ntactWeChatHometownCloudr引擎。尤其是在大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等浪潮的推動(dòng)下，AI不僅影響著制算法、硬件與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施方面掀起了前所未有的規(guī)模性變革。然而，伴隨反思與批判——AI的大模型范式真的能支撐通向通用智能本報(bào)告基于“AI的幻象與未來的抉擇”這一批判性文章的核心觀點(diǎn)，沿應(yīng)用案例，圍繞AI系統(tǒng)性理論缺失、資源消耗、數(shù)學(xué)的技術(shù)范式變遷等關(guān)鍵議題展開系統(tǒng)梳理和深度剖析。通過貫穿數(shù)學(xué)、信息論、博弈論、自動(dòng)控制全景式對(duì)比，本文旨在為AI未來的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型、環(huán)境可持續(xù)性ContactWeChatHometownCloudN引擎。尤其是在大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等浪潮的推動(dòng)下，AI不僅影響著制算法、硬件與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施方面掀起了前所未有的規(guī)模性變革。然而，伴隨反思與批判——AI的大模型范式真的能支撐通向通用智能本報(bào)告基于“AI的幻象與未來的抉擇”這一批判性文章的核心觀點(diǎn)，沿應(yīng)用案例，圍繞AI系統(tǒng)性理論缺失、資源消耗、數(shù)學(xué)的技術(shù)范式變遷等關(guān)鍵議題展開系統(tǒng)梳理和深度剖析。通過貫穿數(shù)學(xué)、信息論、博弈論、自動(dòng)控制全景式對(duì)比，本文旨在為AI未來的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型、環(huán)境可持續(xù)性核心問題是沒有理論支撐，只有模型和算法”。以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的“黑箱化”機(jī)器學(xué)習(xí)方法，雖展，但其內(nèi)部原理、結(jié)構(gòu)自洽性、泛化機(jī)制甚至穩(wěn)定性都未能得到如香農(nóng)信息論、納什均衡博弈、推理奠定了堅(jiān)實(shí)的數(shù)理基礎(chǔ)。信息論中的熵、互信息、條件熵和相關(guān)度等工具，在自然語言處理、視多AI子領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用，甚至被用于解釋深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)與泛數(shù)理公理體系和理論界限相比，現(xiàn)代AI尤其是深度學(xué)習(xí)缺乏對(duì)于模型表普遍依賴于大規(guī)模經(jīng)驗(yàn)主義的參數(shù)調(diào)優(yōu)，且往往難以刻畫不同階段、不同結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分布下的泛化性。更進(jìn)一步，信息論強(qiáng)調(diào)的壓縮、降噪與數(shù)據(jù)高效利用，在A博弈論是研究理性主體在有限資源與動(dòng)態(tài)環(huán)境下進(jìn)行選擇與互動(dòng)的規(guī)范性理論。博弈論通過對(duì)智具。相比之下，現(xiàn)代AI模型（以大語言模型為典型進(jìn)展，但總體離標(biāo)準(zhǔn)博弈論對(duì)現(xiàn)實(shí)復(fù)雜策略空間的刻畫能力仍有較大差距，更缺乏通用空航天等領(lǐng)域的工程實(shí)踐有革命性貢獻(xiàn)?？刂评碚搹?qiáng)調(diào)模型可解釋性、響應(yīng)實(shí)時(shí)性、誤控制、魯棒控制、自適應(yīng)控制等體系。與之對(duì)比，AI的“端到端”深度架，距離實(shí)現(xiàn)基于物理世界高度自治的“類人智能系統(tǒng)綜上，AI的理論基礎(chǔ)局限與信息論、博?理論自洽性與可解釋性不足：AI缺乏嚴(yán)密的理論公理與推導(dǎo)，依賴大規(guī)模參數(shù)經(jīng)驗(yàn)訓(xùn)?高維空間泛化能力弱：缺少對(duì)模型復(fù)雜度與數(shù)據(jù)維度、泛化邊界、信息壓縮效果之間系統(tǒng)關(guān)系的普適理論解釋。?多智能體互動(dòng)與決策機(jī)制研究不足：難以全面建模真實(shí)環(huán)境下的多主體協(xié)作、競(jìng)?系統(tǒng)穩(wěn)定性、可控性與工程可落地性短板突出：與自動(dòng)控制理論類人智能的“幻象局限”，邁向構(gòu)建真正意義上的揭示網(wǎng)絡(luò)中層信息動(dòng)態(tài)、泛化機(jī)制與互信息約束之間的?多主體博弈智能理論的建設(shè)：將強(qiáng)化學(xué)習(xí)、博弈論與多智能體系統(tǒng)深入融合，攻克現(xiàn)實(shí)世界中非完美信息、動(dòng)態(tài)均衡等博弈難題，發(fā)展均衡解的多樣性研究與部分可觀測(cè)馬爾可夫博弈（POSG）?AI+控制融合范式的迭代：在自動(dòng)駕駛、工業(yè)柔性制造、智能電網(wǎng)、無人機(jī)集群等領(lǐng)域積極推進(jìn)自學(xué)習(xí)的深度融合，既保障物理層的穩(wěn)定性，又賦予系統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)、自適應(yīng)優(yōu)化等智能進(jìn)化機(jī)制，實(shí)物理規(guī)律、長(zhǎng)期記憶、自主推理和分層規(guī)劃能力的統(tǒng)攝式抽象，代表了學(xué)界和產(chǎn)業(yè)界對(duì)于未伴隨AI大模型迅猛膨脹，算力消耗呈現(xiàn)出遠(yuǎn)超以往工業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的爆炸式增長(zhǎng)。據(jù)綠色和平與德國?ko研究所《2025年人工智能環(huán)境影響研究報(bào)告》、IEA《能源與人工智能?數(shù)據(jù)中心能耗總量，從2023年的487TWh，個(gè)超大數(shù)據(jù)中心，供電能力可達(dá)數(shù)百兆瓦，更令人警覺的是，基于“規(guī)模定律”的AI產(chǎn)業(yè)范式（參數(shù)量越訓(xùn)練與推理算力需求增長(zhǎng)曲線呈現(xiàn)超摩爾定律的指數(shù)級(jí)擴(kuò)張，傳統(tǒng)算力、芯片、服務(wù)器等基礎(chǔ)設(shè)施亟AI數(shù)據(jù)中心作為能源消耗的“吞電巨獸”，不僅消耗巨量電能，還引發(fā)碳排?2023年，全球數(shù)據(jù)中心碳排放約為2.12億噸二氧化碳當(dāng)量，2030年將升至3?部分科技公司以“碳中和”名義轉(zhuǎn)向核能、小型模塊化反應(yīng)堆（SMR）等路徑，但核能的生命周期碳排放雖低于化石能源，卻帶來廢水、放射性廢棄物處理難題，），?美國為AI相關(guān)數(shù)據(jù)中心調(diào)撥的水資源量已與本地農(nóng)業(yè)、生活用水拉鋸，部分地區(qū)單日用水量可達(dá)數(shù)百萬加侖；加州、亞利桑那、德州等地干旱區(qū)數(shù)據(jù)中心密集布局，疊加氣候變暖、水資源稀缺，誘發(fā)地方性?間接耗水更為驚人——用水電發(fā)電的數(shù)據(jù)中心，電力生產(chǎn)階段的用水可達(dá)中心運(yùn)行耗水的數(shù)百倍，隱含生態(tài)負(fù)擔(dān)極?綠色AI技術(shù)：通過參數(shù)量精簡(jiǎn)?能源與水冷系統(tǒng)創(chuàng)新：推廣液冷、板冷、海底數(shù)據(jù)中心等高效散熱方案，以提升機(jī)房密度、降低水耗?政策與監(jiān)管：歐盟實(shí)施數(shù)據(jù)中心能效登記制度，要求公開能耗數(shù)據(jù)；中國“東數(shù)西算”工程推動(dòng)數(shù)據(jù)中心布局優(yōu)化及綠?全生命周期環(huán)境評(píng)估與信息公開：呼吁建立AI服務(wù)“能然而，綠色AI的現(xiàn)實(shí)落地仍面臨多重挑戰(zhàn)——資象，需通過AI-能源協(xié)同創(chuàng)新、全產(chǎn)業(yè)鏈政策約束與社會(huì)當(dāng)前廣義“數(shù)學(xué)智能”概念涵蓋了以數(shù)理建模、組學(xué)推理、結(jié)構(gòu)優(yōu)化是通過數(shù)理掩碼、缺損預(yù)測(cè)、結(jié)構(gòu)還原等機(jī)制，從數(shù)據(jù)的局部到全局推斷出隱含規(guī)則和數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)?MIM（掩碼/蒙版數(shù)學(xué)智能最早興起練模型預(yù)測(cè)與還原被遮擋區(qū)域，從而強(qiáng)制模型在“見多識(shí)廣抽象能力和泛化能力，廣泛應(yīng)用于圖像自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練、缺損修?MIF/MIE：更為廣泛的數(shù)學(xué)智能家族方法，其本質(zhì)是利用信息缺失推斷、最優(yōu)化理論、博弈結(jié)構(gòu)、函數(shù)映射等數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)，提升智能系統(tǒng)的效率和泛化能力，如基于場(chǎng)動(dòng)力學(xué)、最優(yōu)傳輸、張量領(lǐng)域等模型在MIM在制造業(yè)（尤其是智能制造、精密制造、工業(yè)軟件）?金屬粉末注射成型（MIM在精密、復(fù)雜結(jié)構(gòu)件大批量低成本制備場(chǎng)，廣泛用于消費(fèi)電子（如蘋果、華為）、人形機(jī)器人靈巧手、AI終雜度零部件生產(chǎn)。MIM方法幾乎沒有形狀設(shè)計(jì)限制，材?工業(yè)智能算法與優(yōu)化決策：中國科大深圳高等研究院等機(jī)構(gòu)推動(dòng)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)與體化、工業(yè)智能檢測(cè)、調(diào)度最優(yōu)化等系統(tǒng)，極大提升制造企業(yè)在結(jié)構(gòu)優(yōu)化、過程控制、流程?機(jī)器人、醫(yī)療及汽車領(lǐng)域場(chǎng)景擴(kuò)展：MIM技術(shù)成為人形機(jī)器人、智能穿等復(fù)雜資產(chǎn)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)仿真、極值估計(jì)、最優(yōu)策略匹配，提高模型的?經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與管理科學(xué)：如中國科學(xué)院預(yù)測(cè)科學(xué)研究中心（CEFS）推動(dòng)運(yùn)籌優(yōu)化、預(yù)測(cè)建模、動(dòng)態(tài)系統(tǒng)、析等數(shù)學(xué)智能技術(shù)與宏觀經(jīng)濟(jì)建模、管理決策相融合，用于科研網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)（SVR）、灰色預(yù)測(cè)（GM）等多樣性數(shù)人數(shù)學(xué)智能的產(chǎn)業(yè)表現(xiàn)突出，驅(qū)動(dòng)著數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代從精益制造到精準(zhǔn)決策的全鏈條升級(jí)，為A根據(jù)文獻(xiàn)檢索與行業(yè)溯源，目前SKSD（St式命名和系統(tǒng)發(fā)展。在公開學(xué)術(shù)文獻(xiàn)中，“SKSD”最常見于金融技術(shù)上的“時(shí)空本質(zhì)是一種基于薛斯通道思想的股票、金融市場(chǎng)技術(shù)分析工具，強(qiáng)調(diào)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與歷史數(shù)據(jù)“時(shí)空通道邊界”，供市場(chǎng)行情的趨勢(shì)判斷、高拋低吸策略操作參考，強(qiáng)調(diào)動(dòng)態(tài)可視化與短周期內(nèi)的區(qū)間范圍界定。近年部分領(lǐng)域報(bào)告偶有將“流特運(yùn)動(dòng)建模（streamingkinematic&dynamics）”用于描述連續(xù)動(dòng)態(tài)推理構(gòu)，如動(dòng)態(tài)圖像場(chǎng)、姿態(tài)估計(jì)、3D重建提升性能。相關(guān)論文聚焦于基于流數(shù)據(jù)的物理場(chǎng)推理、高效推斷、多線索并行、繼承與密度化優(yōu)蒙版”“序列策略優(yōu)化”等，其理論內(nèi)核接近于實(shí)時(shí)動(dòng)潛在的“流式建?！彼枷雱t在動(dòng)態(tài)圖像、金融數(shù)據(jù)、生產(chǎn)調(diào)度等動(dòng)態(tài)領(lǐng)域有較多實(shí)驗(yàn)與系統(tǒng)開發(fā)，但尚未形成數(shù)學(xué)?金融領(lǐng)域：SKSD時(shí)空隧道指標(biāo)以自動(dòng)畫通道、趨勢(shì)判斷、區(qū)間預(yù)測(cè)為主，適用于短線高拋低吸、趨勢(shì)拐點(diǎn)識(shí)別，屬于技術(shù)分析流派，不具有揭示市場(chǎng)本體規(guī)律或普適性智?AI動(dòng)態(tài)建模領(lǐng)域：基于“streamingkinematic/dynamics”的理論與工程研究關(guān)注序列數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)物體、物理場(chǎng)的在線流式分割、分層建模與及時(shí)優(yōu)化等問題，支撐了據(jù)自動(dòng)校正、高維稀疏序列建模、動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)遷移等方面的強(qiáng)大優(yōu)勢(shì)流、能量流、博弈動(dòng)力學(xué)、動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)（如POSG/FOSG）、約束優(yōu)化等更理嚴(yán)格抽象、工程通用性建模，以及與多流協(xié)同、能流/數(shù)流/任務(wù)流耦合的協(xié)同機(jī)制中，才能取得技術(shù)范式是支撐技術(shù)變革的核心理念，是技術(shù)系統(tǒng)“演化—躍遷”與“范式革命”的歷史基石。正如域衍生為多西的“技術(shù)范式”理論，每一次大規(guī)模產(chǎn)業(yè)變革都伴隨從基礎(chǔ)理論、工程?傳統(tǒng)AI范式以“工具理性/規(guī)則驅(qū)動(dòng)”為主導(dǎo)，強(qiáng)調(diào)追求效率、速度和可控性，其本質(zhì)是對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的靜態(tài)建模與目標(biāo)實(shí)現(xiàn)，代表了上世紀(jì)自動(dòng)控制、專家系統(tǒng)、符號(hào)處理、經(jīng)典機(jī)器學(xué)?21世紀(jì)以來，以深度學(xué)習(xí)與大模型為驅(qū)動(dòng)的“幻據(jù)極大化破解傳統(tǒng)智能的邊界；然而，這一模式隱藏著理論構(gòu)架不全、資源消耗失控、高度集?“數(shù)學(xué)智能”及新技術(shù)范式的崛起強(qiáng)調(diào)以數(shù)理優(yōu)化、結(jié)構(gòu)認(rèn)知、博弈驅(qū)動(dòng)為基礎(chǔ)，既吸收了自動(dòng)控制/工程優(yōu)化的系統(tǒng)性，也融合了AI與博弈論、信息論、數(shù)理建模等科學(xué)方法，系統(tǒng)注入可解釋性和一致性，逐步實(shí)現(xiàn)從“幻象智能”向具身智能“AI的幻象”，本質(zhì)是以算力、參數(shù)、規(guī)模驅(qū)動(dòng)的“類人模擬”所承載的現(xiàn)代性技術(shù)迷思——其追求無邊際的數(shù)據(jù)吸收和“涌然擁有頂層語言推理、視覺合成、REA等技術(shù)突破，但其社會(huì)性成本?以規(guī)則、知識(shí)、價(jià)值、博弈、優(yōu)化為復(fù)合底座，將技術(shù)系統(tǒng)嵌入可持續(xù)性、可協(xié)同性人文內(nèi)核，強(qiáng)調(diào)價(jià)值共生、多元?打破技術(shù)與人文的二元對(duì)立，推動(dòng)AI從“工具/仆人”轉(zhuǎn)型為“伙伴/共創(chuàng)者”，既根植于實(shí)踐智慧、?呼應(yīng)人類社會(huì)進(jìn)入“價(jià)值-創(chuàng)新-協(xié)同”主導(dǎo)的新文明階段，推動(dòng)AI技術(shù)成為文明價(jià)值基因的保管者、創(chuàng)新者和傳承利，提出在元宇宙、數(shù)字世界、AI生成內(nèi)容泛濫下加強(qiáng)文化基因鎖定、?從單純“算法規(guī)?！鞭D(zhuǎn)向“系統(tǒng)架構(gòu)與智能本體”創(chuàng)新：發(fā)展基于數(shù)?從“技術(shù)統(tǒng)治論”轉(zhuǎn)向“人機(jī)協(xié)創(chuàng)型價(jià)值共生”：激活動(dòng)主體—價(jià)值共創(chuàng)—文明傳承”的新型文明演進(jìn)模式，強(qiáng)化對(duì)算法霸