从连结主义到符号主义：探寻智能体技术生长路径与产业新机遇

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从连结主义到符号主义：探寻智能体技术生长路径与产业新机遇 | CNCC

2025-09-251

【2025年CCF-网易雷火联合基金交流会】网易伏羲，专注于游戏AI、具身智能、群体智能等前沿产业方向。研究成果不仅在游戏行业内深度应用，更在工程机械与人机协作等多个领域实现广泛应用，展现出极为广阔的发展前景。我们从学术与产业的双重视角出发，深入剖析这些技术的应用价值与实践效果，彰显网易在产学研融合之路上的技术沉淀与产业价值。

交流会简介：

随着人工智能范式的持续深度演进，智能体正实现从 “感知驱动” 到 “认知决策” 的关键跃迁。在技术路线层面，从连结主义聚焦的深度表征学习，到符号主义核心的逻辑推理与知识表示，二者不再是孤立的技术分支 —— 以神经符号融合为核心桥梁，当前技术已能有效串联 “感知（会看）” 与 “认知决策（会想、会做）” 能力，为智能体的复杂交互与任务执行奠定基础。

围绕智能体的三类核心交互场景 —— 与数字世界、物理世界及其他智能体的深度交互，游戏 AI、具身智能、群体智能正形成一条 “从仿真验证到现实落地、从简单任务到复杂场景、从个体能力到群体协同” 的清晰演化路径，且三者并非独立孤岛，而是构成 “仿真验证 — 协同分工 — 现实落地” 的闭环生态：

在数字世界维度，游戏 AI 是智能体交互的 “核心试验场”。其不仅能提供大规模交互场景、复杂任务设定与规则可控的仿真环境，支撑策略学习、动态内容生成与多智能体协作机制的快速迭代，更能沉淀可跨场景迁移的 “通用技能包” 与 “标准化任务脚本”，为其他智能体技术提供数据与算法基础。

在物理世界维度，具身智能聚焦非结构化环境的落地难题。其以 “多模态感知 - 实时决策 - 安全可控执行” 为核心链路，通过Sim2Real（仿真到现实）闭环持续优化：在仿真环境中完成初步训练与策略验证后，将模型迁移至物理场景进行鲁棒性测试，再把现实场景中的误差反馈与经验数据回灌至仿真系统，不断缩小 “虚拟训练” 与 “现实应用” 的性能差距。

在智能体协同维度，群体智能侧重多主体的高效组织与能力编排。其核心在于解决多智能体的任务分解、动态通信与激励机制设计，以符号化的 “知识图谱”“规则库” 为载体，实现跨智能体的知识传递与共享，确保不同智能体可精准理解、复用共性知识。同时将 “人在回路（Human-in-the-Loop）” 的人机对齐需求纳入统一框架 —— 通过分治策略实现任务拆解，依托分工机制提升执行效率，最终达成 “个体能力抽象复用、群体效能最优” 的协同目标。

在闭环生态的驱动下，智能体技术正逐步突破单纯的感知学习局限，向融合符号知识与显式推理约束的认知决策阶段迈进。但面向规模化落地，当前路线仍面临挑战与工程约束：数字域需要在高复杂场景下兼顾创造性与可控性，并处理多智能体学习的非平稳性与信度分配；物理域需要提升感知鲁棒与实时响应，完善世界模型与安全约束策略，打通Sim2Real迁移流程；协同域需以符号为核心载体，在任务分解、分工协作、知识传递、调度与激励全流程中兼顾效率、公平与可解释性，并构建面向人机共治的画像、对齐与治理机制。

为推动上述问题的解决与技术落地，本论坛结合网易伏羲在游戏、工程机械与人机协作等场景的实践案例，共同探讨从算法设计到系统落地、从性能指标优化到治理机制构建的全链路解决方案，通过产学研深度对话，推动智能体技术从 “技术探索” 向 “产业应用” 加速转化，为人工智能认知决策阶段的规模化落地提供实践参考。

交流会安排：

交流会主席：

范长杰（网易伏羲）

CCF协同计算专委会执行委员

网易伏羲负责人

个人简介：范长杰，中科大博士，网易伏羲负责人，网易伏羲实验室创始人，AI机器人竞赛世界冠军队长，在国内外顶尖期刊发表高水平论文近60篇，授权发明专利200余项，参与制定强化学习编程框架、虚拟数字人、知识图谱等领域多项行业标准，目前专注于数字孪生、群体智能和具身智能领域的产品研发。

交流会讲者：

范长杰（网易伏羲）

CCF协同计算专委会执行委员

网易伏羲负责人

个人简介

范长杰，中科大博士，网易伏羲负责人，网易伏羲实验室创始人，AI机器人竞赛世界冠军队长，在国内外顶尖期刊发表高水平论文近60篇，授权发明专利200余项，参与制定强化学习编程框架、虚拟数字人、知识图谱等领域多项行业标准，目前专注于数字孪生、群体智能和具身智能领域的产品研发。

汇报主题

2025CCF-网易雷火联合基金交流会开场致词

摘要

2025 CNCC 网易伏羲论坛，传达网易伏羲秉持 “人机协作，万物有灵” 理念，持续探索 AI 前沿技术。简要介绍本次论坛议程与重点内容，将聚焦游戏 AI、具身智能、群体智能等，深入探讨相关课题研究内容。展示往届在虚拟游戏、智慧零售、智能制造等多领域实践成果，传达产学研融合价值，期望携手各界，推动 AI 创新，共探计算科学新未来。

吴润泽（网易伏羲）

CCF计算机经济学专委会执行委员

网易伏羲群体智能负责人及网易伏羲产学研负责人

个人简介

吴润泽，高级工程师（副高），浙大博士后，中科大博士，现任网易伏羲群体智能方向负责人并负责网易伏羲产学研合作，研究兴趣包括用户建模、个性化、可解释、数据质量以及人工智能的崭新应用等多个领域。在国际人工智能领域的高水平会刊发表50+论文包括KDD、AAAI、WWW、ICDE、 TMM、TIP、TKDE、TOIS等。研究成果也成功应用和集成到网易伏羲有灵平台以及网易多款顶尖大型网络游戏如逆水寒、永劫无间、倩女幽魂等。

汇报主题

2025首期课题授牌仪式 & 二期课题指南发布

摘要

2025 CCF - 网易雷火联合基金一期授牌仪式 & 二期课题发布，将在会上公布一期成果正式授牌，涵盖群体智能、AIGC、具身智能等领域，展现出产学研融合阶段落地。同时，二期课题重磅发布，涉及游戏、群体智能、具身智能等前沿方向，计划再度投入100万资助额度，以吸引更多科研力量，助力人工智能与游戏研发技术的深度创新。

杨耀东

北京大学人工智能研究院研究员

北大-灵初具身联合实验室主任

个人简介

杨耀东，北京大学人工智能研究院助理教授（博雅学者），国家人社部高层次留学人才、国家优青（海外）等称号获得者。研究方向为智能体交互学习与对齐，涵盖强化学习、AI 对齐等，发表 AI 顶会顶刊论文百余篇，谷歌引用过万，2022 年起居 CSRanking 北大 AI+ML 学者首位。曾获 ACL’25 最佳论文、ICCV’23 最佳论文入围等，带领团队研发多智能体强化学习算法首登 Nature 子刊，主导 Baichuan2 等大模型对齐工作，获 NeurIPS’22 机器人比赛冠军。现任多 AI 顶会领域主席、多期刊执行编委，主持国自然等课题五十余项。本科毕业于中科大，获伦敦帝国理工硕士、伦敦大学学院博士学位，曾任职伦敦国王大学、华为英国研究所等。

汇报主题

去中心化的高效多智能体强化学习

摘要

设计可扩展的智能决策方法是实现大规模人工智能系统的关键挑战之一。现有路径因通信和数据需求过高导致扩展性受限。为此，我们提出一种去中心化策略优化框架，通过解耦全局动态特性和局部动态模型学习将决策模型扩展至具有数百智能体的复杂系统，如大型交通和电力系统等，并理论证明了其全局信息估计的误差边界。该框架为开发大规模人工智能系统提供了潜在可行方案。

黄振亚

中国科学技术大学计算机科学与技术学院副教授

个人简介

黄振亚，现任中国科学技术大学计算机科学与技术学院副教授。长期从事人工智能、大数据分析和智能教育等基础理论与应用研究工作。主持基金委面上项目，参与科技部国家重点研发计划课题（子课题负责人），科技创新2030-重大项目（子课题负责人），且主持了与教育部考试院、网易等多项企事业单位合作项目。截止目前，报告人已在CCF-A/B类推荐的国内外学术期刊和重要学术会议上发表论文50余篇（以第一作者/通讯作者发表20余篇），包括IEEE TKDE，IEEE TLT, ACM TOIS, KDD, NeurIPS, AAAI, SIGIR, ICDM, CIKM等，论文引用3000余次（据Google Scholar）；已获授权/公示国家发明专利20余项。代表性论文入选ESI高被引论文、获得计算机研究与发展优秀论文（面向开放场景的可信人工智能前沿进展专题）等。入选中国科协青年人才托举工程，入选全球AI华人新星百强榜单，获得2020年吴文俊人工智能科技进步一等奖、2022年安徽省自然科学二等奖、2020年中科院院长奖。

汇报主题

众包平台标注者能力认知建模与真值推断算法应用

摘要

近年来，人工智能技术持续演进，应用边界不断拓展，显著提升了多个领域的工作效率并减轻了工作负担。在人工智能模型的领域适应性方面，当前依赖高质量人类标注数据对预训练模型进行微调，以提升其任务响应能力。然而，高质量专家标注数据面临成本高、规模有限的问题。众包标注以其低成本、高速度和灵活性成为可行替代方案。为应对众包任务中标注者选择与结果聚合的挑战，本研究提出基于历史标注数据、融合异构标注者能力建模与增量真值推断的方法，旨在高效获取高质量标注数据，助力人工智能模型实现领域适应性微调。

晏轶超

上海交通大学副教授

个人简介

晏轶超，上海交通大学人工智能研究院副教授，博士生导师。获上海交通大学电子工程系学士、博士学位，法国里昂中央理工学院硕士学位，曾担任阿联酋起源人工智能研究院研究科学家。主要研究方向为人体视觉表征学习，发表包括TPAMI、CVPR、NeurIPS在内的论文40余篇。先后主持国家自然科学基金青年项目、CCF-阿里巴巴青年科学家基金等项目8项。曾入选上海市海外高层次人才计划，获2024年中国图象图形学学会自然科学二等奖（排二），2023挑战杯-揭榜挂帅专项赛特等奖，2020年中国图象图形学学会优秀博士论文奖。

汇报主题

高精度数字人的三维表征与生成式学习

摘要

面对大规模三维数字人的生产需求，利用生成式人工智能技术产生高拟真、规模化的虚拟数字人正逐渐成为研究热点。三维高斯、大模型等技术在过去一年快速发展，并与数字人技术进行了广泛结合。本次报告将主要探讨通过何种表征能构建高精度的数字人，并讨论结合大模型的生成式学习方法。

共同讨论参会

姓名	高校/机构名称	个人简介
汪淼	北京航空航天大学	汪淼，北京航空航天大学副教授、博导，国家级青年人才。从事计算机图形学、虚拟现实领域的教学科研工作，发表学术论文40余篇，获IEEE VR 2025最佳论文奖。曾获国家科技进步二等奖（排名9）、中国图象图形学学会高等教育教学成果激励计划特等类（排名2）。现任CCF虚拟现实与可视化技术专委秘书长、秀湖会议学术秘书。
高天寒	东北大学	高天寒，东北大学教授，博士生导师，东北大学软件学院数字媒体技术系主任，交互式媒体与计算技术研究所所长，东北大学软件学院泛虚拟现实人才培养与技术创新中心主任，东北大学复杂网络系统安全保障技术教育部工程研究中心副主任，国家虚拟现实产业联盟专家顾问，沈阳市首批认定科技人才，沈阳市决策咨询委员会委员。
朱君秋	山东大学	朱君秋，山东大学研究员、曾获“齐鲁青年学者”荣誉称号。她于2017至2022年在山东大学计算机科学与技术专业攻读博士学位，2023至2025年在美国加州大学圣塔芭芭拉分校担任博士后研究员。她的研究方向聚焦于人工智能与真实感图形渲染的交叉领域，尤其关注视觉外观建模在元宇宙和数字人等场景中的应用。
王璐	山东大学	王璐山东大学软件学院教授。主要研究方向是真实感渲染、表观建模、实时渲染等。在ACM TOG、SIGGRAPH、IEEE TVCG、CGF、CVM等国内外顶级学术刊物与会议上发表论文50余篇，成果收录到GPU精粹系列书籍《Ray Tracing Gems II》、《GPU Zen 4》上。所研发的“RWing高度真实感并行渲染系统”是国产高性能计算机“神威·太湖之光”十大典型应用之一。
王东京	杭州电子科技大学	王东京，杭州电子科技大学副教授、博士生导师。CCF服务计算专委委员。主要研究方向为推荐系统和服务计算。在KDD、TOIS、TCYB、软件学报等期刊会议发表论文60余篇，获授权发明专利30余项。主持国家自然科学基金项目、浙江省自然科学基金重点项目等，获得浙江省科技进步奖、中国产学研合作创新成果奖、日内瓦发明专利展银奖等。
胡淼	中山大学	胡淼，中山大学计算机学院副教授，博士生导师。研究方向为新型计算系统、人工智能系统与网络多媒体系统。主持国家级、省部级等科研项目/课题10余项，以项目骨干身份多次参与国家重点研发计划和国家自然科学基金重点项目等。近五年发表CCF A类及JCR一区论文40余篇，出版专著4本，4次获得国际会议最佳论文奖。
赵鉴	中关村人工智能研究院	赵鉴，北京中关村学院导师，中关村人工智能研究院研究员，分别于2018年和2023年在中国科大获得学士与博士学位。他曾在微软亚洲研究院，腾讯游戏AI研发中心等机构学习工作，科研领域包括游戏AI、强化学习，目前在国内外学术期刊和会议上发表论文三十余篇。毕业后加入强化学习创业公司，主要从事强化学习的应用落地业务。
潘烨	上海交通大学	上海交通大学计算机学院副教授，研究方向为虚拟现实。2015年博士毕业于伦敦大学学院，曾在迪士尼研究院负责AI Character项目。在VR、CHI等国际顶级会议期刊发表论文50余篇，一作/通讯CCF A类25篇，授权中美专利3项。获迪士尼创新奖、福布斯中国30位30岁以下科学精英、上海海外高层次人才、图学学会青年人才托举工程等多项荣誉。
钱晨雄	香港大学	钱晨雄，香港大学计算机系助理教授，他领导着HKUS3实验室，专注于设计和构建自动化系统，以检测和预防软件和系统中的攻击。长期从事程序分析、软件去臃肿化，游戏反作弊，和系统安全的研究。已经在国际权威会议和期刊上发表20余篇相关科研工作，包括安全的会议S&P，CCS，USENIX Security，和NDSS；以及软件工程会议ISSTA，ICSE；系统会议Euro Sys等。
王正	武汉大学	王正，武汉大学教授，计算机实验教学中心主任，国家优青(海外)。曾任新加坡国立大学高级访问学者、东京大学助理教授。荣获中国留日同学会最优秀青年学者奖、ACM武汉新星奖。主要研究方向为多媒体内容分析、社会安全治理等，在CCF-A类期刊和会议发表论文90余篇。指导学生获“挑战杯”黑科技专项赛道全国一等奖。现任IEEE TIP编委。
张凯	中国科学技术大学	张凯，中国科学技术大学计算机学院副研究员。主要研究领域包括大模型高效推理、多模态知识挖掘，在国际顶级会议/期刊发表论50余篇。曾获CAAI博士论文激励计划候选、中国科大墨子杰出青年特资津贴、中科院院长奖等奖项。主持国/省自然青年基金、安徽省科技创新攻坚计划课题等项目。
王杨	合肥工业大学	王杨，合肥工业大学教授，国家万人计划青年拔尖人才，IEEE 高级会员，主持国家自然科学基金区域联合基金重点项目，面上项目等。担任ACM TOIS副编。在人工智能领域发表论文100篇，ESI高被引论文10篇，发表源包括 IEEE TPAMI, AI (Elsevier), IJCV, CVPR, KDD, AAAI 等。两篇论文入选IJCAI最有影响力论文，获中国科学信息科学2024年度热点论文奖，谷歌学术引用7000+，H-因子43。
唐可可	广州大学	唐可可，博士，广州大学网络空间安全学院副教授，中国科学技术大学博士、香港大学博士后，入选广东省青年拔尖人才。主要研究机器人与人工智能安全，在CVPR、ICCV、ECCV等发表高水平论文80余篇，主持国家自然科学基金面上项目等十余项，作为核心成员两次夺得RoboCup机器人世界杯冠军，担任NeurIPS、ACM MM等会议Area Chair。
朱卫平	武汉大学	朱卫平，武汉大学计算机学院副教授、博导，湖北省人才计划入选者，CCF物联网专委会、普适计算专委会执行委员，研究兴趣为智能物联网、普适计算、人工智能，对相关通讯协议设计和应用开发有丰富经验。发表论文八十余篇，其中CCF-A类论文八篇，主持或参与国家自然科学基金、国家重点研发计划、湖北省自然基金等项目四十余项。
王皓波	浙江大学	王皓波，浙江大学软件学院百人计划研究员，研究方向包括弱监督学习、结构化数据分析、机器学习理论、游戏智能等。近年来，在ICLR、NeurIPS、IJCAI、EMNLP、TPAMI等人工智能顶级国际会议期刊上发表30余篇学术论文，其中一作/通讯14篇。长期担任ICLRNeurIPS、TKDE等顶会和顶刊审稿人，曾担任IJCAI2021 SPC，ICML2022杰出审稿人曾获得ICLR 2022杰出论文奖荣誉提名、IJCAI-ECAI 2022噪声标签学习挑战赛全赛道冠军ACM中国(杭州分会)优博奖等奖项与荣誉。

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