第22届中国计算机大会（CNCC2025）近日在哈尔滨拉开帷幕，以“数智赋能、无限可能”为主题，聚焦数字智能技术前沿动态与未来走向。大会积极响应国家“人工智能+”战略，旨在推动计算技术与经济社会深度融合。此次盛会吸引了全球计算机领域顶尖学者、产业领袖、青年学子及国际组织代表，注册人数突破1.2万人，规模创历史新高。
作为大会重要组成部分，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”主题分论坛引发广泛关注。论坛汇聚了来自高校、科研院所及产业界的数十位顶尖专家，围绕游戏AI、具身智能、群体智能三大方向展开深度探讨。通过学术报告、案例分享、产学研对话等形式，与会者共同梳理智能体技术从理论创新到产业落地的关键路径。
网易伏羲负责人范长杰博士在开幕致辞中指出，智能体技术正经历从“感知驱动”到“认知驱动”的范式转变。他强调，连结主义与符号主义不再是孤立的技术路线，前者在深度表征学习领域的突破为后者提供了逻辑推理与知识表示的新可能。这种技术融合正在推动不同层级智能体系统的整合，为复杂问题的分治求解开辟新路径。范长杰呼吁学术界与产业界加强协作，共同破解智能体技术在数字世界、物理世界及多智能体协同中的挑战。
在技术成果展示环节，北京大学杨耀东教授团队介绍了“去中心化的高效多智能体强化学习”研究。针对大规模人工智能系统扩展性受限的问题，团队提出解耦全局动态与局部模型的学习框架，成功将决策模型扩展至数百智能体的复杂系统。该成果在城市交通路网中降低通信代价70%，在电力系统光伏调度中减少功率损失10%，为开发大规模AI系统提供了可行方案。
上海交通大学晏轶超教授团队则聚焦数字人技术，展示了三维表征与生成式学习的最新突破。其研发的HyperStyle3D模型通过超网络融合CLIP与ID损失，实现文本引导的三维人脸编辑；SewingLDM多模态潜扩散模型解决了服装版型泛化难题，在GarmentCode数据集上表现优于现有方案；在人体驱动方面，团队通过扩散模型实现文本引导的自然动作生成，并探索机器人运动控制等跨领域应用。
中国科学技术大学黄振亚教授团队针对众包平台标注难题，构建了大规模长期数据集NetEaseCrowd。团队提出的层次化元学习框架有效解决了冷启动与认知异质性问题，其设计的IRT-Router框架在标注成本不足GPT-4o的1/30的情况下实现3%的性能提升。增量真值推断算法InTruth的提出，则实现了标注者能力的动态更新，该成果已在网易有灵众包平台落地，降低标注成本70%的同时提升数据质量。
网易伏羲团队展示了多项产学研结合的实践成果。吴润泽博士介绍的智能货柜商品审核方案，通过置信度校准、多人答题和回报分解机制，将识别率提升至99%，响应时间缩短至180秒内。陈赢峰博士分享的工程机械智能化应用，其自研的“机械智心”训练框架融合强化学习与专家数据，打造的“灵掘”模型在露天矿山装车场景中实现人工效率80%以上、自动作业占比超70%。团队还开放了TB级真实作业视频数据集，推动行业智能化升级。
在技术交流环节，与会专家围绕连结主义-符号主义融合、游戏AI创新、具身智能落地、群体智能协同四大议题展开深入讨论。网易伏羲借此机会公布了首期15个“课题创新型”与“业务创新型”课题资助名单，并举行授牌仪式。CCF副秘书长束庆山在致辞中表示，将充分发挥学会与企业的资源优势，促进人工智能领域技术转化与校企合作。
同期发布的二期课题聚焦人工智能与游戏、数字人、具身智能等交叉领域，投入百万级资金支持11项关键技术研究。这些课题旨在通过产学研协同攻关，解决AI技术落地中的共性难题，推动产业升级。网易伏羲表示，将持续搭建学术界与产业界的合作桥梁，共同探索智能体技术的创新路径，为数字经济发展注入新动能。
