□川观智库研究员 黄爱林任福继　　欧盟科学院院士、俄罗斯工程院外籍院士、美国国家人工智能科学院院士，中国人工智能学会名誉副理事长，电子科技大学人工智能首席科学家。长期从事人工智能、情感计算、机器人与元宇宙研究，是国际上较早提出“情感是下一代机器人核心壁垒”的学者之一，提出从“BIGANT”到“A BIGANT”的元宇宙技术架构演进，强调人工情感是工业元宇宙的“灵魂”。　　元宇宙，这个曾在前几年引爆资本市场、又在近些年趋于沉寂的概念，如今正借着AI东风重回舆论场。但这次站在聚光灯下的主角不是虚拟社交空间，而是深度嵌入实体经济产业链的工业元宇宙。　　四川正加速布局未来产业，在提及元宇宙时，强调落脚点在“与实体经济融合”，工业元宇宙因而进入布局视野。随着AI技术爆发，工业元宇宙或将迎来颠覆性变革，从静态的数字孪生走向能决策、会共情的虚实协同智能体。四川如何借AI浪潮精准切入赛道？　　为此，川观智库专访欧盟科学院院士、电子科技大学人工智能首席科学家任福继，就这一前沿方向的可能性路径展开探讨。行业变化AI重构工业元宇宙，从“可视化”走向“可决策、可共情”　　●AI技术“以模生模”，让数字孪生构建成本大幅降低，迭代周期从月压缩到天　　●具身智能与多模态大模型发展，让人机交互实现“意图即代码”的协作　　川观智库：您曾提出，元宇宙技术体系必须从泛指的“BIGANT（大蚂蚁）”（指区块链、交互、游戏、AI、网络及运算和物联网六大技术支柱）进化到特指的“A BIGANT”。在工业领域，为什么需要这个进化？　　任福继：从“BIGANT”到“A BIGANT”，核心是给工业元宇宙补上“灵魂”——情感智能。　　过去的“BIGANT”像一个四肢发达、大脑简单的“蚂蚁”。这样的元宇宙，无论用在消费还是工业领域，大多是商业炒作，缺乏灵魂。技术热潮退去，只会留下一地鸡毛。目前来看，这个判断被验证是准确的。　　而特指的“A BIGANT”，第一个A（人工智能）是“大脑”，负责思考、计算、决策；第二个A（人工情感技术）是“心灵”，负责理解、共情、协作。工业元宇宙不是冷冰冰的数字拷贝，它需要一个智能体：既能精准计算产线效率，又能感知操作员情绪状态，甚至能预测设备“疲劳度”。　　这意味着，我们是在创造一个懂工业、懂工人、懂决策的虚实协同生命体。　　川观智库：工业元宇宙落地有三大痛点：建模成本高、个性化场景适配难、长期运营迭代跟不上。现在有了生成式AI、世界模型等技术，会带来什么变化？　　任福继：一个重要变化，是从“人力建模”变成“以模生模”（Model-generated Model）。过去建一个数字孪生车间，工程师要花几个月时间进行手工建模、编写逻辑等，成本极高，而且还存在产线一调整模型就过时的风险。　　生成式AI正把过去的规则推倒：只需要给AI模型输入一段关于产线的文字描述、几张手机拍的照片，甚至老旧CAD图纸的扫描件，大模型就能自动生成自带物理属性的3D孪生体，比如生成的阀门不仅“长得像”，还“知道”自己能承受多大压力。　　世界模型则带来更大的可能性。工业世界模型通过学习海量设备运行数据，具备零样本自适应能力，哪怕是一个没见过的机械臂，它也能根据外形推断运动方式和功能边界。这解决了“个性化场景适配难”的痛点。　　所以，通过生成式AI等技术，至少能把数字孪生的构建成本降低一个数量级，迭代周期从“月”压缩到“天”。工业元宇宙的发展节奏不再是“马拉松”，而是“百米冲刺”。　　川观智库：以前工业元宇宙的人机交互主要靠穿戴设备和预设指令。现在多模态大模型和具身智能快速发展，对工业场景会带来哪些新可能？　　任福继：传统穿戴式交互是让人去学习机器的“语言”。而“语音+手势+视觉”的自然交互，加上具身智能，是让机器学习人的“语言”。　　未来，在典型工业场景里，将能看到实实在在的质变：一是工业培训。借助AR眼镜和情感计算，系统能识别学员的困惑表情和犹豫手势等，自动暂停、高亮关键步骤，甚至切换成虚拟导师模式。二是远程运维。工人看到故障，只需指着说一句“这里温度不对”，云端专家结合大模型就能调取设备全生命周期数据，并在工人的视场角中呈现三维箭头和维修路径，甚至还有可能通过摄像头和可穿戴设备分析工人操作时的微表情和心率变化，判断他是否疲劳或分心，主动提醒休息。三是产线协作。工人用手指着说“帮我递一下那个扳手”，具身智能机器人就能理解目标物体、自动规划避障路径和匹配力度要求，实现“意图即代码”的协作。　　川观智库：从数字孪生到AI驱动实时仿真推演，这条路正在被打通。这是否意味着工业元宇宙的价值重心正在从“可视化”转向“可决策”？　　任福继：完全正确。可视化只是“体检报告”，可决策才是“开药方”甚至“做手术”。有了AI驱动的实时仿真推演，工业元宇宙就拥有了数字大脑。比如，一个水力发电站的数字孪生体不仅实时映射水位、机组振动，还能结合气象数据、电网负荷，提前数小时推演出最优的水轮机控制策略，并自动下发给物理设备执行。　　这标志着核心能力的三级跳：从“看到”（感知）到“算到”（仿真）到“做到”（控制）。价值重心不再是炫酷的3D大屏，而是敢拍板、能执行的AI决策引擎。同时，情感技术确保AI在与人协同决策时，能理解人的担忧和偏好，提供“有温度”的建议。发展现状拥有场景与人才优势，但需避免“展馆思维”陷阱　　●在AI新变量下，四川在需求、场景、人才等方面有独特优势　　●有些地方发展元宇宙，还停留在“展馆思维”，脱离产线真实需求　　川观智库：四川布局未来产业，元宇宙是重要培育领域，您认为四川发展工业元宇宙的优势主要有哪些？　　任福继：四川底子很好，在AI新变量下，有三个独特优势。　　一是强大的数字孪生需求。四川沉淀了大量三线建设时期的老旧机床、特种装备，这些设备没传感器、没法直接联网，恰恰对“低成本、轻量化”数字孪生需求最迫切。可以通过生成式AI生成操作孪生体，帮助这些设备“无创重生”。　　二是场景纵深丰富。四川在航空航天、核动力、水电等领域有优势。这些领域对安全性、可靠性要求极高，是人工情感技术的核心应用场景，全国其他地方很难找到这样密集的高端场景。　　三是高校与工程师人才储备。电子科技大学、四川大学等高校在计算机视觉、神经网络等领域积累很深，加上成渝地区有庞大且年轻的工程师群体，完全有潜力在工业AI中间件和情感计算算法上实现突破。　　四川在人才、技术、场景等方面的优势相辅相成、互为支撑。关键在于找准差异化赛道，不要跟东部地区在通用平台等赛道上竞争，而是做“懂工业场景情感”的垂直模型，走差异化的“Only One”路线。　　川观智库：基于当前的短板，您觉得四川发展工业元宇宙的最大挑战是什么？　　任福继：底层工业软件、高端传感器、算力基础设施等短板，确实是硬骨头。但我认为，四川最大的挑战可能不是技术，不是硬设施，而是“思维惯性”。　　有些地方发展元宇宙，还停留在“展馆思维”，花不少钱做一个漂亮但无用的数字孪生展厅，给参观者播放一段CG动画，之后便束之高阁。　　对四川而言，真正的挑战是如何让工业元宇宙的投入，能在产线、在矿井、在电站里产生真实的降本增效价值。要把有限的资金砸在解决真实产业问题上，而不是一味追求视觉酷炫，否则一旦补贴退潮，整个产业生态会迅速萎缩。　　还有一点很重要，正如我以前指出的：元宇宙是早产儿，天然存在短板。尽管近几年科学家在努力补齐其短板，但元宇宙无论在理论体系还是技术落地等方面都还不够完善。因此，在选取元宇宙产业赛道时，要充分论证，要努力厘清哪些元宇宙目前可实施，哪些还只能停留在实验室。建议路径以场景驱动技术突破，打造工业情感智能应用标杆　　●将80%的精力放在场景端，用工业场景倒逼技术研发　　●探索“命题作文+旋转门”，让高校算法跑进工厂、论文写在产线上　　川观智库：AI技术快速迭代，四川如果想在工业元宇宙产业中抢占先机，您觉得优先发力的是技术研发突破，还是场景应用？两者之间怎么平衡？　　任福继：我认为是场景应用驱动下的“精准技术突破”。产业窗口期很短，试图从底层芯片到操作系统全部省内自主，这不现实。我建议，四川把80%的精力放在场景端，比如梳理　　出10个最具痛点、最愿意付费的工业场景，像航空发动机叶片无损检测、水电站群联合调度、白酒酿造工艺的品质数字化等。针对场景中的共性瓶颈，倒逼技术研发。比如，针对叶片检测中“人眼疲劳导致漏检”痛点，集中攻关情感注意力监测和小样本异常检测算法。要用场景的成功来养活技术，而不是用技术去找场景。　　川观智库：针对四川工业元宇宙的人才培养与产业生态构建，您有什么建议？　　任福继：要让高校的算法跑进工厂产线，“命题作文+旋转门”的搭配是较好的办法。“命题作文”可以理解为，由省经济和信息化厅等牵头，联合长虹（四川长虹电子控股集团有限公司）、攀钢（攀钢集团有限公司）等链主企业，每年发布“工业元宇宙十大待解难题”，面向高校设“揭榜挂帅”项目。政府的经费不仅给论文，还要给原型系统。比如系统必须在产线上连续运行3个月不宕机，完成验收，才给予经费奖励。“旋转门”则是要求一部分人工智能、计算机专业的青年教师，每三年必须有累计6个月“驻厂”经历，和老师傅们同吃同住，理解什么叫“排产焦虑”、什么叫“设备异响”。同时，企业总工可以到高校开设“工业痛点案例课”，学生上课计入学分。简单来说，就是论文写在产线上，学位发在流水边。　　川观智库：未来3到5年，您对四川工业元宇宙的发展有什么期待？能否为我们预测一些关键节点？　　任福继：我的期待很明确：四川能够成为中国“工业情感智能”的策源地和应用标杆。　　我大致判断，有三个关键节点：第一个阶段是2026年，建立标准与试点。在电子科技大学、四川大学等在川高校选择1—2个元宇宙研究中心，全面梳理和研究四川工业元宇宙落地场景和构建图。在1—2个优势产业（如装备制造、清洁能源）建成“A BIGANT”架构的工业元宇宙试点，并率先发布工业环境下人机情感交互标准（例如：设备报警时，AI的语音语调应该如何传递紧迫感又不引发工人恐慌）。这些将决定四川的行业话语权。　　第二个阶段是2027年，抓规模化与控成本。将数字孪生的单项目成本降低70%以上，让中小制造企业用得起、用得上。核心看生成式AI建模工具链是否成熟，以及是否出现基于国产算力的低成本推理方案。　　第三个阶段是2028年前后，生态成形。培育出3—5家专注于工业情感计算中间件的专精特新企业，形成从算法、到边缘芯片、到行业解决方案的完整产业链。届时，全国提到“有温度的工业智能”，第一个想到的就是四川。　　总之，四川不必去跟“北上广深”拼算力规模，而是应凭借深厚的工业底蕴、人文优势，争取率先定义“工业元宇宙的灵魂——情感智能”。