北京
DeepMind 掌門(mén)人 Demis Hassabis 關(guān)于 AGI 的分享，為AI 創(chuàng)業(yè)者給了一個(gè)新的思考方向。行業(yè)此前沉迷大模型參數(shù)競(jìng)賽，卻忽略了 AI 對(duì)物理世界的認(rèn)知短板，而 Hassabis 提出的 “世界模型 + 自動(dòng)實(shí)驗(yàn)” 雙輪驅(qū)動(dòng)，恰恰點(diǎn)破了 AGI 落地的核心痛點(diǎn)。
更具有啟發(fā)的觀點(diǎn)是：與其在通用大模型賽道內(nèi)卷，不如聚焦垂直領(lǐng)域的 “小閉環(huán)”。比如 DeepMind 用 Veo、Genie 讓 AI 理解物理規(guī)律，用自動(dòng)實(shí)驗(yàn)室突破材料研發(fā)，這種 “先解決具體場(chǎng)景問(wèn)題，再沉淀通用能力” 的思路，正是中小創(chuàng)業(yè)公司的機(jī)會(huì)所在。
而 “科研閉環(huán)” 理念 ——AI 從提問(wèn)到驗(yàn)證再到迭代的自主能力，這不僅是技術(shù)方向，更是商業(yè)模式的新可能?；蛟S不必追求像 DeepMind 般的宏大敘事，但完全可以在醫(yī)療檢測(cè)、新材料篩選等垂直場(chǎng)景，搭建輕量化的 “虛擬模擬 + 實(shí)體驗(yàn)證” 閉環(huán)，這才是當(dāng)下更務(wù)實(shí)的破局點(diǎn)。
這條不靠參數(shù)堆砌、重在智能重構(gòu)的道路，是否可以重塑了AGI的實(shí)現(xiàn)路徑？人類(lèi)與AI共同探索的未來(lái)又將是什么樣？以下，Enjoy：
來(lái)源 | AI 深度研究員
（谷歌DeepMind 播客年終篇 Demis Hassabis 訪談精華）
2025 年 12 月 16 日，Google DeepMind 播客更新了這一季的最后一期。對(duì)話 Demis Hassabis，全長(zhǎng)超過(guò) 50 分鐘。
不是發(fā)布會(huì)，也不是復(fù)盤(pán)產(chǎn)品。
開(kāi)場(chǎng)一句就定了基調(diào)：別只盯著產(chǎn)品發(fā)布（look beyond the product launches）。聊的是未來(lái)十年最根本的兩件事。
Hassabis說(shuō)，通往 AGI 得先把兩件事做成：
一件叫世界模型，讓 AI 真正理解物理與空間；
一件叫自動(dòng)實(shí)驗(yàn)，讓 AI 能動(dòng)手解決材料、聚變這些基礎(chǔ)問(wèn)題。
但更重要的是，這兩件事必須連起來(lái)，形成一個(gè)完整的科研閉環(huán)：AI 能自己提問(wèn)、自己驗(yàn)證、自己迭代。
Hassabis 認(rèn)為，AGI 不是生成模型的終點(diǎn)，而是科研閉環(huán)的起點(diǎn)。
01世界模型：AI 不止理解句子，還得看懂世界
Hassabis 說(shuō)，世界模型一直是他的核心關(guān)注點(diǎn)。這不是新想法，但到了2025年，不做不行了。
過(guò)去幾年，語(yǔ)言模型會(huì)寫(xiě)、會(huì)答、會(huì)總結(jié)，看起來(lái)無(wú)所不能。Hassabis承認(rèn)，語(yǔ)言包含的世界信息比預(yù)期多，甚至比語(yǔ)言學(xué)家想象的都多。但他指出一個(gè)矛盾：這些模型可以在國(guó)際數(shù)學(xué)奧林匹克拿金牌，卻會(huì)在小學(xué)幾何題上出錯(cuò)；它能生成驚艷圖像，卻不理解杯子為什么不會(huì)飄在空中。
問(wèn)題出在哪？它們沒(méi)有世界模型。
所謂世界模型，就是 AI 對(duì)物理現(xiàn)實(shí)的直覺(jué)理解能力，比如什么能倒、什么會(huì)動(dòng)、東西會(huì)以什么方式變化，空間是怎么構(gòu)成的，時(shí)間是怎么推移的。
更關(guān)鍵的是，很多東西根本無(wú)法用語(yǔ)言描述：傳感器數(shù)據(jù)、電機(jī)角度、氣味、觸感。人類(lèi)從小就靠身體學(xué)會(huì)這些，但語(yǔ)言模型只讀過(guò)書(shū)、沒(méi)接觸過(guò)物理世界。
DeepMind 的解決方案是幾個(gè)產(chǎn)品：
Veo：理解視頻里的運(yùn)動(dòng)、液體流動(dòng)、光線變化
Genie：憑空生成可互動(dòng)的游戲世界，帶空間結(jié)構(gòu)和物理反饋
Sima：讓AI化身在虛擬環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)，練出感知、行動(dòng)、反應(yīng)的能力鏈條
Genie 和 Sima 可以互相作用。Genie生成世界，Sima在里面探索，兩個(gè) AI 形成訓(xùn)練閉環(huán)。這可能讓 AI 自動(dòng)設(shè)置任務(wù)、解決任務(wù)，難度不斷遞增，無(wú)需人類(lèi)介入。這是繼 AlphaGo 之后，DeepMind 第二次嘗試讓 AI 自我進(jìn)化。
但 Hassabis 也承認(rèn)，這些模型目前只是“看起來(lái)真實(shí)”。
如果用牛頓三定律測(cè)試，會(huì)發(fā)現(xiàn)它們只是近似。對(duì)于機(jī)器人來(lái)說(shuō)，這個(gè)精度還不夠。DeepMind正在用游戲引擎創(chuàng)建物理基準(zhǔn)，像做高中物理實(shí)驗(yàn)一樣，測(cè)試 AI 是否真的理解了世界的運(yùn)行規(guī)律。
如果你能模擬這個(gè)世界，那就說(shuō)明你真的理解了它。
這也解釋了為什么世界模型是 AGI 的前置條件。AGI 的目標(biāo)不是更好的 chatbot，而是能在物理世界中行動(dòng)的智能體。
從機(jī)器人到 AR 助手，再到終極游戲，所有這些都需要 AI 先理解物理世界如何運(yùn)作。
簡(jiǎn)單說(shuō)，世界模型是 AI 走出純數(shù)字空間的必經(jīng)之路。
02自動(dòng)實(shí)驗(yàn)：AI 不只說(shuō)得像，更要?jiǎng)邮肿?/strong>
語(yǔ)言模型能講故事，世界模型能構(gòu)建環(huán)境，但真正讓 AI 參與現(xiàn)實(shí)的那一步，是實(shí)驗(yàn)。
Hassabis 說(shuō)，我們做 AlphaFold 的時(shí)候，就想證明一件事：AI 不只是工具，它可以成為真正的科研參與者。
現(xiàn)在，DeepMind 正在把這件事做大。
（CNBC：在英國(guó)，DeepMind成立首個(gè)全自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室）
2025 年 12 月 10 日，DeepMind 與英國(guó)政府達(dá)成合作，要在 2026 年建立DeepMind的第一個(gè)全自動(dòng)化科學(xué)實(shí)驗(yàn)室。這是一臺(tái)從頭設(shè)計(jì)、完全集成Gemini的科研引擎。它每天能合成并測(cè)試數(shù)百種材料，由多學(xué)科研究團(tuán)隊(duì)監(jiān)督，但實(shí)驗(yàn)的執(zhí)行、數(shù)據(jù)分析、方向調(diào)整，主要由 AI 和機(jī)器人完成。
研究方向集中在幾塊硬骨頭：
更高效的電池材料
室溫超導(dǎo)體
新一代低損耗半導(dǎo)體
這些都不是模型生成個(gè)答案能解決的事，而是真要走進(jìn)實(shí)驗(yàn)室、接觸物質(zhì)、試錯(cuò)迭代。
和 AlphaFold 比，差別在哪？
AlphaFold 證明了AI可以預(yù)測(cè)，它用算力窮盡蛋白質(zhì)的可能折疊方式，輸出的是數(shù)字答案。
自動(dòng)實(shí)驗(yàn)室要證明的是AI可以驗(yàn)證，它要真的合成物質(zhì)、測(cè)量性能、發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、改進(jìn)配方。前者是數(shù)字世界的突破，后者是物理世界的突破。
Hassabis 表示，這一步的意義不止是提效，更是讓 AI 真正進(jìn)入科學(xué)的內(nèi)部流程。過(guò)去，AI 輔助的是科研周邊工作：文獻(xiàn)總結(jié)、圖像識(shí)別、數(shù)據(jù)標(biāo)注?，F(xiàn)在，它開(kāi)始參與假設(shè)提出、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)驗(yàn)證，甚至能反過(guò)來(lái)修正最初的研究思路。
材料科學(xué)是最適合做這件事的領(lǐng)域。
因?yàn)樗刃枰罅吭囧e(cuò)（一個(gè)新材料配方可能要測(cè)試幾千次），又有明確驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)（測(cè)一下電阻、強(qiáng)度、熔點(diǎn)就知道行不行）。這讓 AI 的自主實(shí)驗(yàn)成為可能。
速度是關(guān)鍵。Hassabis 提到的室溫超導(dǎo)體、聚變材料，都是困擾人類(lèi)幾十年的問(wèn)題。不是因?yàn)槔碚摬粔?，而是因?yàn)樵囧e(cuò)太慢。如果 AI 能把材料篩選速度提升100倍，那能源革命可能真的只需要10年。
除了自動(dòng)實(shí)驗(yàn)室，DeepMind 還在與美國(guó)核聚變技術(shù)研發(fā)商 Commonwealth Fusion Systems 合作，用 AI 幫助控制托卡馬克反應(yīng)堆中的等離子體。這是核聚變商業(yè)化的最后一道坎。
用 Hassabis 的話說(shuō)：AGI 的前提不是更聰明，而是更能動(dòng)手。
03閉環(huán)是關(guān)鍵：AI 要能自己提問(wèn)、動(dòng)手、再推理
前兩節(jié)講的是兩件事：世界模型讓 AI 看懂世界，自動(dòng)實(shí)驗(yàn)讓 AI 動(dòng)手驗(yàn)證。但真正讓 AGI 變得可能的，不是它們各自有多強(qiáng)，而是它們能不能連起來(lái)，跑通一個(gè)完整的認(rèn)知閉環(huán)。
Hassabis 的原話是：我們過(guò)去在訓(xùn)練回答者，現(xiàn)在要訓(xùn)練研究者。
什么意思？
關(guān)鍵在于如何讓感知和行動(dòng)形成循環(huán)。DeepMind的做法是：把第一節(jié)提到的Genie和Sima連接起來(lái)。
Genie 根據(jù)需要即時(shí)生成場(chǎng)景（比如重力變化、摩擦力變化的環(huán)境）
Sima 在里面完成挑戰(zhàn)（搬箱子、避障、尋找目標(biāo)）
任務(wù)失敗或成功，都成為 AI 自我學(xué)習(xí)的材料。兩個(gè)AI在彼此的思維中互動(dòng)，卻不知道對(duì)方是誰(shuí)。Genie 不知道 Sima 是另一個(gè)AI，它只是把Sima當(dāng)成玩家。Sima也不知道世界是AI創(chuàng)造的，它只是在完成任務(wù)。
這創(chuàng)造了一個(gè)可能無(wú)限擴(kuò)展的訓(xùn)練循環(huán)：Sima 想學(xué)什么，Genie 就能即時(shí)創(chuàng)造什么。你可以自動(dòng)設(shè)置和解決數(shù)百萬(wàn)個(gè)任務(wù)，難度不斷遞增，完全不需要人類(lèi)介入。
如果把這個(gè)循環(huán)抽象出來(lái)，你會(huì)看到一個(gè)完整的科研流程：
提出問(wèn)題（要解決什么？）
生成場(chǎng)景（在哪種條件下測(cè)試？）
執(zhí)行任務(wù)（模擬、行動(dòng)、實(shí)驗(yàn)）
整理反饋（數(shù)據(jù)、結(jié)論、優(yōu)化）
再提出更好的問(wèn)題（迭代進(jìn)入下一輪）
這個(gè)過(guò)程，過(guò)去只有科學(xué)家在做?，F(xiàn)在，AI 開(kāi)始具備類(lèi)似能力。
這個(gè)循環(huán)不只是為了訓(xùn)練更好的模型。Hassabis 提到，同樣的技術(shù)可以用來(lái)創(chuàng)造更智能的游戲 NPC，也可以用來(lái)訓(xùn)練機(jī)器人。因?yàn)闄C(jī)器人需要的能力和游戲智能體高度重疊：感知環(huán)境、規(guī)劃路徑、執(zhí)行動(dòng)作、從失敗中學(xué)習(xí)。
Genie+Sima 形成的虛擬閉環(huán)，和第二節(jié)提到的自動(dòng)實(shí)驗(yàn)室，構(gòu)成了兩個(gè)平行的自主研究系統(tǒng)：一個(gè)在數(shù)字世界跑通邏輯，一個(gè)在物理世界驗(yàn)證假設(shè)。
所以 AGI 不只是一個(gè)更大的模型，而是一個(gè)能自己生成任務(wù)、動(dòng)手驗(yàn)證、推理更新的智能體。
簡(jiǎn)單說(shuō)，它必須能像研究者那樣工作。
結(jié)語(yǔ)AGI 的門(mén)口，不在參數(shù)里
Hassabis 給出的這條通往 AGI 的路線，不靠更大模型，也不靠更強(qiáng)算力，而是靠 AI 真正“理解世界”和“改變世界”的能力。
世界模型是基礎(chǔ)，讓 AI 看清因果；
自動(dòng)實(shí)驗(yàn)是手段，讓 AI 驗(yàn)證認(rèn)知。
這不是模型優(yōu)化，而是智能的重構(gòu)。
未來(lái)，AI 會(huì)自己提問(wèn)、自己試驗(yàn)、自己修正。到那時(shí)，我們對(duì)知識(shí)、科學(xué)甚至思維的定義，可能都得重新寫(xiě)一遍。
識(shí)自AI
本文由AI深度研究院出品，內(nèi)容整理自 Demis Hassabis 在 Google DeepMind 播客的訪談等網(wǎng)上公開(kāi)素材，屬翻譯分析性質(zhì)。內(nèi)容為翻譯整理與觀點(diǎn)提煉，未經(jīng)授權(quán)，不得轉(zhuǎn)載。
https://www.youtube.com/watch?v=PqVbypvxDto&t=3s
https://x.com/GoogleDeepMind/status/2000985655715807599
https://deepmind.google/blog/strengthening-our-partnership-with-the-uk-government-to-support-prosperity-and-security-in-the-ai-era/?referrer=grok.com
https://www.cnbc.com/2025/12/11/googles-ai-unit-deepmind-announces-uk-automated-research-lab.html
來(lái)源：官方媒體/網(wǎng)絡(luò)新聞，
排版：Atlas
編輯：深思
主編：圖靈
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