AI融合发展的新路径：“知识表征”与“机器认知”的协同

引言：

2025 年，人工智能正站在关键的转折点上。当我们惊叹于大语言模型的 “妙语连珠”，也不得不面对 “智能幻觉”的尴尬；当我们依赖海量数据训练模型时，也被高企的算力成本所困扰。AI 发展的下一个突破口究竟在哪里？

来源：AI生成

一、当 "知识" 与 "认知" 分家：AI 陷入发展困局

当前的 AI 世界，正经历着一场 "分裂危机"。

一方面，基于西方哲学构建的知识表征体系，像一本 "静态百科全书"，虽然能清晰标注概念间的关系，却无法捕捉知识随时间、场景变化的动态特征。这就好比用固定的地图导航变化的路况，难免处处碰壁。

另一方面，依赖原始数据训练的大语言模型（LLM），如同一个 "死记硬背的学生"，虽然能通过统计规律生成流畅文本，却陷入了 "资源消耗黑洞"—— 训练一次千亿参数模型的碳排放量相当于万辆汽车终身排放量，更要命的是，它常常 "不懂装懂"，产生事实性错误的 "智能幻觉"。

知识表征与机器认知的分裂，让 AI 陷入了 "要么僵化、要么盲目" 的两难境地。

二、破局密钥：在动态平衡中重构智能根基

如何让 AI 既具备知识的 "深度"，又拥有认知的 "灵活"？中国智慧给出了答案：

1. 用东方哲学重构知识基因

引入 "动静相济"" 虚实相生 "的辩证思维，打破西方本体论的静态框架。就像中医辨证施治，不再局限于" 病症 - 药物 "的固定映射，而是关注" 病因 - 病机 - 证候 "的动态演变。新型知识表征体系既能标注概念的静态关联，又能记录知识随时间、场景演化的" 生命轨迹 "，让 AI 真正理解知识的" 来龙去脉 "。

2. 给大模型装上 "语义导航系统"

传统大模型训练如同在迷雾中摸索，而新型路径则是先为数据绘制 "语义地图"。通过轻量级模型将原始文本转化为结构化语义数据（比如提取事件主体、时间、因果关系等），再让大模型基于这些 "净化数据" 学习。这就好比让学生先掌握教材大纲，再深入学习具体内容，不仅能跳过无效信息干扰，还能将训练成本降低 60% 以上，同时大幅减少 "幻觉" 问题。

3. 算力分工：让机器学会 "聪明干活"

创新提出 “数训一体化" 两阶段模式：

第一阶段（数据预处理）：用 "轻骑兵" 模型快速解析原始数据，提取核心语义结构，如同给海量数据 "梳辫子"；

第二阶段（大模型训练）：让 "主力部队" 聚焦复杂语义推理，直接跳过语法解析的 "基础课"，专攻逻辑推理、知识融合的 "专业课"。

这种分工让 AI 训练效率提升 3 倍以上，真正实现 "好钢用在刀刃上"。

三、中国企业的破局实践：联著实业的 15 年攻坚

在这场技术突围战中，江苏联著实业股份有限公司交出了亮眼答卷：

1. 制定 "中文语义国家标准"，掌握核心话语权

联合新华社等单位制定《中文新闻语义结构化标注》国家标准（已进入终审阶段），构建起具有中国特色的知识表征体系。这意味着中文语义理解从此有了 "国家标尺"，彻底打破西方在该领域的长期主导。

2. 研发 "语义解析神器"，让数据价值触手可及

自主开发的全自动高保真中文语义解析器（TSP）和知识图谱生成工具，就像 "数据翻译官"，能将海量文本转化为机器可理解的语义结构，成本降低 90% 以上。如今，即使是中小企业，也能轻松获取高质量语义数据，让 AI 应用不再是 "贵族游戏"。

3. 打造 "认知加速引擎"，推动技术落地开花

创新的 "语义结构自适应注意力机制"，让模型能像人类一样 "抓重点"，直接跳过无效信息处理。基于此开发的 TSP-DeepSeek 一体机、智能化知识管理平台等产品，已在金融、政务、媒体等领域落地，实现从 "数据堆积" 到 "智能涌现" 的跨越。

结语：当东方智慧遇见 AI 未来

从静态知识到动态认知，从西方框架到中国方案，这场融合创新不仅是技术突破，更是认知范式的革命。当知识表征成为 AI 的 "智慧基因"，当机器认知拥有动态演化的 "成长能力"，我们正在见证一条具有中国特色的 AI 发展新路径。

这不是简单的技术迭代，而是让 AI 真正理解人类世界的开始 —— 它既能记住千年文明的知识积淀，又能跟上时代变化的步伐。正如联著实业董事长王楠博士所言："我们正在构建的，是让机器像人类一样思考的底层逻辑。"