北京
DeepMind 掌門人 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)競賽，卻忽略了 AI 對物理世界的認(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 “先解決具體場景問題，再沉淀通用能力” 的思路，正是中小創(chuàng)業(yè)公司的機(jī)會所在。
而 “科研閉環(huán)” 理念 ——AI 從提問到驗(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、新材料篩選等垂直場景，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？人類與AI共同探索的未來又將是什么樣？以下，Enjoy：
來源 | 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。對話 Demis Hassabis，全長超過 50 分鐘。
不是發(fā)布會，也不是復(fù)盤產(chǎn)品。
開場一句就定了基調(diào)：別只盯著產(chǎn)品發(fā)布（look beyond the product launches）。聊的是未來十年最根本的兩件事。
Hassabis說，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)問題。
但更重要的是，這兩件事必須連起來，形成一個(gè)完整的科研閉環(huán)：AI 能自己提問、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，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。
過去幾年，語言模型會寫、會答、會總結(jié)，看起來無所不能。Hassabis承認(rèn)，語言包含的世界信息比預(yù)期多，甚至比語言學(xué)家想象的都多。但他指出一個(gè)矛盾：這些模型可以在國際數(shù)學(xué)奧林匹克拿金牌，卻會在小學(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飄在空中。
問題出在哪？它們沒有世界模型。
所謂世界模型，就是 AI 對物理現(xiàn)實(shí)的直覺理解能力，比如什么能倒、什么會動(dòng)、東西會以什么方式變化，空間是怎么構(gòu)成的，時(shí)間是怎么推移的。
更關(guān)鍵的是，很多東西根本無法用語言描述：傳感器數(shù)據(jù)、電機(jī)角度、氣味、觸感。人類從小就靠身體學(xué)會這些，但語言模型只讀過書、沒接觸過物理世界。
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，無需人類介入。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“看起來真實(shí)”。
如果用牛頓三定律測試，會發(fā)現(xiàn)它們只是近似。對于機(jī)器人來說，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。
簡單說，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 不只說得像，更要?jiǎng)邮肿?/strong>
語言模型能講故事，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，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，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。這是一臺從頭設(shè)計(jì)、完全集成Gemini的科研引擎。它每天能合成并測試數(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，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)、測量性能、發(fā)現(xiàn)問題、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。過去，AI 輔助的是科研周邊工作：文獻(xiàn)總結(jié)、圖像識別、數(shù)據(jù)標(biāo)注。現(xiàn)在，它開始參與假設(shè)提出、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)驗(yàn)證，甚至能反過來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試幾千次），又有明確驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)（測一下電阻、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，都是困擾人類幾十年的問題。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：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、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，跑通一個(gè)完整的認(rèn)知閉環(huán)。
Hassabis 的原話是：我們過去在訓(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。
Genie 根據(jù)需要即時(shí)生成場景（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)，卻不知道對方是誰。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)百萬個(gè)任務(wù)，難度不斷遞增，完全不需要人類介入。
如果把這個(gè)循環(huán)抽象出來，你會看到一個(gè)完整的科研流程：
提出問題（要解決什么？）
生成場景（在哪種條件下測試？）
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）
再提出更好的問題（迭代進(jìn)入下一輪）
這個(gè)過程，過去只有科學(xué)家在做?，F(xiàn)在，AI 開始具備類似能力。
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)可以用來創(chuàng)造更智能的游戲 NPC，也可以用來訓(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。
簡單說，它必須能像研究者那樣工作。
結(jié)語AGI 的門口，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，AI 會自己提問、自己試驗(yàn)、自己修正。到那時(shí)，我們對知識、科學(xué)甚至思維的定義，可能都得重新寫一遍。
識自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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