章文俊院士沪上论道：专用AI能否超越通用AI？

日前，上海理工大学管理学院“院士大讲坛”（第六期）在军工路校区顺利开讲，加拿大工程院院士、加拿大萨斯喀彻温大学终身教授章文俊受邀发表演讲，主题为“具身人工智能与通用人工智能：概念、技术及未来前景”。他在演讲中强调，当前关于具身智能的探讨不应忽视“身体智能”的原始定义，而对于通用人工智能的追求也应回归真实的行业应用场景，更加重视专用人工智能的发展路径。

管理学院院长、专业学位教育中心主任赵来军，副院长刘魏巍及相关专业师生出席本次活动。讲座由赵来军主持。

“具身人工智能”并非新兴概念。章文俊表示，这一理念早在上世纪九十年代便已存在，但当时的内涵与当下学术界和产业界的主流认知存在根本区别。早期的具身智能聚焦于人类除大脑之外的身体与心灵层面的智能，尤其注重物体本身物理属性所能产生的智能行为。

他以具体案例说明，重力、摩擦、弹性、刚性、惯性、平衡与稳定等，不仅是被动的物理条件，更能成为智能行为的重要来源。借助这些特性，即便缺乏电力和外部控制装置，纯机械结构也能实现行走、跳跃、奔跑等具有智能特征的动作。章文俊指出，这正是以往研究中常常被忽视的“身体智能”。

相较之下，当前备受关注的具身智能，主要指将人工智能系统集成到机器人等物理载体中，使其能够在真实环境中进行感知、行动并实现自我调节。章文俊将其总结为一种“AI大脑+机械躯体”的实时动态系统。他认为，这一认知与早期理念并无直接传承关系，也导致了同一术语下新旧含义共存、容易混淆的局面。

为解决这一分歧，章文俊提出，具身智能应被理解为认知智能、身体智能与情感智能的有机融合。其控制机制既包含人类通过科学研究获得的第一性原理，也应包含系统在与外部环境、同伴及任务对象互动过程中，通过协同机器学习积累的知识。

在讨论通用人工智能时，章文俊将当前以大语言模型为核心的技术路线称为追求极致泛化能力的“超级大脑”。他指出，此类系统参数量巨大，高度依赖GPU算力和大型数据中心供电，单次训练周期往往需要数月之久。若将这样的“超级大脑”植入具身载体，试图构建全能型通用具身人工智能，在实际应用中将面临实时响应和动态学习的严峻挑战。

在他看来，对于众多行业领域而言，过度追求通用性未必经济实惠，反而可能造成算力和时间的双重消耗。章文俊建议，各国应将研发重心从投入巨大的通用人工智能，适度转向面向特定行业的“专用人工智能”。他认为，专用人工智能应首先深耕具体应用场景，将领域知识与人工智能深度结合，研发相对专用的智能体。

章文俊认为，这种自下而上的发展路径能够充分利用人类长期积累的已有知识，无需事事从头学起，从而降低电力和时间成本。相比宏大但回报仍不确定的通用人工智能路线，专用人工智能在垂直领域展现出更清晰的可行性和实际价值。