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近期读了图灵奖得主Yann LeCun对当前AI模型的深刻批评，我深感其观点与我在工业AI应用中的长期实践高度契合。LeCun指出当前大语言模型（LLM）在物理常识、长期记忆、因果推理三方面存在严重缺陷，他提出的JEPA与AMI架构，为我们重新思考AI系统在真实世界中的作用提供了新的理论和技术支撑。结合我对强化学习与物理场景建模的研究经验，特别是在流程工业中的应用，我有几点体会和反思。**
一、语言模型无法承载物理干预的复杂性 AI的本质任务并非仅仅是处理文本信息，而是对物理世界进行理解与干预。在流程工业中，我们面对的是实时流动、耦合复杂的物理系统（如炼油、化工、制药）。此类系统的核心挑战，不在于生成描述性语言，而在于通过感知系统状态、构建控制模型并精确执行决策来实现最优控制。 LLM所擅长的是语言生成与模式识别，其训练数据是离散、去上下文的语言符号，而流程工业的问题是连续、具时序依赖的物理过程。因此，依赖纯语言模型试图解决这类问题，本质上就是“语言幻觉”替代“物理现实”。这不仅在理论上站不住脚，也在实践中存在严重隐患。**
二、缺乏世界模型是当前AI在工业领域难以落地的根本原因 LeCun提出AI应建立可预测状态变化的"世界模型"，这一点我深以为然。在流程工业中，我们习惯于以系统辨识与动态建模来表征工艺过程，其核心就是构建物理规律与控制变量之间的因果关系。这一思路在强化学习与模型预测控制（MPC）中已有成熟应用。 而当前的生成式大模型（如GPT）显然缺乏这种建模能力：它们并不真正从机理层面理解“温度升高→反应速率加快→产物浓度变化”的因果链条，只是通过文本统计学习得出相关性。这种浅层学习在面对非线性耦合、状态变化复杂的实际系统时，是极其脆弱的。 JEPA架构所强调的“在抽象表示空间中预测状态”，与流程工业中的建模思想不谋而合。我们需要的AI，不是会说话的“鹦鹉”，而是能理解与预测系统行为的“数字工程师”。
三、长期记忆与因果推理能力，是工业AI智能体的必备能力 流程工业系统具有显著的“历史依赖性”与“多时域耦合”特征。一项控制策略往往需要结合过去的运行状态、上下游协同逻辑、设备约束等进行长周期判断。 LeCun批判现有模型缺乏“长期记忆”和“因果推理”能力，这也是我们在工业现场部署AI系统的最大障碍。比如一个设备报警，如果模型不能追踪其上游控制策略与历史数据分布，仅靠语义生成根本无法完成定位与预判。AI若不能建立结构化的、可追溯的知识图谱和推理链路，就无法在复杂工业环境中实现闭环优化。 因此，真正能够服务工业的问题求解系统，必须具备以下能力： 1，状态可持续更新的长期记忆系统； 2，可解释的因果推理引擎； 3，多模态感知与物理交互能力； 4，强化学习驱动的任务规划机制。 这也正是AMI（高级机器智能）所设想的路径，较之空泛的AGI口号，更具实际意义。**
四、未来路径：回归具身智能与流程耦合的系统建模 我认为，AI在流程工业中的未来不在于模型规模的盲目扩展，而在于“基础架构的革新”。我们要摆脱“语言中心主义”的错觉，真正回到“具身智能”与“物理建模”的本质。 从工程角度看，AMI系统应是多模块协同的异构架构，而非一个超级大脑。 从数据来源看，应强化对传感器、仿真系统、数字孪生等多模态信号的融合建模。 从推理机制看，AI系统应逐步引入可验证、可解释的结构化逻辑。**
结语：AI必须走出“语言幻觉”，回归“物理实境” LeCun提出的问题与方向，似乎是一条更务实、更接近工业实际的AI发展路径。AI如果不能“理解现实”，就无法“干预现实”；如果不能“建模世界”，就无法“改变世界”。 对我们工程界从业者来说，AI不应成为一种追逐风口的技术，而应成为连接知识、经验与物理现实的桥梁。正如流程工业所追求的目标——稳定、安全、绿色——未来的AI，也必须扎根于物理世界，走上可解释、可验证、可协同的理性道路。 AI的未来，不在于大模型更大，而在“懂世界”的机理。
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发表于 2025-5-23 00:01:12
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