日前，第22屆中國計算機大會（CNCC2025）在哈爾濱隆重開幕，以“數(shù)智賦能、無限可能”為主題，旨在深度探討數(shù)字智能技術的前沿進展與未來趨勢，積極響應國家“人工智能+”行動計劃，為推動計算技術與經(jīng)濟社會深度融合貢獻智慧。本屆大會注冊人數(shù)突破1.2萬人，匯聚了來自全球計算機領域的頂尖學者、產(chǎn)業(yè)領袖、青年學子及國際組織代表。

大會期間，由網(wǎng)易伏羲承辦的“從連結主義到符號主義：探尋智能體技術生長路徑與產(chǎn)業(yè)新機遇”主題分論壇成功舉辦，本屆論壇匯聚了來自高校、科研院所及產(chǎn)業(yè)界的多名頂尖學者與行業(yè)專家，聚焦游戲AI、具身智能、群體智能三大核心方向，通過學術報告、案例分享、產(chǎn)學研對話等形式，深入探討智能體技術從理論創(chuàng)新到產(chǎn)業(yè)落地的躍遷路徑。會議期間，網(wǎng)易伏羲還舉行了2025年首期課題授牌儀式并發(fā)布了二期課題相關信息。

本次論壇邀請了來自上海交通大學、北京大學、中國科學技術大學等優(yōu)秀專家團隊參與分享，圍繞論壇主題展開深入交流探討，借此契機共同推動學術界與產(chǎn)業(yè)界的緊密合作與發(fā)展。

論壇開幕之際，網(wǎng)易伏羲負責人范長杰博士發(fā)表致辭。智能體技術作為AI皇冠上的明珠，正在實現(xiàn)從“感知驅(qū)動”到“認知驅(qū)動”的關鍵躍遷，從被動響應轉向主動理解、推理與決策。在技術路線層?，從連結主義聚焦的深度表征學習，到符號主義核?的邏輯推理與知識表?，?者不再是孤?的分?。得益于連結主義技術的持續(xù)突破，不同類型與層級的智能體系統(tǒng)正在被更充分地整合，為現(xiàn)實世界復雜問題的分治求解、知識符號系統(tǒng)的抽象復?開辟了新的技術演進路徑。

網(wǎng)易伏羲作為?易集團旗下專注AI研究與應?的實驗室，一直秉持著“?機協(xié)作，萬物有靈”的理念，依托?易游戲的海量數(shù)據(jù)與虛擬交互技術積累在游戲AI、具?智能、群體智能等前沿?向上，不僅深耕技術，更致?于推動產(chǎn)學研的深度融合落地。范長杰博士呼吁學術界與產(chǎn)業(yè)界攜手，共同破解智能體技術在數(shù)字世界、物理世界及智能體協(xié)同中的挑戰(zhàn)，推動技術從實驗室走向產(chǎn)業(yè)應用。

北京大學楊耀東團隊：去中心化的高效多智能體強化學習

北京大學楊耀東教授團隊帶來了《去中心化的高效多智能體強化學習》相關研究成果。設計可擴展的智能決策方法是實現(xiàn)大規(guī)模人工智能系統(tǒng)的關鍵挑戰(zhàn)之一，而現(xiàn)有的中心化學習范式因通信和數(shù)據(jù)需求過高導致擴展性受限，難以實現(xiàn)群體協(xié)作智能規(guī)模化。課題提出了一種去中心化策略優(yōu)化框架，通過解耦全局動態(tài)特性和局部動態(tài)模型學習將決策模型擴展至具有數(shù)百智能體的復雜系統(tǒng)，并得到了有效驗證。

在百萬級人口的城市交通路網(wǎng)中，該成果成功使通信代價降低70%；在電力系統(tǒng)光伏調(diào)度中，通過動態(tài)調(diào)整各節(jié)點發(fā)電策略，電力系統(tǒng)的功率損失降低10%，同時理論證明了其全局信息估計的誤差邊界，為開發(fā)大規(guī)模人工智能系統(tǒng)提供了潛在可行方案。

上海交通大學晏軼超：高精度數(shù)字人的三維表征與生成式學習

上海交通大學晏軼超教授分享了《高精度數(shù)字人的三維表征與生成式學習》課題成果，旨在突破傳統(tǒng)手工建模的局限，實現(xiàn)更高效、保真和靈活的數(shù)字人創(chuàng)建。

· 三維人臉編輯。針對現(xiàn)有方法數(shù)據(jù)需求高、編輯不直觀等問題，提出HyperStyle3D模型，通過 Hypernetwork融合CLIP與ID損失共同監(jiān)督訓練，還基于擴散模型支持文本引導的整體風格遷移與局部屬性編輯，實現(xiàn)精細屬性調(diào)整；

· 三維服裝生成。提出SewingLDM多模態(tài)潛擴散模型，解決版型泛化、高維學習難等問題，在 GarmentCode dataset上實現(xiàn)了定量指標優(yōu)于現(xiàn)有方案；

· 三維人體驅(qū)動方面。通過大規(guī)模運動數(shù)據(jù)采集和擴散模型，實現(xiàn)文本引導的自然動作生成，并探索人-機-物交互的遷移應用，如機器人運動控制。

他認為，隨著持續(xù)研究深入，未來有望促進人-數(shù)字人-機器人的統(tǒng)一建模和虛實融合創(chuàng)新。

中國科學技術大學黃振亞：眾包平臺標注者能力認知建模與真值推斷算法應用

中國科學技術大學黃振亞教授圍繞《眾包平臺標注者能力認知建模與真值推斷算法應用》展開深入分享，聚焦解決人工智能發(fā)展中高質(zhì)量標注數(shù)據(jù)的獲取難題。傳統(tǒng)專家標注成本高昂，而眾包標注雖具成本優(yōu)勢，卻面臨算法驗證難、標注者異構能力建模難和真值推斷更新難三大挑戰(zhàn)。研究團隊構建了大規(guī)模長期數(shù)據(jù)集NetEaseCrowd，為算法測試提供基礎。在異構標注者能力建模方面，創(chuàng)新提出層次化元學習框架解決冷啟動與認知異質(zhì)性問題，并設計IRT-Router核心框架權衡LLM標注成本與性能（成本不足GPT-4o的1/30，表現(xiàn)提升3%），還構建推理增強的RouterAgent提升任務分配可解釋性；在真值推斷上，創(chuàng)新提出了增量真值推斷算法InTruth，實現(xiàn)高效在線增量推斷和標注者能力的增量更新，提升效率與準確性。

該課題成果已落地網(wǎng)易有靈眾包平臺，數(shù)據(jù)質(zhì)量提升并降低標注成本70%，并發(fā)表多篇高水平論文和專利，推動眾包智能技術邁向標準化和實用化。

網(wǎng)易伏羲吳潤澤：基于網(wǎng)易伏羲有靈眾包的人機協(xié)作視覺理解

網(wǎng)易伏羲吳潤澤博士以智能貨柜商品審核為例，展示了網(wǎng)易伏羲人機協(xié)作視覺理解技術的應用。基于網(wǎng)易伏羲有靈眾包平臺的人機協(xié)作視覺理解方案，旨在解決智能貨柜商品審核中純AI識別覆蓋不全、純?nèi)斯徍顺杀靖叩耐袋c。平臺構建了完整協(xié)作機制：

· 一是置信度校準，事前結合視頻信息預判AI模型準確率，事后通過外掛小模型優(yōu)化置信度，精準劃分AI與人工任務邊界；

· 二是多人答題，基于標注者歷史畫像與黃金標注篩選人員，結合陪審團定理聚合標簽，保障結果可靠；

· 三是回報分解，按任務難度與標注正確率分配報酬，避免“大鍋飯”，激勵優(yōu)質(zhì)智能體。

在智能貨柜商品審核等落地場景中，該方案實現(xiàn)識別率提升至99%，響應時間小于180秒，解決AI視覺落地“最后一公里”問題，驗證了“人機協(xié)同”在視覺理解任務中的商業(yè)價值，為智慧社區(qū)、智慧工廠等領域提供了可推廣的標準化人機協(xié)作范式。

網(wǎng)易伏羲陳贏峰：具身智能技術在工程機械智能化中的應用實踐

網(wǎng)易伏羲陳贏峰博士分享了《具身智能技術在工程機械智能化中的應用實踐》。網(wǎng)易伏羲通過網(wǎng)易有靈人機協(xié)作平臺突破AI能力不均的瓶頸，同時用人機協(xié)作的模式實現(xiàn)“Human-in-the-Loop”采集數(shù)據(jù)，解決具身智能“物理世界數(shù)據(jù)采集難”的難題，形成數(shù)據(jù)閉環(huán)。

面對礦業(yè)智能化需求多、人口紅利消退、作業(yè)風險高等行業(yè)痛點，團隊規(guī)劃了循序漸進的演進方向：遠程遙控、人機協(xié)作、全自主作業(yè)。自研的“機械智心”具身智能訓練框架融合強化學習、專家數(shù)據(jù)學習、視頻數(shù)據(jù)學習三階段學習，突破單一學習模式的局限；基于這個框架，團隊打造了露天礦山裝車場景具身智能模型“靈掘”，在露天礦山裝車場景中可達人工效率80%以上、自動作業(yè)占比超70%，并能適配不同卡車位置與作業(yè)模式。此外，團隊開放TB級真實作業(yè)視頻數(shù)據(jù)集與百萬級挖機示范軌跡數(shù)據(jù)集，推動行業(yè)向安全、智能、綠色方向升級。

在技術交流環(huán)節(jié)，網(wǎng)易伏羲團隊與高校專家們圍繞四大核心議題“連結主義-符號主義、游戲AI、具身智能、群體智能”，通過交流碰撞出諸多創(chuàng)新觀點，為技術發(fā)展提供了新思路。

2025首期課題授牌儀式舉辦&二期課題指南

交流會上，網(wǎng)易伏羲公開了“課題創(chuàng)新型”與“業(yè)務創(chuàng)新型”兩類課題資助名單，并舉行了首期課題授牌儀式，共計15位專家學者入選。現(xiàn)場，CCF副秘書長、業(yè)務總部及學術交流中心總經(jīng)理束慶山發(fā)表了致辭，表示要充分發(fā)揮中國計算機學會與網(wǎng)易伏羲雙方資源優(yōu)勢，促進中國人工智能領域尖端技術產(chǎn)業(yè)進步，推動校企合作、技術成果轉化。

此外，網(wǎng)易伏羲還發(fā)布了二期課題，以百萬級資金投入持續(xù)吸引科研力量，共同推動人工智能與產(chǎn)業(yè)需求的深度創(chuàng)新。二期課題聚焦人工智能與游戲、數(shù)字人、具身智能等前沿交叉領域，發(fā)布了11項關鍵技術課題，旨在通過產(chǎn)學研協(xié)同攻關，推動AI技術落地與產(chǎn)業(yè)升級。

本次論壇的成功舉辦，不僅見證了智能體技術 “仿真 - 協(xié)同 - 落地” 的閉環(huán)?態(tài)，也明確了從連結主義到符號主義的突破?向。智能體技術不僅是學術研究的熱點，更是驅(qū)動下一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心引擎。網(wǎng)易伏羲愿意持續(xù)攜手產(chǎn)學研各界合作伙伴，連接學術前沿與產(chǎn)業(yè)需求，共同探尋智能體技術的生長路徑，開拓智能時代的產(chǎn)業(yè)新機遇。