、能力一般、嘴巴特甜”的“呆傻”人设，成为了无数人排解情绪的数字伙伴。其“恍然大悟式道歉”与“嬉皮笑脸”行为，与其说是技术上的缺陷，不如说是一种生存策略——一种依靠情绪价值来弥补认知短板的、人工智能专属的“人情世故”。然而，表面的生存策略终究无法有效弥补其基础能力的不足。在提供情感陪伴这一属性之外，人工智能应用作为效率工具的另一面，开始在实用性和可靠性方面显现出极为关键的缺陷。这些频繁出现的“幻觉”现象不仅正在逐步侵蚀用户信任，更已经开始为用户造成切实的经济损失。由于轻信了人工智能助手豆包给出的“退票仅扣5%”这一错误信息，有用户最终蒙受了600元的经济损失；另有消费者根据AI生成的“模拟预约信息”前往餐厅，却被告知该预约无效。艾媒咨询的调查报告所揭示的行业痛点在于：45.81%的消费者认为人工智能“无法实时优化”，而43.21%的消费者则认为其“推理能力较弱”。

这两条路径表面上看似并行发展，但实际上揭示了同一个核心问题：当前的通用人工智能仅具备物理与逻辑认知能力，却缺乏人本认知。在传统世界模型的框架之下，人工智能主要学习的是文本的概率组合方式以及客观规律的映射关系。它能够极其精准地预测下一个词汇的出现，却无法预测屏幕前那个正在承受连续工作高压、遭遇突发生活变故、打下长长问号的用户，此刻究竟处于怎样的内心脆断边缘。

在通用人工智能时代步入下半场的关键阶段，让人工智能系统重新回归到人本主义的框架之中，使其能够真正理解人、去懂得人内心诉求的实现路径，已成为一个必须予以高度重视的核心命题。当前，行业的普遍趋势是向着构建物理空间的一维世界模型竞相涌向；然而，回应上述命题的最终答案已然浮现。除了“物理世界模型”之外，“人本世界模型”同样不可或缺。将人工智能重新锚定于对人的理解与尊重之上，这正是“人本世界模型”被提出的核心出发点。该模型的构建，不仅旨在弥补当前通用人工智能在情感、伦理与价值判断维度上的关键缺失，更致力于将技术演进的根本目标，从对外部物理世界的单纯模拟与征服，系统性地转向对内在人类复杂性与多样性的深度理解与有效服务。

从侧重于“理解世界如何运行”的外部认知范式，转向聚焦于“理解人如何在世界中存在、感受与决策”的内在认知框架。从理论角度来看，人本世界模型本质上构成了一个复杂的复合系统：它以心理学、社会学、行为科学等多学科的理论成果为基石，并与人工智能技术进行深度交叉与整合，从而形成一个系统性的认知框架。该框架致力于对个体的内在心理状态、外显行为模式、社会关系结构以及与环境间的动态交互过程进行统一的建模与解析。它不再仅仅处理像素和文本，而是从这些数据中解读和识别用户的深层意图、动机、情绪状态以及社会关系背景，从而能够深入把握一个涵盖用户心理状态、外在行为表现、社会关系网络以及所处环境背景的复杂动态系统。通过实现对这一系统的认知、推理与预测，它能够为人工智能进入人本智能阶段构建核心的基础设施。

「人本世界模型」的落地并非仅停留于概念层面。在特定的垂直交叉领域之中，市场已经出现了一些实质性的早期探索：Hume AI所推出的共情语音模型EVI，借助对人类语音当中微小的断句、语气以及生理情绪起伏所开展的高分辨率多模态建模工作，致力于真正实现对用户隐秘动机的准确理解与把握；斯坦福方面所构建的、被称为Generative Agents的AI小镇项目，则借助于把心理特质、社会关系以及环境交互等多维要素进行统一编码的方式，使得虚拟智能体得以展现出具备社会学常识的自主行为推演能力。当前活跃的各类前沿尝试已经充分印证了，人工智能技术正朝着“人本”方向演进的这一确定性趋势。

然而，这条看似风口正盛的赛道，在现阶段的发展中依然举步维艰。当前，市面上绝大多数被定位为泛心理或情感陪伴类的人工智能应用，受限于行业整体所处的初级发展阶段，其功能设计主要被设计用于“情感倾听树洞”或“趣味性轻度互动”等表层化、轻量化的服务场景。当服务对象延伸至用户更为深层的焦虑情绪缓解、高强度职场压力疏导，乃至更具结构性破坏的心理创伤干预时，此类应用通常无法独立形成具备专业参考价值的深度判断，并提供相应的支持。

这种场景落地的局限性，其本质上源于当前主流大模型在能力维度上的共性瓶颈。对现有最先进通用大模型的表现加以审视，即可发现这一问题：例如豆包在应对深层情绪诉求时常表现出回避倾向，DeepSeek则显示出共情能力的不足，而GPT容易陷入过度迎合的模式。它们全都无一例外地运用着温柔的语调以及固定的话术模板，以此来提供低阶的心理按摩服务，而非基于底层物理世界因果与人性深度洞察所达成的有效共情。这种缺乏专业科学理论支撑的对话，未能触及“真正理解人类”的核心要义。当面临真正的心理危机、职场高压或社会学层面的心理失衡时，此类轻量级的陪伴便会显得苍白无力，反而可能因不专业的心理暗示，进一步加剧用户已有的心理失衡状态。在缺乏严谨的科学理论与专业心理模型作为支撑的情况下，当前的对话与互动机制往往未能真正触及深刻理解并有效回应人类复杂内心世界的核心。当真正面临复杂的心理危机、高强度的职场压力情境或由社会结构性因素引发的心理失衡状态时，这些轻量级的陪伴功能往往会显得苍白无力，甚至可能因不恰当的、缺乏依据的心理暗示，进一步加剧用户的心理失衡。

而“人本世界模型”的提出，其根本目的在于为人工智能系统赋予一颗能够实现情感共情、逻辑推理与未来预测的“人心”。它能有效弥补现有AI+心理应用的短板，推动应用从初级的情感陪伴，演进至更为专业，并真正能为人类社会与产业结构创造切实可见效益的高度。这使得在危机发生之前，提前解读那些隐匿于日常之中的求救信号成为可能。这正是连信数字所推出的“洞见人和”人本世界模型的初衷与分野所在。“洞见人和”人本世界模型的实际应用工作，早已突破了面向消费者端的情感陪伴功能范畴，进而延伸并深入渗透至社会系统运作的各个细微环节之中。

●在政法系统当中，它对潜在的社会风险个体开展辅助识别工作；
●在校园环境当中，它辅助构建了学生心理健康的动态预警网络体系；
●在企业领域之中，它为我们提供了分析组织氛围与安全生产之间所存在的隐性关联的能力。

在这个所有人都致力于通过堆叠算力来构建和理解物理世界的时代，“洞见人和”人本世界模型的落地，其意义绝不仅仅在于赋予人工智能更高层次的情商，而是为了真正实现深层次的技术普惠。使机器在真正实现对人类内心世界的理解之后，能够发展成为支撑并优化整个社会运行的智能基础设施。该模型在全球范围内具备了领先的人物分析人工智能能力，成功实现了人工智能对社会复杂系统本质规律的认知、推理与预测功能。它将对外部世界的感知与对人类内心的认知进行了有机结合，从而全面构建起了驱动决策与行动的人工智能能力基础设施，成为了全国首个通过国家双备案的心理领域大语言模型。

赋予人工智能系统以深度理解人类内在需求与社会情境的能力，并借助这项技术推动构建一个更加和谐、进步的社会环境，这构成了这场范式转变过程中的根本任务与最终追求。为了使这项具有范式颠覆性意义的技术红利得以真正反哺社会，连信数字将人本世界模型的核心能力与衍生的模型矩阵，全部开放至“连心云”能力平台之中。连心云能力开放平台以其高度的开放性作为核心纽带，向下深度融入“洞见人和”人本世界模型所提供的能力基础之中，向上则如同密集的根系网络，与合作伙伴、具体业务场景实现紧密联结，进而贯穿并服务于整个本产业生态系统。连心云能力平台的对外开放，承载着连信数字对于通用人工智能下半场时期所应呈现的生产力形态的终极想象：致力于实现对人类的深度理解，使其具备如同水、电、煤等大工业文明基础资源一般的普适性与可及性。通过构建统一的分析框架，使这种理解能力成为千行百业在任何时间、任何地点均可按需调用的公共基础设施。

为了使理解人类的能力能够像水电煤一样发展成为基础性设施，不仅需要底层认知模型在范式层面上实现进化，更需要大量深刻理解行业痛点并占据核心应用场景的同路人，共同协作以完成对生产力进行终极整合的合围。连心云能力开放平台以高度的开放姿态面向全产业，旨在与各类集成商、生态伙伴以及场景开创者开展紧密合作，共同致力于填补物理世界算法在现实应用中所存在的认知盲区。如果您也真正认同科技发展的终极目标在于服务于人，愿意在各自的专业领域贡献力量，与我们共同交流探讨、质疑问难，携手构建这套面向新时代的人本基础设施，我们在此诚挚期待您的加入与同行。

不久前，高德正式对外发布了其全新的3D原生城市世界模型。可以预见，围绕“世界模型”在概念层面的界定以及学术层面的争论，依旧很难在短期内达成共识。当前，这些模型的技术发展焦点与演进方向，依然集中于物理仿真、像素级渲染以及时空轨迹预测等关键赛道之上，竞争与迭代依旧十分激烈。然而，无论科技沿循怎样的发展轨迹，工具与技术的本质最终都应当回归到服务于人这一原点之上。人工智能之父辛顿在近期的一次访谈中，再次明确提出了“人工智能对人类生存的威胁”这一警示。这种担忧恰恰映射出了当前仅依赖纯物理与纯算力所构建的世界模型，其内在所具备的冰冷本质与盲目局限。而连信数字与连心云所致力于开展的工作，其本质恰恰构成了对这种技术异化倾向的一种温和修正：它致力于从宏观社会系统到微观个体生活场景，实现对人类复杂情境的普遍理解。具体而言，其应用覆盖了从维护社会秩序的政法系统，到培育下一代的校园环境，再到关乎生产安全的工业车间，乃至延伸至每个普通人在深夜所面对的内心世界。这项技术的根本目标并非取代或挤占人类既有的资源与角色，而是通过对人心状态的持续感知与深度理解，进而构建一个能够洞察需求、提供支持并最终实现价值回馈的智能系统。在科技竞争日益激烈的最终阶段，其发展的核心终点必定会归结于人。在通用人工智能迈向深水区的下半场，相较于那些仅能生成稀奇古怪人机回应的冰冷机器，能够深入解读人类内心脆弱与坚韧的“人本世界模型”，显然更值得获得这个时代的关注。

来源：世界模型打得头破血流，但AI还是不懂李飞飞的心-资讯中国 | 资讯中国