舒勇
编者按：
当AI在算法的迷宫中不断迭代，却始终隔着一层“磨砂玻璃”眺望真实世界时，全国政协委员、画家舒勇以艺术家独有的敏锐，捕捉到了技术突破的关键命题——在科学与艺术的交融中，为AI注入“感知世界的灵魂”。他提出“科学家用艺术家的思维思考，艺术家以科学家的眼光创作”，这一理念恰与当下AI发展的核心诉求不谋而合：让机器跳出“孤立数据”的桎梏，真正拥有如人类般多感官协同的“真实触感”。 作为文化艺术领域推动AI与创作融合的破壁者，本文正是来自舒勇在实践中的深层思考。他以“感官结构化数据”为核心，层层剖析了AI从“碎片化认知”走向“全息化感知”的突破路径。从视觉还原光的运动轨迹、听觉解码声音的传播逻辑，到触觉量化物体的立体反馈，再到将“紧张”“平衡”等抽象感受拆解为可计算的生理数据，文中所呈现的六大感知维度革新，本质上是用科学的“精准”，构建了艺术般“完整”的世界认知。这正呼应了舒勇所言“跳跃性与闪点性思维是人类核心竞争力”——AI要打破“一本正经的谬误”，既需要科学家对物理规律的严谨把控，也需要如艺术家般对“整体体验”的追求，让数据不再是孤立的音符，而是能奏响“感官交响乐”的乐谱。 在智能经济崛起、科技竞争日趋激烈的当下，感官结构化数据已成为堪比石油的“核心矿产”。文章不仅揭示了其在自动驾驶、医疗教育、文化遗产保护等领域的应用潜力，更指出其背后的深层价值：当艺术的“整体性思维”与科学的“规律性认知”碰撞，AI才能真正跨越“巴别塔”的隔阂，从“概率猜题的高手”蜕变为“理解世界本质的思考者”。这既是技术的进化，更是人类认知方式的革新——正如舒勇以AI画作探索创作边界，我们也在科学与艺术的交织中，重新定义“智能”的未来。
展开剩余86%想象一个孩子光着脚站在海边的场景：海水漫过脚背时，又凉又痒的触感和沙子从脚趾间溜走的感觉一起袭来；海风一吹，鼻子立刻闻到了大海独有的咸腥味；耳朵里能听到海浪拍打沙滩的声音，还夹杂着海鸥的叫声；阳光洒在海面上，像无数颗碎钻在闪烁——这不是简单的“冷”“咸”“响”之类单独的感受，而是所有感官混在一起、互相呼应的完整体验。不用别人教，孩子凭着身体的感觉就懂了“大海是什么样的”。可现在的人工智能，偏偏就缺了这种“用身体感知世界”的能力。
再看现在的AI技术，它对世界的认知就像隔着一层磨砂玻璃。比如看一张海边的照片，AI能算出沙子有多少种颜色，却永远体会不到“沙子蹭脚和海水托着脚”的独特触感；它能分析出海浪声音的频率，却没法感受到“海风吹过，脸上的水珠变凉”那种细微的舒服劲儿。我们人类感知世界，是眼睛、耳朵、鼻子、皮肤的感受在脑子里融合成一首“交响乐”，但AI的视觉、听觉、触觉就像被关在不同的小房间里，彼此不沟通。我们现在给AI搭建的认知体系，其实就是一座“各说各话”的“数据孤岛”。
而“感官结构化数据”，就是要拆掉这座隔绝的塔。它不是简单地给AI多喂点数据、提高点精度，而是要彻底改变AI理解世界的底层逻辑——在数字世界里，重建一个和现实几乎一样的“感官全息图”。每一个数据点，都能对应到真实世界的时间、空间，符合物理规律，还能通过不同感官的信息互相印证。有了这个基础，AI才能真正拥有“生命感”，才能自己形成对世界的认知。
给AI画一张“现实全息图”
现在AI采集数据的方式正在大变革，新的感知体系让机器对世界的“理解”越来越深。这种进步，主要体现在六个核心的感知维度上。
先说视觉。以前AI看东西，就是分析一张静态图片，现在它能模拟“光和物质怎么相互作用”。比如看到树影摇晃，AI不只是认识“这是树影”，还能算出特定波长的光怎么被树叶吸收、露珠怎么让光线折射、树枝晃动时影子会怎么跟着动。它能还原光影背后的物理原理，就像“看到了光的运动轨迹”。
再看听觉。AI现在不只是分辨声音的频率，还能模拟“声音从产生到被人听到的全过程”。比如听到一个物体振动的声音，AI会先算“声音怎么被耳朵的形状改变”“耳膜怎么对不同频率的声音产生反应”，最后还能对应到大脑怎么解码这个声音。甚至能通过对比“物体本身该有的振动规律”和“实际听到的声音”，判断声音是不是真的、有没有被伪造。
触觉的进步更明显。以前AI测触觉，就是算“压力有多大”，现在它能还原物体表面的立体结构。比如摸一个软东西，AI能算出“手碰到时热量怎么传递”“软材料会怎么变形”，甚至能在材料快要坏的时候，通过“变形不符合常规规律”提前察觉。
还有嗅觉和味觉。现在AI能从分子层面分析气味和味道：气味变成了“挥发性分子在空间里怎么扩散”的数据图，味觉变成了“味蕾上哪些受体被激活”的概率图。它还能搞懂“为什么味道浓淡和分子数量不是简单的正比关系”，破解了感官刺激的复杂规律。
身体的“位置感”也被精准量化了。比如抬手这个动作，AI会把手臂当成“机械连杆”，算每个关节怎么动；判断平衡，会模拟“耳朵里的淋巴液怎么因为身体倾斜而晃动”。以前说“用力时觉得沉”“站不稳头晕”，这些模糊的感受，现在都能对应到具体的物理数据，比如关节受力的大小、淋巴液流动的速度。
甚至身体内部的感受，也能被拆解成数据。比如遇到压力时，AI能算出“神经信号怎么传”“肾上腺素怎么释放”“激素释放后身体怎么反过来调节”，把“紧张”这种抽象感受，变成了一套可计算的生理反应流程。
这六个维度的进步，核心是把以前“零散的、孤立的数据”，变成了“符合物理规律、能互相印证的完整体系”。感官结构化数据，成了机器理解世界的“通用语言”——既包含自然规律，又能让机器像人一样“感受现实”。
让AI不再“胡说八道”
AI有时候会“一本正经地说错话”(也就是产生“幻觉”)，根本原因是它的认知没有“物理世界规律”来约束。要解决这个问题，得建立一套“多层验证体系”，让AI的判断始终锚定现实。
这套体系的核心是“多感官数据融合的物理模型”，能拼出环境的“全景图”。比如看到“森林里的树被风吹得倒向同一个方向”，以前的AI可能会误解成“有人故意摆的造型”，但有了结构化数据的AI会立刻验证：用红外扫描，没发现工具加热的痕迹；用次声波监测，没听到机器运作的声音；看树叶的断面，是自然撕裂的样子；查气象数据，正好有强风经过。这些物理证据串在一起，就不会让AI瞎猜了。
更关键的是“用物理定律做约束”，给AI画一条“不能逾越的线”。比如监控里看到一个东西“飘在空中”，AI不会直接信“它在飘”，而是用物理定律验证：算重力加速度，看它的运动轨迹符不符合“下落规律”；用雷达测实际位置，看是不是视觉误差；模拟空气流动，看有没有可能被气流托起来；再看货架的受力数据，是不是东西没放稳。基础的物理定律，成了AI判断“真假”的硬标准。
传统经验也能被“数字化”，变成AI的知识。比如中医说的“滑脉”(摸起来像珠子滚过)，以前只能靠医生手感，现在能用高密度传感器测“动脉搏动的波形”，用血流模型算“血管弹性和血液黏稠度的关系”，再结合几千个孕妇的脉诊数据，把“滑脉”变成了可计算的物理指标。老经验就这样在数字世界里“活”了过来。
最后还有“多源证据印证”的终极防线。比如收到“玻璃没声音就碎了”的报告，AI会同时查三个数据：用声学传感器扫高频声音，看有没有玻璃断裂的细微声响；用光学系统跟踪碎片轨迹，看符不符合力学规律；用应力成像仪看裂纹，看是不是玻璃本身的脆性导致的。只要有一个证据不符合物理规律，AI就会启动“怀疑机制”，不会轻易下结论。
这套体系让AI的判断越来越贴近现实，而感官结构化数据就是“指南针”——不管AI怎么分析，最终都要回到“物理现实”这个根本上。
未来十年科技竞争的“核心矿产”
现在全球都在拼智能技术，感官结构化数据已经成了“战略资源”，就像以前的矿产一样重要。它的价值，主要在三个领域体现。
首先，它能让AI自己“学东西”，形成“知识循环”。比如机器人摸一个陶瓷杯，能感知到“热量传递的速度”“表面摩擦的大小”，这些数据会立刻更新它的知识库。以后再碰到类似的杯子，它不用人再教就能处理。在工业安全模拟里，用结构化数据建的“热油飞溅模型”，比实际做危险实验更靠谱；甚至医疗领域积累的“生物组织弹性数据”，能直接用到工业机床的控制上。不同领域的结构化数据能互相借鉴，成了AI进化的“养料”。
其次，它是未来“智能经济”的“隐形骨架”。比如智能汽车的座舱要做好体验，得融合好多结构化数据：皮革的触感反馈、香氛分子的扩散轨迹、引擎振动的频率。手术机器人要安全，得有“人体组织穿刺阻力”“器官形变特征”的数据库。智慧城市要运转顺畅，得知道“建筑怎么影响风声”“雨天光线怎么散射”“气流怎么改变压力”。这些数据织成的网络，会像现在的电力一样，支撑新经济的发展。
在国家竞争层面，它还在重新划分“科技边疆”。北欧国家在冻原下埋传感器，收集土地的物理数据；东亚企业在研究“喝茶时喉咙的感受”和“茶叶分子”的关系；军事强国在建“复杂战场环境”的数据库。这些数据和当地的地理、生态、产业紧密相关，成了“专属资源”。谁掌握了关键领域的结构化数据，谁就有了制定“智能时代规则”的话语权——未来的科技竞争，很大程度上就是“抢数据、解数据”的竞争。
要突破三道“技术难关”
要让感官结构化数据真正发挥作用，得先解决三个核心技术问题：怎么精准采集数据、怎么高效处理数据、怎么把数据变成知识。
第一道关是“感知设备升级”，让机器能“摸透”人类感官的细节。比如激光触觉传感器，不用碰到物体就能测出表面的精细结构；生物味觉芯片，能直接分析物质的分子、识别味道；还有神经接口设备，能尝试解读大脑里传递感官信号的生物电。这些设备让机器的“感知能力”越来越接近人。
第二道关是“计算架构革新”，解决“数据太多处理不过来”的问题。现在有了专门处理“时空序列数据”的处理器，算力和能效都大幅提升；还有智能路由系统，能在海量数据里自动挑出关键信息；边缘设备(比如手机、传感器)和云端能协同工作，从“收集数据”到“生成知识”能实时完成，形成了高效的“认知闭环”。
第三道关是“知识体系重构”，让数据能“用起来”。比如跨模态转换技术，能把“触觉的节奏”和“嗅觉的信号”变成统一的格式，让不同感官的数据能互相对比；自适应记忆系统，能把机器的操作经验变成“可复用的技能模板”；还有数字孪生平台，能融合力学、声学、光学模型，验证结构化数据的准确性。
这三道关环环相扣：感知设备解决“能拿到数据”，计算架构解决“能处理数据”，知识重构解决“能用好数据”。现在各国的科技竞争，也重点集中在这三个领域。
新智能时代要来了
随着技术难关一个个被突破，感官结构化数据的力量正在改变我们的生活，从城市运行到医疗教育，再到文化保护，都在被它重塑。
未来的自动驾驶会更安全。车子不只是“看到路面积水”，还能通过“声波和水的相互作用”算出水的表面张力，结合“轮胎震动的频率”“水花的运动规律”，精准算出不同速度下要踩多深的刹车。它把物理规律变成了决策依据，安全保障会比现在强得多。
医疗教育会彻底告别“经验传授”。外科医生戴的智能手套，不只是传递“摸起来软不软”，还能显示“切除组织时的热量分布”“血管压力的波动”“不同组织分离时的力学变化”。这些可量化的数据，能让新手快速掌握手术技巧，不用再靠“师傅带徒弟”慢慢悟。
文化遗产能实现“数字永生”。比如敦煌壁画的数字化，早就不只是拍照片记录颜色了。现在会建一个综合模型：包含矿物颜料的“光响应特征”(就像颜料的指纹)、洞窟里的声学共鸣规律，甚至洞窟里空气流动的细微力感。这样一来，就算过几百年，后人也能通过数据“感受”到敦煌壁画的真实状态。
这场变革会分三步走：第一步是“感知具身化”，让机器有能“接触现实”的数字躯体，收集真实体验；第二步是“认知语境化”，让机器理解现实世界的结构和规则；第三步是“决策自主化”，让机器能在模拟环境里提前演练、预判风险、优化选择。
当机器能通过结构化数据，真正“感受”到这个有温度、有质地、有声音的世界时，我们其实在重新定义“智能”。以前的AI是“靠概率猜答案的高手”，未来的AI会变成“能理解世界本质的思考者”。那些让我们头疼的AI“幻觉”，会慢慢消失在结构化数据构建的“真实认知”里。
这不只是机器的进化，更是人类认知方式的大变革。当数据里装满了现实世界的物理规律，数字智能终会在“现实”这面镜子里，找到自己的“灵魂”——一种源于理解、而非单纯计算的智能。
委员档案：舒 勇，第十四届全国政协委员、民进中央开明画院副院长、湖南省新的社会阶层人士联合会执行主席
来源：人民政协报
发布于：北京市道正网配资提示：文章来自网络，不代表本站观点。
