“新”在“新智”與“新質”融合生產

新智生產力通過AI逐步實現人類的腦力勞動，讓AI成為人腦在知識世界的“最佳顧問”。人類數千年來歸納整理的知識大部分以文字的形式歸集在圖書、論文、互聯網上，當今大模型正在飛速學習幾乎所有的人類知識數據，并通過“生成式基礎模型”創新出各類人工智能生成內容（Artificial Intelligence Generated Content，AIGC）應用，包括AI寫作、AI繪畫、AI視頻生成、AI語音生成、AI編程等。

新質生產力則通過AI逐步實現人類的“腦力+體力”勞動，讓AI成為人類在物理世界中的“生產力助手”。只是學習海量的人類知識，而從不實踐，就容易淪為“紙上談兵”。眾所周知，“實踐是檢驗真理的唯一標準”，為了讓大模型通過與物理世界的交互檢驗自己的認知偏差，實現“認知—實踐—再認知—再實踐”的良性循環，需要將大模型、智能體[4]變成機器人操作系統的核心組成部分，讓有智商和情商的機器人、機械手、無人機、智能車在物理世界中日夜不停地學習。但這還不夠快，如人類的研究生通常是經過十幾年的教育實踐培養出來的，為了利用龐大的算力指數級提升AI機器人的學習速度，目前前沿的機器人公司都將數字機器人放入模擬仿真環境中，讓數字世界和物理世界同步，如在數字孿生工廠中同步訓練1000個虛擬工業機器人，在數字孿生農田中同時訓練5000個虛擬農業機器人，從而利用模擬仿真環境允許的最高并行效率，讓數字機器人飛速觀察、適配特定場景的物理世界，然后再將數字機器人的大模型放到物理機器人身上，進行最終的現實環境“測試—反饋—改進”。

[4] 智能體（agent）的概念最早是由麻省理工學院的著名計算機專家和AI學科創始人之一的馬文·明斯基提出的。目前，在AI領域，普遍認為能自主活動，具有獨立的思想并可以同環境交互的軟件或者硬件實體均可以被認定為智能體。

新智生產力與新質生產力的對比見圖1-3。

圖1-3　新智生產力與新質生產力