日前，第22届中国计算机大会（CNCC2025）在哈尔滨隆重开幕，以“数智赋能、无限可能”为主题，旨在深度探讨数字智能技术的前沿进展与未来趋势，积极响应国家“人工智能+”行动计划，为推动计算技术与经济社会深度融合贡献智慧。本届大会注册人数突破1.2万人，汇聚了来自全球计算机领域的顶尖学者、产业领袖、青年学子及国际组织代表。
大会期间，由网易伏羲承办的“从连结主义到符号主义：探寻智能体技术生长路径与产业新机遇”主题分论坛成功举办，本届论坛汇聚了来自高校、科研院所及产业界的多名顶尖学者与行业专家，聚焦游戏AI、具身智能、群体智能三大核心方向，通过学术报告、案例分享、产学研对话等形式，深入探讨智能体技术从理论创新到产业落地的跃迁路径。会议期间，网易伏羲还举行了2025年首期课题授牌仪式并发布了二期课题相关信息。
本次论坛邀请了来自上海交通大学、北京大学、中国科学技术大学等优秀专家团队参与分享，围绕论坛主题展开深入交流探讨，借此契机共同推动学术界与产业界的紧密合作与发展。
论坛开幕之际，网易伏羲负责人范长杰博士发表致辞。智能体技术作为AI皇冠上的明珠，正在实现从“感知驱动”到“认知驱动”的关键跃迁，从被动响应转向主动理解、推理与决策。在技术路线层⾯，从连结主义聚焦的深度表征学习，到符号主义核⼼的逻辑推理与知识表⽰，⼆者不再是孤⽴的分⽀。得益于连结主义技术的持续突破，不同类型与层级的智能体系统正在被更充分地整合，为现实世界复杂问题的分治求解、知识符号系统的抽象复⽤开辟了新的技术演进路径。
网易伏羲作为⽹易集团旗下专注AI研究与应⽤的实验室，一直秉持着“⼈机协作，万物有灵”的理念，依托⽹易游戏的海量数据与虚拟交互技术积累在游戏AI、具⾝智能、群体智能等前沿⽅向上，不仅深耕技术，更致⼒于推动产学研的深度融合落地。范长杰博士呼吁学术界与产业界携手，共同破解智能体技术在数字世界、物理世界及智能体协同中的挑战，推动技术从实验室走向产业应用。
北京大学杨耀东团队：去中心化的高效多智能体强化学习
北京大学杨耀东教授团队带来了《去中心化的高效多智能体强化学习》相关研究成果。设计可扩展的智能决策方法是实现大规模人工智能系统的关键挑战之一，而现有的中心化学习范式因通信和数据需求过高导致扩展性受限，难以实现群体协作智能规模化。课题提出了一种去中心化策略优化框架，通过解耦全局动态特性和局部动态模型学习将决策模型扩展至具有数百智能体的复杂系统，并得到了有效验证。
在百万级人口的城市交通路网中，该成果成功使通信代价降低70%；在电力系统光伏调度中，通过动态调整各节点发电策略，电力系统的功率损失降低10%，同时理论证明了其全局信息估计的误差边界，为开发大规模人工智能系统提供了潜在可行方案。
上海交通大学晏轶超：高精度数字人的三维表征与生成式学习
上海交通大学晏轶超教授分享了《高精度数字人的三维表征与生成式学习》课题成果，旨在突破传统手工建模的局限，实现更高效、保真和灵活的数字人创建。
· 三维人脸编辑。针对现有方法数据需求高、编辑不直观等问题，提出HyperStyle3D模型，通过 Hypernetwork融合CLIP与ID损失共同监督训练，还基于扩散模型支持文本引导的整体风格迁移与局部属性编辑，实现精细属性调整；
· 三维服装生成。提出SewingLDM多模态潜扩散模型，解决版型泛化、高维学习难等问题，在 GarmentCode dataset上实现了定量指标优于现有方案；
· 三维人体驱动方面。通过大规模运动数据采集和扩散模型，实现文本引导的自然动作生成，并探索人-机-物交互的迁移应用，如机器人运动控制。
他认为，随着持续研究深入，未来有望促进人-数字人-机器人的统一建模和虚实融合创新。
中国科学技术大学黄振亚：众包平台标注者能力认知建模与真值推断算法应用
中国科学技术大学黄振亚教授围绕《众包平台标注者能力认知建模与真值推断算法应用》展开深入分享，聚焦解决人工智能发展中高质量标注数据的获取难题。传统专家标注成本高昂，而众包标注虽具成本优势，却面临算法验证难、标注者异构能力建模难和真值推断更新难三大挑战。研究团队构建了大规模长期数据集NetEaseCrowd，为算法测试提供基础。在异构标注者能力建模方面，创新提出层次化元学习框架解决冷启动与认知异质性问题，并设计IRT-Router核心框架权衡LLM标注成本与性能（成本不足GPT-4o的1/30，表现提升3%），还构建推理增强的RouterAgent提升任务分配可解释性；在真值推断上，创新提出了增量真值推断算法InTruth，实现高效在线增量推断和标注者能力的增量更新，提升效率与准确性。
该课题成果已落地网易有灵众包平台，数据质量提升并降低标注成本70%，并发表多篇高水平论文和专利，推动众包智能技术迈向标准化和实用化。
网易伏羲吴润泽：基于网易伏羲有灵众包的人机协作视觉理解
网易伏羲吴润泽博士以智能货柜商品审核为例，展示了网易伏羲人机协作视觉理解技术的应用。基于网易伏羲有灵众包平台的人机协作视觉理解方案，旨在解决智能货柜商品审核中纯AI识别覆盖不全、纯人工审核成本高的痛点。平台构建了完整协作机制：
· 一是置信度校准，事前结合视频信息预判AI模型准确率，事后通过外挂小模型优化置信度，精准划分AI与人工任务边界；
· 二是多人答题，基于标注者历史画像与黄金标注筛选人员，结合陪审团定理聚合标签，保障结果可靠；
· 三是回报分解，按任务难度与标注正确率分配报酬，避免“大锅饭”，激励优质智能体。
在智能货柜商品审核等落地场景中，该方案实现识别率提升至99%，响应时间小于180秒，解决AI视觉落地“最后一公里”问题，验证了“人机协同”在视觉理解任务中的商业价值，为智慧社区、智慧工厂等领域提供了可推广的标准化人机协作范式。
网易伏羲陈赢峰：具身智能技术在工程机械智能化中的应用实践
网易伏羲陈赢峰博士分享了《具身智能技术在工程机械智能化中的应用实践》。网易伏羲通过网易有灵人机协作平台突破AI能力不均的瓶颈，同时用人机协作的模式实现“Human-in-the-Loop”采集数据，解决具身智能“物理世界数据采集难”的难题，形成数据闭环。
面对矿业智能化需求多、人口红利消退、作业风险高等行业痛点，团队规划了循序渐进的演进方向：远程遥控、人机协作、全自主作业。自研的“机械智心”具身智能训练框架融合强化学习、专家数据学习、视频数据学习三阶段学习，突破单一学习模式的局限；基于这个框架，团队打造了露天矿山装车场景具身智能模型“灵掘”，在露天矿山装车场景中可达人工效率80%以上、自动作业占比超70%，并能适配不同卡车位置与作业模式。此外，团队开放TB级真实作业视频数据集与百万级挖机示范轨迹数据集，推动行业向安全、智能、绿色方向升级。
在技术交流环节，网易伏羲团队与高校专家们围绕四大核心议题“连结主义-符号主义、游戏AI、具身智能、群体智能”，通过交流碰撞出诸多创新观点，为技术发展提供了新思路。
2025首期课题授牌仪式举办&二期课题指南
交流会上，网易伏羲公开了“课题创新型”与“业务创新型”两类课题资助名单，并举行了首期课题授牌仪式，共计15位专家学者入选。现场，CCF副秘书长、业务总部及学术交流中心总经理束庆山发表了致辞，表示要充分发挥中国计算机学会与网易伏羲双方资源优势，促进中国人工智能领域尖端技术产业进步，推动校企合作、技术成果转化。
此外，网易伏羲还发布了二期课题，以百万级资金投入持续吸引科研力量，共同推动人工智能与产业需求的深度创新。二期课题聚焦人工智能与游戏、数字人、具身智能等前沿交叉领域，发布了11项关键技术课题，旨在通过产学研协同攻关，推动AI技术落地与产业升级。
本次论坛的成功举办，不仅见证了智能体技术 “仿真 - 协同 - 落地” 的闭环⽣态，也明确了从连结主义到符号主义的突破⽅向。智能体技术不仅是学术研究的热点，更是驱动下一轮产业变革的核心引擎。网易伏羲愿意持续携手产学研各界合作伙伴，连接学术前沿与产业需求，共同探寻智能体技术的生长路径，开拓智能时代的产业新机遇。
