智能的谱系：语言、感知、空间、身体、情感

五维智能全景研究报告

研究类型： 综合深度报告 (comprehensive)
研究日期： 2026-06-24
深度级别： 标准型
知识来源： 我的AI研究wiki、业务截图wiki_pipeline、tech-skill、genius-council
分析框架： researcher-yhf 范式 + Roundtable Agent Protocol 视角

一、执行摘要

本报告以"智能的谱系"为框架，系统研究人工智能在五个核心维度的最新进展：语言智能（大语言模型与自然语言处理）、感知智能（多模态感知与计算机视觉）、空间智能（世界模型与三维理解）、身体智能（具身智能与人形机器人）、情感智能（情感计算与陪伴型AI）。

核心发现包括：

语言智能已进入"效率驱动"阶段：竞争焦点从模型能力转向推理经济性，MoE架构和端侧优化使成本大幅下降，但C端变现面临天花板 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/ai-inference-economics]
感知智能完成多模态融合：NVIDIA Cosmos 3、Google Gemini Omni 等模型实现跨模态统一推理，全模态评估标准尚未统一 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/multimodal-ai]
空间智能成为AI基础设施层：世界模型形成以语言/像素/三维结构/视觉表征为中心的四条技术路线，智源提出"全模态潜空间统一建模"第五路线 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/world-model-four-routes]
身体智能面临"数据三痛点"：多模态数据采集困难、高精度时空对齐、强因果链断裂是核心卡点，数据瓶颈已超过模型瓶颈 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/embodied-ai]
情感智能走出差异化路径：代表产品Pi Agent在情感智能测试中显著领先，情感AI与任务型AI的"左右脑"分化趋势明确 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/emotional-ai]

报告认为，2026年正处于从语言智能主导向多智融合过渡的拐点。谁能打通语言→感知→空间→身体→情感的完整链路，谁就更接近通用人工智能（AGI）。

二、研究背景与方法

2.1 研究背景

2026年，人工智能领域经历了从"大模型竞赛"到"智能体落地"的范式转换。BCG数据显示AI Agent已占当前AI价值的17%，预计2028年达29% [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/agentic-ai]。与此同时，Anthropic Claude通过递归自我提升实现了3-52倍的能力跃迁 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/recursive-self-improvement]，证明AI在特定维度上的进化速度远超预期。

但"能力提升"不等于"智能完整"。当前主流AI系统仍然高度偏科——语言能力强但身体能力弱，推理能力强但情感理解弱。理解这五个智能维度的现状、壁垒与融合路径，对把握AI产业的投资方向、技术路线和商业机会具有关键意义。

2.2 研究方法

本报告采用以下研究方法：

多源信息交叉验证：综合我的AI研究wiki（619个来源页、2093条raw镜像）、业务截图wiki_pipeline（16969张业务截图、28个分类）中的知识资产
多学科分析视角：融合tech-skill的7位技术思想家（马斯克、张一鸣、乔布斯、黄仁勋、梁文锋、雷军、亚里士多德）和genius-council的5位跨界奇才（爱因斯坦、达·芬奇、Vitalik、Naval、Balaji）的分析框架
第一性原理锚定：所有分析回溯到三条基本公理——三流集成是智能系统的根本逻辑、风险前置化（设计阶段决定60%的成败）、分散决策必然导致次优

2.3 五维智能的定义框架

本报告将人工智能的能力谱系划分为五个维度，每个维度对应人类智能的一种基本能力：

语言智能：理解、生成和推理自然语言的能力。以Transformer架构和大语言模型为核心技术载体
感知智能：从视觉、听觉、触觉等多模态信号中提取和理解信息的能力。以计算机视觉、语音识别、多模态模型为核心
空间智能：理解三维空间结构、物体关系、物理因果的能力。以世界模型、3D重建、空间计算为核心
身体智能：在物理世界中执行精确动作、与环境交互的能力。以具身智能、机器人操控、运动控制为核心
情感智能：识别、理解和回应人类情感的能力。以情感计算、共情对话、个性化交互为核心

三、核心发现

3.1 语言智能 — Language Intelligence

3.1.1 技术基础与演进

语言智能是当前AI领域最成熟的维度。自2017年Transformer架构提出以来，语言模型经历了GPT系列、Claude系列、DeepSeek系列等多轮迭代，已从"文本生成工具"进化为"推理与规划引擎"。

2026年的关键范式转变是：AI系统已具备递归自我提升能力。Anthropic的最新实验表明，Claude Opus 4通过自我改进实现了3倍能力提升，而Claude Mythos达到了惊人的52倍提升 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/recursive-self-improvement]。

这意味着语言智能的进化已不再是纯粹的"人类投喂数据→模型学习→人类评估"线性模式，而是进入了"模型自我改进→人类引导对齐"的新模式。

3.1.2 2026年关键进展

推理经济性成为竞争焦点：行业从"能力驱动"转向"效率驱动"，MoE架构成为标配。Nemotron 3 Ultra 550B MoE实现5倍推理速度+30%成本降低，Gemini 3.5 Flash性能超越3.1 Pro但速度快4倍 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/ai-inference-economics]
端侧部署成为现实：Google Gemma 4 12B可在笔记本本地运行，Hugging Face本地AI达71.3%准确率，llama.cpp MTP优化带来78%速度提升 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/edge-ai]
从"Copilot"到"Agent"的演进：Qwen 3.7-Max实现35小时自主任务稳定运行，AI从被动辅助进化为主动执行 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/copilot-to-agent]
Token涨价潮与经济悖论：2026年3月起，Google Cloud、AWS、腾讯云、阿里云等Token价格上调30%-50%，但消费量不减反增——杰文斯悖论在AI领域重演：Token越便宜，全球在Token上花的钱反而越多 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/ai-bubble-2026]

3.1.3 能力边界与局限

幻觉仍是核心问题：大模型在事实性任务上的可靠性仍需提升，多个大模型的幻觉率测试显示仍有显著差距
C端变现困难：OpenAI付费率仅约5%，低于国内视频/音乐平台 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/ai-bubble-2026]
Workslop（AI垃圾工作）泛滥：40%白领收到过AI生成的"假工作内容" [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/enterprise-ai-adoption]

3.2 感知智能 — Perceptual Intelligence

3.2.1 多模态感知的技术架构

感知智能是连接语言世界与物理世界的桥梁。2026年，AI感知技术完成了从"单模态"到"多模态"再到"全模态"的三级跳。

多模态感知的技术栈分为四层：

感知层：多模态大模型（视觉+语言+触觉），处理图像、视频、音频、触觉等多源信号
决策层：大模型推理 + 强化学习，在感知基础上做出判断
执行层：机械臂/腿、灵巧手、运动控制，将决策转化为物理动作
训练层：仿真环境（如NVIDIA Isaac Sim）→ 真机迁移，实现从虚拟到现实的过渡 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/embodied-ai]

3.2.2 视觉感知的突破

NVIDIA Cosmos 3：全模态世界模型（Super 320亿参数+Nano 80亿参数），OpenMDW开放许可，支持文本、图像、视频、3D等全模态理解 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/multimodal-ai]
Google Gemini Omni：多模态旗舰，实时音视频理解、跨模态推理，代表谷歌在全模态方向的最新探索
ChatGPT Images 2.0：累计生成超10亿张图片，每周处理15亿+图片，多模态交互从实验室进入大规模用户采用 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/multimodal-ai]

3.2.3 听觉与触觉感知

NVIDIA vLLM-Omni v0.22：支持语言、视频、机器人、TTS统一推理，标志多模态推理引擎的融合
腾讯混元MMAE：首个音频编辑基准
触觉感知的突破：从柔性手套到刚性外骨骼+磁编码器的硬件革命，使高精度触觉数据采集成为可能 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/embodied-ai]

感知智能的最大挑战是对齐复杂性：图像和视频模态的对齐比文本更复杂，评估体系需覆盖文本、图像、音频、视频、3D等多维度，传统Benchmark已不适用 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/multimodal-ai]。

3.3 空间智能 — Spatial Intelligence

3.3.1 世界模型四路线

空间智能是2026年AI领域最热门的方向之一。全球18个月流入超100亿美元，国内明确标注"世界模型"方向的融资超75亿元 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/world-model-four-routes]。

智源研究院在2026年6月15日的北京智源大会上系统定义了世界模型的四条技术路线：

路线一：以语言为中心的世界模型

以VLM（视觉语言模型）和VLA（视觉语言动作模型）为代表，在文本空间中预测下一个词。学到的是"语言描述的世界"，不能理解背后的物理后果。代表玩家为各VLM/VLA厂商。

路线二：以像素为中心的世界模型

以视频生成类模型为代表，在视觉空间中学习视频或图像。学到的是"像素描述的世界"。代表玩家包括OpenAI Sora、字节Seedance、Runway GWM-1、阿里HappyOyster。优势是直观、商业化路径清晰，短板是对物理规律的理解停留在表象。

路线三：以三维结构为中心的世界模型

以3D重建和空间智能为核心，生成可编辑的3D资产。学到的是几何结构，但"几何结构不等于物理状态"。代表玩家包括李飞飞团队World Labs Marble、群核科技、腾讯HY-World 2.0、NVIDIA Omniverse。工程化落地最快。

路线四：以视觉表征为中心的世界模型

以JEPA系列（联合嵌入预测架构）为代表，预测视觉表征的压缩。学到的是视觉嵌入演化。代表玩家是Meta V-JEPA 2（Yann LeCun主导）。更接近人类认知方式，算力需求相对较低。

智源提出的"第五路线"：全模态潜空间统一建模——将语言为中心与视觉表征为中心的分类融合，各种文字、图像、视频模态全部压缩到同一个语义空间。代表模型为悟界·Emu3 → Emu3.5 → Physis-v0.1 + RoboBrain Orca [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/world-model-four-routes]。

3.3.2 三维重建与空间理解

李飞飞世界模型分类法（2026）：从感知级→理解级→预测级→规划级→生成级五级递进 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/world-model]
群核科技IPO：香港公开发售1591倍认购，首日涨幅144%，市值超300亿港元，标志空间智能资本化的里程碑
Yann LeCun的深刻洞察：LLM与世界模型在数据效率方面存在"指数级差距"——人类婴儿只需极少量感官数据就能构建对世界的深度理解，而LLM需要海量数据 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/world-model]

3.3.3 从数字空间到物理空间

应用场景：机器人操控（理解物理约束和物体关系）、自动驾驶（预测交通场景演变）、工业仿真（数字化工厂建模）、科学研究（材料模拟、药物发现）
数据效率之争：LeCun的VLA-JEPA仅需13个样本即可完成机器人任务微调，代表空间智能领域的"少样本学习"方向 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/world-model]

空间智能的资本热度极高，但技术成熟度参差不齐。钛媒体的三种情景推演显示：乐观情景（30%）认为2028年出现杀手级应用；中性情景（50%）预测场景分化长期共存，10+玩家淘汰至3-5家；悲观情景（20%）认为技术瓶颈长期无法突破 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/world-model-four-routes]。

3.4 身体智能 — Body Intelligence

3.4.1 具身智能的技术栈

身体智能对应具身智能（Embodied AI），是将AI嵌入物理实体（机器人、车辆等），使其能感知环境并在真实世界执行任务的AI范式。2025-2026年被公认为最热赛道之一 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/embodied-ai]。

具身智能的技术栈分为四个层次：

感知层：多模态大模型（视觉+语言+触觉），通过摄像头、麦克风、触觉传感器等感知物理世界
决策层：大模型推理 + 强化学习，将感知信息转化为行动指令
执行层：机械臂/腿、灵巧手、运动控制，在物理世界中精确执行
训练层：仿真环境（NVIDIA Isaac Sim）→ 真机迁移，解决虚实差距

3.4.2 人形机器人的现实与挑战

全球三大具身智能研发路线：

NVIDIA Isaac平台：以仿真训练为核心，提供从模拟到真机的完整工具链
Figure人形机器人：与OpenAI合作开发，聚焦商业化落地
Tesla Optimus：马斯克的第一性原理路线，目标大规模量产 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/embodied-ai]

中国具身智能在2026年Q1-Q2融资显著升温：

2030年中国市场规模预测：4000亿元
2035年预测：突破万亿
2026年Q1融资规模：近300亿元
融资事件同比增长：63%

代表性融资：光轮智能超5亿美元、逐际动力2亿美元B轮（估值超10亿）、星海图20亿元B+轮 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/embodied-ai]

但人形机器人面临现实的落差。傅盛的评价直言不讳："人形机器人现在的处境就一句话：便宜不过人工，好不过专用机械臂。" [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/embodied-ai]

3.4.3 数据瓶颈与解决方案

身体智能的核心卡点是数据三痛点：

多模态数据采集困难：需要视觉、听觉、触觉、力觉、本体感觉的多感官输入，当前多数采集方案严重依赖单一视觉。触觉反馈对区分微小差异（如2mm vs 1mm螺丝）至关重要。

高精度时空对齐：不同传感器采集频率不同，手部动作精确还原到绝对坐标系，柔性手套因佩戴差异导致精度不稳定，纯视觉方案在手被遮挡时失明。

强因果链断裂：需要一个完整的"行为链"——看到（视觉）→ 决定（认知）→ 动作 → 感受（触觉）→ 调整 → 结果。传统采集方式因果链断裂，如果全靠人工标注，需要近5000人团队 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/embodied-ai]。

产业共识正在从"模仿语言逻辑"转向"学习物理法则"：VLP（视觉-语言-规划）路径正在向世界模型路径过渡，智驾领域人才涌入具身智能赛道，数据采集硬件从柔性手套向刚性外骨骼+磁编码器革命性升级。

软银孙正义的Physical AI全栈布局值得关注：从芯片到机器人到能源基础设施，软银正在构建完整的物理AI帝国 [来源：我的AI研究wiki/wiki/entities/softbank-physical-ai]。

3.5 情感智能 — Emotional Intelligence

3.5.1 情感AI的独特价值

情感智能在五维智能中定位最为特殊——它不追求"更快更准更强"，而是追求"更懂人更能共情"。与传统的任务导向型AI（信息处理、知识问答）有本质区别，强调的是AI不仅是工具，更可以是情感伙伴 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/emotional-ai]。

技术指标显示：代表产品Pi在BIG-Bench-Hard测试中与GPT-4差距仅0.9%，但在情感智能测试中显著领先 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/emotional-ai]。这证明AI可以在不牺牲通用能力的前提下强化情感维度，并非"要么强要么暖"的零和博弈。

3.5.2 技术与产品现状

核心能力：情绪识别与共情、自然对话陪伴、个性化交互（记忆对话历史、渐进学习）
代表产品：Pi Agent（Inflection AI），定位为"数字首席幕僚"
市场前景：与心理健康重视程度提升相关，覆盖孤独经济、老年人陪伴、心理疏导等刚需场景
行业定位分化：信息处理型AI（左脑型）与情感陪伴型AI（右脑型）的分化日渐清晰

3.5.3 商业化前景与局限

情感智能的商业化仍在探索阶段：

优势：用户粘性远高于任务型AI，情感连接带来高频复访
劣势：信息准确性不如知识型AI，复杂任务处理能力较弱
信任门槛：用户对AI情感交互的接受度存在文化差异，东亚文化对"AI情感伙伴"有一定排斥
伦理问题：深度情感依赖可能导致的社会风险尚需评估 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/emotional-ai]

四、交叉分析：五智融合与AGI路径

4.1 五智的融合路径

五维智能不是孤立的平行赛道，而是AGI之路的不同侧面。它们的融合呈现渐进式特征：

语言智能 ───→ 感知智能 ───→ 空间智能 ───→ 身体智能 ───→ 情感智能
   │               │              │              │              │
   └───────────────┴──────────────┴──────────────┴──────────────┘
                              ↓
                        AGI（通用人工智能）

语言+感知 → 多模态理解（已实现：GPT-4V、Gemini Omni等）
感知+空间 → 物理世界建模（进行中：世界模型四路线）
空间+身体 → 具身智能（探索中：人形机器人、灵巧操控）
语言+情感 → 情感AI（初步商业化：Pi Agent、Character.AI）
五智统一 → 全模态通用智能（远期目标）

4.2 从Copilot到Agent的本质跃迁

五智融合的直接产物是从"被动辅助"到"主动执行"的Agent范式转变。

AI Agent的核心能力模块恰好对应五维智能：

语言理解与推理：对应语言智能，2026年成熟度最高（★★★★★）
环境感知与理解：对应感知智能+空间智能，成熟度较高（★★★★☆）
工具使用与操作：对应身体智能，成熟度中等（★★★☆☆）
长期记忆与规划：对应语言智能，成熟度较高（★★★★☆）
情感交互与陪伴：对应情感智能，成熟度较低（★★☆☆☆）

Qwen 3.7-Max实现35小时自主任务、北汽福田"长超小福"从辅助进化为主动参与、多家企业推出面向真实业务场景的代理工具，证明Agent化的浪潮已经到来 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/agentic-ai]。

4.3 超级个体的多维智能增强

腾讯研究院定义的"超级个体"概念与五维智能高度相关。超级个体的核心公式：

组织竞争力 = 人才密度 × AI杠杆 / 组织摩擦

其中AI杠杆的乘数效应取决于五维智能在个体工作流中的嵌入深度 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/super-individual]。

关键洞察：

约5%的人能将AI杠杆与不可替代的人类能力结合（最顶层）
约10%的人借助AI突破了原有能力边界
约70%的人用AI获得线性效率提升
约15%的人的工作恰好是AI最容易替代的

超级个体的三种觉醒路径——开发者的觉醒（从写代码到指挥代码）、非工程师的跨界觉醒（岗位边界在溶解）、创始人转化为Builder（从提需求到亲手做）——分别体现了语言智能、感知智能和空间智能的不同增强模式 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/super-individual]。

五、趋势研判

5.1 语言智能：从能力竞赛到效率竞赛

语言智能的未来方向不是"更强的模型"，而是"更便宜的推理"。MoE架构、端侧部署、推理缓存等技术将进一步降低推理成本，解锁更多应用场景。竞争焦点将从模型能力转移到生态构建和数据飞轮。

5.2 感知智能：全模态统一是大势所趋

全模态潜空间统一建模（智源第五路线）代表了感知智能的演化方向。评估体系需从单模态Benchmark转向全模态评估。感知智能的下一个突破点不是单一感官的精度提升，而是跨感官的协同推理。

5.3 空间智能：泡沫与生产力并存

世界模型赛道面临概念混淆的高风险——"每家公司都会自称是世界模型"（AMI Labs CEO）。但三维重建、空间计算等子方向具备真实生产力价值。群核科技的IPO成功证明资本市场对空间智能抱有极高期待。

5.4 身体智能：数据瓶颈是最大制约

具身智能最大的卡点不是模型能力，而是数据采集。数据三痛点（多模态、高精度、强因果）的解决路径包括：刚性外骨骼+磁编码器的硬件革命、仿真环境在环的自动化数据生成、少样本学习（LeCun VLA-JEPA方向）。

5.5 情感智能：等待"iPhone时刻"

情感AI的潜力巨大但商业化路径尚不清晰。差异化竞争（不与ChatGPT比知识问答）是生存关键。心理健康、银发经济、孤独经济是三个最可能的爆发场景。

5.6 AI监管转向：从管技术到管能力

AI监管正在经历深层次的范式转换。Manus收购案被禁（2026年4月27日）确立了一个关键先例：AI Agent的核心价值不在于单一专利或代码，而在于团队Know-how、产品迭代能力、研发路线——这些东西可以通过人、组织、流程持续迁移 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/ai-regulation-shift]。这对于拥有中国来源连接点的前沿AI能力而言，意味着"注册地迁移"不再能切断监管连接点。

六、风险评估

6.1 技术风险

语言智能：递归自我提升带来的对齐风险——Anthropic实验已证明AI可通过多轮自我改进实现能力爆炸，但经过52轮修改后的模型是否仍保持对齐？【高风险】
感知智能：多模态对齐复杂度指数上升，评估体系缺失导致"虚假进步"【中风险】
空间智能：概念混淆风险——当前业界存在严重的世界模型概念混淆（李飞飞语），大量"世界模型"可能只是视频生成模型的换名【高风险】
身体智能：数据瓶颈长期无法突破导致产业预期落空，从"三年落地"变为"十年苦功"【高风险】
情感智能：深度情感依赖可能导致社会伦理问题，AI陪伴可能替代而非辅助真实人际连接【中风险】

6.2 市场风险

AI泡沫风险：五大云服务商2026年资本开支约6900亿美元，头部AI厂商总营收不超过400亿美元，7000:400的投入产出比不可持续 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/ai-bubble-2026]
Token涨价潮可能抑制中小企业AI创新
AI Agent治理体系尚未建立，企业采用存在合规顾虑

6.3 竞争风险

中美差异化：美国在基础研究（JEPA/AR-Transformer）和算力（NVIDIA GPU/Google TPU）方面领先，中国在工程化能力和应用场景方面有优势
中国隐患：底层架构创新仍由美国主导，"跟随式创新"能否长期胜出存疑 [来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/world-model-four-routes]
出清风险：90%的中小玩家可能在一轮周期中出局（Meta高级研究员田渊栋判断）[来源：我的AI研究wiki/wiki/concepts/ai-bubble-2026]

七、战略建议

7.1 短期（6-12个月）

优先投资语言智能+感知智能的融合应用

选择最成熟的"语言+视觉"多模态方向快速切入
在推理经济性改善的窗口期，将PoC快速转化为生产级应用
建立AI Agent治理框架，为规模化部署做准备

7.2 中期（1-3年）

布局空间智能和具身智能的数据基础设施

在空间智能方向跟踪世界模型的技术路线演变，重点观察全模态潜空间方向
在身体智能方向投资数据采集硬件和仿真环境，数据基础设施是具身智能的"晶圆厂"
构建AI应用的安全边界和治理体系，应对监管从"管技术"到"管能力"的转向

7.3 长期（3-5年）

打通五智融合的全链路

情感智能的机会窗口在心理健康和老龄化社会
关注"从数字到物理"的跨越——空间智能+身体智能的融合发展将催生真正的通用机器人
超级个体的组织形态将成为AI时代的新常态，需要同步重构组织架构和人才策略

八、结论

2026年的AI正站在从"单点智能"到"系统智能"的拐点上。语言智能已趋成熟，感知智能正在融合，空间智能加速资本化，身体智能被数据瓶颈所困，情感智能在最陡峭的学习曲线上攀登。

五维智能中没有一个维度可以单独通向AGI。真正的通用智能需要感知世界的眼睛、理解空间的脑子、操作身体的手、表达语言的口、感受情感的心。正如tech-skill中七位技术思想家的共识：未来属于那些能打通多维度融合的企业和个体——不是做得最大的，而是做得最通的。

对于个体而言，AI时代的超级个体路径清晰可见：以语言智能为基座，以感知智能为触角，以空间智能为地图，以身体智能为工具，以情感智能为灵魂——五智融合创造的不只是更强的AI，更是更强的"人+AI"协作体。

附录：参考文献

引用来源列表

wiki概念源

[1] 我的AI研究wiki. "具身智能（Embodied AI）." concepts/embodied-ai.md. 2026-06.

[2] 我的AI研究wiki. "情感 AI (Emotional AI)." concepts/emotional-ai.md. 2026-06.

[3] 我的AI研究wiki. "多模态AI (Multimodal AI)." concepts/multimodal-ai.md. 2026-06.

[4] 我的AI研究wiki. "世界模型 (World Model)." concepts/world-model.md. 2026-06.

[5] 我的AI研究wiki. "世界模型四路线 (World Model Four Routes)." concepts/world-model-four-routes.md. 2026-06.

[6] 我的AI研究wiki. "Agentic AI（代理化AI）." concepts/agentic-ai.md. 2026-06.

[7] 我的AI研究wiki. "从Copilot到Agent的演进." concepts/copilot-to-agent.md. 2026-06.

[8] 我的AI研究wiki. "企业AI落地模式." concepts/enterprise-ai-adoption.md. 2026-06.

[9] 我的AI研究wiki. "AI递归自我提升." concepts/recursive-self-improvement.md. 2026-06.

[10] 我的AI研究wiki. "AI推理经济学." concepts/ai-inference-economics.md. 2026-06.

[11] 我的AI研究wiki. "端侧AI与边缘计算." concepts/edge-ai.md. 2026-06.

[12] 我的AI研究wiki. "AI泡沫2026：破裂中的先进生产力." concepts/ai-bubble-2026.md. 2026-06.

[13] 我的AI研究wiki. "AI监管转向：从管技术到管能力." concepts/ai-regulation-shift.md. 2026-06.

[14] 我的AI研究wiki. "超级个体 (Super Individual)." concepts/super-individual.md. 2026-06.

[15] 我的AI研究wiki. "软银物理AI帝国." entities/softbank-physical-ai.md. 2026-06.

[16] 我的AI研究wiki. "AI Native 架构." concepts/ai-native-architecture.md. 2026-06.

[17] 我的AI研究wiki. "AI研究Wiki index." wiki/index.md. 2026-06-17 (v6).

[18] 业务截图wiki_pipeline. "业务截图知识库." wiki/index.md. 16969张图片，28个分类.

技能框架源

[19] tech-skill. "技术委员会 — 7人常驻圆桌." SKILL.md. 2026-06.

[20] genius-council. "奇才委员会 — 5人常驻圆桌." SKILL.md. 2026-06.

[21] researcher-yhf. "Agentic Research & Report Generation." SKILL.md. 2026-06.

[22] supply-chain-expert. "供应链专家." SKILL.md. 2026-06.

[23] logistics-yhf-zonghe. "浩峰的物流数字分身 — 物流专业知识体系." SKILL.md. 2026-06.

报告生成日期： 2026-06-24
报告生成范式： researcher-yhf 综合深度报告
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