当前，人工智能正从技术概念走向产业落地，成为重塑全球生产、分配、交换、消费等经济活动各环节新动能，无论从宏观到微观各领域的智能化新需求，还是催生出新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，将会引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式
[1]。以深度学习
[2]、知识图谱
[3]、生成式人工智能
[4]等为代表的传统人工智能方法，以其强大多模态感知、生成式表示能力，广泛应用到交通、智能制造、自然生态系统和产业链供应链等
[5]领域，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升，培育壮大人工智能产业，为我国经济发展注入新动能。
从复杂系统视角，学术界普遍认为这类复杂物理系统是由大规模人、机器和环境组成，遵循特定物理学法则相互交互、相互作用或者相互影响，形成了高度交互和相互依赖的复杂网络
[6]，其中“人”在复杂系统中扮演着决策、控制、监测、调整和反馈的重要角色，“机器”通常是执行具体任务的主体，能够在一定程度上自动执行操作、处理信息、优化任务等，“环境”为人和机器相互作用提供特定物理、社会、经济和技术场景。人工智能赋能这种人、机器和环境的有效协同，发挥了关键变量作用，维持了复杂巨型系统正常运行。然而复杂巨型网络存在渗流相变问题
[7]，例如当网络中节点或边被随机移除的比例（或初始激活概率）逐渐增加并超过某个临界阈值时，整个网络的连通性会发生质的突变，通常表现为巨分支的突然出现或消失。它使得现有人工智能技术难以精准感知、建模和调控大规模人、机器和环境之间依赖、竞争、关联等互动模式和影响。
2020年当人工智能遇到物理学
[8]，通过融合复杂系统中物理学原理（如力学、热力学、电磁学等），将物理规律（如能量守恒、动量定理等）嵌入AI模型，使得复杂系统（如机器人、自动驾驶车辆）能够感知、理解并交互于现实物理世界的智能模型，确保其决策和行为符合现实世界的约束。它被学术界称为物理人工智能，成为交通、工业、医疗、军事、金融等领域具身智能决策新范式
[9]。然而物理人工智能技术仍然摆脱不了“不可解释性”和“黑盒工作机理”困境。一种用于模拟人类大脑的具身智能决策技术-产业大脑
[10]的概念应运而生，它不仅吸纳了神经网络强大的感知和模式识别能力，还与符号系统的逻辑推理和可解释性相结合，以构建更强大、可解释且具备推理能力的智能系统，即神经符号混合增强认知推理，而且深度兼容了物理学原理，成为成功解决复杂巨型网络渗流相变问题的全新技术范式，它通过致力于理解复杂网络的拓扑结构与因果传导机制，而非仅依赖数据关联，成功解决了复杂巨型网络的渗流相变问题并能够预判系统性的“质变”，引起人工智能学术界和产业界青睐。
自2022年以来，我国启动了国家重点研发计划“产业大脑技术与平台研究开发与应用”项目（2022YFF0903300）
[10]，中国科学院自动化研究所团队从人类大脑认知机制中汲取灵感，重新定义了产业大脑概念及技术内涵，提出了受认知科学启发的产业大脑：理论框架、核心方法与典型应用；克服了传统产业大脑存在多目标长周期推理低效、隐性经验与显性规则难以统一表征和意图理解与信任机制缺失等技术瓶颈，使得产业大脑真正成为模拟人类大脑的认知思维能力的智能计算框架，具备自主的感知、认知、学习、执行和反馈优化等能力。这一框架正是通过对复杂系统进行结构性认知与因果推演，超越传统数据关联分析的局限，从而应对渗流相变等系统性难题。它的关键技术创新之处体现在三个方面（
图1），具体内容如下：
1） 脑区功能启发分层思维图谱（Brain-inspired hierarchical cognitive atlas）主要用于对复杂网络的要素节点及拓扑关系进行识别、对齐和理解，从而实现对产业链供应链网络实时运行态势感知、互动模式与影响认知和建模。该图谱可持续性记忆复杂网络的要素节点及拓扑分层组织结构，准确识别网络重要节点以及相互依赖和影响时空演化态势，主动思考不同功能网络之间互动模式、重要链路注意力迁移路径和灾变因果复盘
[11]。该图谱主要采用层次化图神经网络、图注意力机制与因果推断算法，通过精准刻画网络拓扑结构与关键节点，得以在节点或边被移除前，评估其对全局连通性的影响，从而预判逼近渗流相变临界点的系统性风险。
2） 自主认知推演与决策（Autonomous cognitive deduction and decision）基于神经符号认知推理自动机，构建出实时观测、事件定位、认知决策和计划执行组成自主闭环反馈推演计算模式，对复杂网络的微观-介观和宏观等全局运行态势进行实时监测、因果预判
[12]和风险处置，从而建立风险事前研判机制，加强风险主动预警预报，提升精准处置断链问题的能力。此部分技术核心为集成了强化学习、规则引擎与反事实推演的神经符号认知推理自动机，它通过模拟“若移除某节点将如何”的情景来主动测试网络脆弱性，从而能够预判并干预可能引发网络崩溃（即渗流相变）的连锁反应。
3） 韧性演化持续学习与优化（Resilience evolution through continuous learning and optimization）通过物理实体与环境的动态互动，将认知过程与物理形态紧密结合计算，从而做到重塑复杂网络物理系统韧性形态。赋予智能体适应多样化任务的物理能力，呈现出“感知-认知-行动”紧密耦合的特点，各模块间通过统一的数据总线和实时操作系统进行高效通信。该技术常借助产业链数字孪生与持续学习模型实现，其目标不再是简单预测渗流相变，而是通过在虚拟环境中反复进行压力测试与优化，主动寻找增强网络鲁棒性的策略，从根本上提高网络的渗流阈值，使系统本身更难发生崩溃。
当前产业大脑的应用模式培育主要集中在增强产业链/供应链安全自主可控，如
图2所示。
在产业链/供应链企业端，具体应用场景包括：1） 产学研协同创新指数监测系统，例如采用脑区功能启发分层思维图谱技术，绘制产业链上下游协同创新图谱，促进企业与研发机构知识互补，为企业提供创新政策和资源匹配服务；2） 高端行业专家推荐服务场景，采用自主认知推演与决策方法，建立全球管理人才、科研人才、知名工匠等推荐大模型，设计行业专家工作模型，支撑提供核心成果转化、科技攻关和技术咨询服务；3） 产业上下游企业创新发展场景，一方面通过脑区功能启发分层思维图谱技术，绘制覆盖企业、产能、创新维度的产业链图谱，另一方面依托自主认知推演与决策方法，实现产业发展态势的精准实时监测与决策分析；4） 上下游企业技术供需接洽系统，采用韧性演化持续学习与优化方法，构建技术供需匹配推荐模型，为企业提供技术孵化器、研发机构、技术转移承接及人才队伍匹配服务。
在产业链/供应链政府端，具体应用场景包括：1）跨行业跨地区产业监测预警系统，采用脑区功能启发分层思维图谱技术，建立跨行业跨地区产业变迁图谱，采用自主认知推演与决策方法，对经济态势、行业、企业及营商环境开展动态监测，基于重点环节企业生产监测、舆情事件、统计指标、价格等数据实现异动风险识别与定位，构建产业链供应链风险四色预警模型；2）产业多粒度评价场景，通过自主认知推演与决策方法，建立具有可比性的评价模型对产业竞争力、产业结构、要素及环境开展评价，研发反事实模拟模型，实现产业政策事前模拟及推演，基于企业样本研发实现断点分析、双重差分等因果效应评估模型；3）产业绿色发展数字化评价及优化场景，通过韧性演化持续学习与优化技术，建立覆盖碳排放、能源消耗、产出等产业绿色发展评价体系，利用产业链数字孪生技术辅助实现经济循环，降低运输成本，减轻环境负担；4）多层次招商方案精准筛选场景，通过韧性演化持续学习与优化技术，建立通用产业链短板挖掘模型，精准对接企业、项目及研发机构，输出优质企业推荐清单和顶级研发机构推荐清单。
根据天津、郑州和杭州等高新区的产业大脑试点示范成效
[13]，一方面产业大脑跟工业互联网平台相比较侧重产业生态的智能决策中枢；另一方面，与城市大脑相比，产业大脑提供了全景式感知-认知-决策-调控等类脑认知推演技术底座，可实现高动态、高维度、多模式分布式大场景的高保真虚拟映射和情景仿真推演能力。尽管产业大脑研究取得了上述进展，但仍然面临多个挑战和局限性：
1) 在认知不对称性的化解方面。人工智能和人类专家之间存在固有的认知不对称性，人工智能擅长处理大规模结构化数据，人类专家擅长情境理解、机理建模和故障精准判断。如何有效化解这种不对称性，实现二者的顺畅协作，仍然是一个挑战。当前的研究虽然提出了一些协作机制，但在实际应用中仍然存在协作进化效率不高的问题。
2) 在解释性与可信任性方面。产业大脑的决策过程往往较为复杂，特别是基于深度学习的方法，其决策过程缺乏透明度和解释性，影响了用户对系统的信任。虽然神经符号计算方法提供了一定的解释性，但离实际应用需求仍有差距。
3) 在数据质量与知识缺失方面。产业大脑依赖多源数据进行学习和推理，但实际中的数据往往存在质量不高、覆盖不全等问题。特别是在新兴产业和前沿技术领域，知识图谱往往不完整，影响了推理效果。
综上所述，认知科学启发的产业大脑作为一种前瞻性技术范式，其核心价值在于通过模拟人类大脑的认知机制，融合物理学原理与神经符号计算，为解决渗流相变等复杂系统性风险提供了全新路径。尽管在认知协同、可解释性及数据质量等方面仍面临挑战，但产业大脑无疑为人工智能从感知智能迈向认知智能、深度赋能实体经济高质量发展，开辟了一条极具潜力的创新道路。
国家重点研发计划(2022YFF0903300)
京公网安备11010202008535号
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