編者按
當AI在算法的迷宮中不斷迭代，卻始終隔著一層“磨砂玻璃”眺望真實世界時，全國政協委員、畫家舒勇以藝術家獨有的敏銳，捕捉到了技術突破的關鍵命題——在科學與藝術的交融中，為AI注入“感知世界的靈魂”。他提出“科學家用藝術家的思維思考，藝術家以科學家的眼光創作”，這一理念恰與當下AI發展的核心訴求不謀而合：讓機器跳出“孤立數據”的桎梏，真正擁有如人類般多感官協同的“真實觸感”。
作為文化藝術領域推動AI與創作融合的破壁者，本文正是來自舒勇在實踐中的深層思考。他以“感官結構化數據”為核心，層層剖析了AI從“碎片化認知”走向“全息化感知”的突破路徑。從視覺還原光的運動軌跡、聽覺解碼聲音的傳播邏輯，到觸覺量化物體的立體反饋，再到將“緊張”“平衡”等抽象感受拆解為可計算的生理數據，文中所呈現的六大感知維度革新，本質上是用科學的“精準”，構建了藝術般“完整”的世界認知。這正呼應了舒勇所言“跳躍性與閃點性思維是人類核心競爭力”——AI要打破“一本正經的謬誤”，既需要科學家對物理規律的嚴謹把控，也需要如藝術家般對“整體體驗”的追求，讓數據不再是孤立的音符，而是能奏響“感官交響樂”的樂譜。
在智能經濟崛起、科技競爭日趨激烈的當下，感官結構化數據已成為堪比石油的“核心礦產”。文章不僅揭示了其在自動駕駛、醫療教育、文化遺產保護等領域的應用潛力，更指出其背后的深層價值：當藝術的“整體性思維”與科學的“規律性認知”碰撞，AI才能真正跨越“巴別塔”的隔閡，從“概率猜題的高手”蛻變為“理解世界本質的思考者”。這既是技術的進化，更是人類認知方式的革新——正如舒勇以AI畫作探索創作邊界，我們也在科學與藝術的交織中，重新定義“智能”的未來。
想象一個孩子光著腳站在海邊的場景：海水漫過腳背時，又涼又癢的觸感和沙子從腳趾間溜走的感覺一起襲來；海風一吹，鼻子立刻聞到了大海獨有的咸腥味；耳朵里能聽到海浪拍打沙灘的聲音，還夾雜著海鷗的叫聲；陽光灑在海面上，像無數顆碎鉆在閃爍——這不是簡單的“冷”“咸”“響”之類單獨的感受，而是所有感官混在一起、互相呼應的完整體驗。不用別人教，孩子憑著身體的感覺就懂了“大海是什么樣的”。可現在的人工智能，偏偏就缺了這種“用身體感知世界”的能力。
再看現在的AI技術，它對世界的認知就像隔著一層磨砂玻璃。比如看一張海邊的照片，AI能算出沙子有多少種顏色，卻永遠體會不到“沙子蹭腳和海水托著腳”的獨特觸感；它能分析出海浪聲音的頻率，卻沒法感受到“海風吹過，臉上的水珠變涼”那種細微的舒服勁兒。我們人類感知世界，是眼睛、耳朵、鼻子、皮膚的感受在腦子里融合成一首“交響樂”，但AI的視覺、聽覺、觸覺就像被關在不同的小房間里，彼此不溝通。我們現在給AI搭建的認知體系，其實就是一座“各說各話”的“數據孤島”。
而“感官結構化數據”，就是要拆掉這座隔絕的塔。它不是簡單地給AI多喂點數據、提高點精度，而是要徹底改變AI理解世界的底層邏輯——在數字世界里，重建一個和現實幾乎一樣的“感官全息圖”。每一個數據點，都能對應到真實世界的時間、空間，符合物理規律，還能通過不同感官的信息互相印證。有了這個基礎，AI才能真正擁有“生命感”，才能自己形成對世界的認知。
給AI畫一張“現實全息圖”
現在AI采集數據的方式正在大變革，新的感知體系讓機器對世界的“理解”越來越深。這種進步，主要體現在六個核心的感知維度上。
先說視覺。以前AI看東西，就是分析一張靜態圖片，現在它能模擬“光和物質怎么相互作用”。比如看到樹影搖晃，AI不只是認識“這是樹影”，還能算出特定波長的光怎么被樹葉吸收、露珠怎么讓光線折射、樹枝晃動時影子會怎么跟著動。它能還原光影背后的物理原理，就像“看到了光的運動軌跡”。
再看聽覺。AI現在不只是分辨聲音的頻率，還能模擬“聲音從產生到被人聽到的全過程”。比如聽到一個物體振動的聲音，AI會先算“聲音怎么被耳朵的形狀改變”“耳膜怎么對不同頻率的聲音產生反應”，最后還能對應到大腦怎么解碼這個聲音。甚至能通過對比“物體本身該有的振動規律”和“實際聽到的聲音”，判斷聲音是不是真的、有沒有被偽造。
觸覺的進步更明顯。以前AI測觸覺，就是算“壓力有多大”，現在它能還原物體表面的立體結構。比如摸一個軟東西，AI能算出“手碰到時熱量怎么傳遞”“軟材料會怎么變形”，甚至能在材料快要壞的時候，通過“變形不符合常規規律”提前察覺。
還有嗅覺和味覺。現在AI能從分子層面分析氣味和味道：氣味變成了“揮發性分子在空間里怎么擴散”的數據圖，味覺變成了“味蕾上哪些受體被激活”的概率圖。它還能搞懂“為什么味道濃淡和分子數量不是簡單的正比關系”，破解了感官刺激的復雜規律。
身體的“位置感”也被精準量化了。比如抬手這個動作，AI會把手臂當成“機械連桿”，算每個關節怎么動；判斷平衡，會模擬“耳朵里的淋巴液怎么因為身體傾斜而晃動”。以前說“用力時覺得沉”“站不穩頭暈”，這些模糊的感受，現在都能對應到具體的物理數據，比如關節受力的大小、淋巴液流動的速度。
甚至身體內部的感受，也能被拆解成數據。比如遇到壓力時，AI能算出“神經信號怎么傳”“腎上腺素怎么釋放”“激素釋放后身體怎么反過來調節”，把“緊張”這種抽象感受，變成了一套可計算的生理反應流程。
這六個維度的進步，核心是把以前“零散的、孤立的數據”，變成了“符合物理規律、能互相印證的完整體系”。感官結構化數據，成了機器理解世界的“通用語言”——既包含自然規律，又能讓機器像人一樣“感受現實”。
讓AI不再“胡說八道”
AI有時候會“一本正經地說錯話”（也就是產生“幻覺”），根本原因是它的認知沒有“物理世界規律”來約束。要解決這個問題，得建立一套“多層驗證體系”，讓AI的判斷始終錨定現實。
這套體系的核心是“多感官數據融合的物理模型”，能拼出環境的“全景圖”。比如看到“森林里的樹被風吹得倒向同一個方向”，以前的AI可能會誤解成“有人故意擺的造型”，但有了結構化數據的AI會立刻驗證：用紅外掃描，沒發現工具加熱的痕跡；用次聲波監測，沒聽到機器運作的聲音；看樹葉的斷面，是自然撕裂的樣子；查氣象數據，正好有強風經過。這些物理證據串在一起，就不會讓AI瞎猜了。
更關鍵的是“用物理定律做約束”，給AI畫一條“不能逾越的線”。比如監控里看到一個東西“飄在空中”，AI不會直接信“它在飄”，而是用物理定律驗證：算重力加速度，看它的運動軌跡符不符合“下落規律”；用雷達測實際位置，看是不是視覺誤差；模擬空氣流動，看有沒有可能被氣流托起來；再看貨架的受力數據，是不是東西沒放穩。基礎的物理定律，成了AI判斷“真假”的硬標準。
傳統經驗也能被“數字化”，變成AI的知識。比如中醫說的“滑脈”（摸起來像珠子滾過），以前只能靠醫生手感，現在能用高密度傳感器測“動脈搏動的波形”，用血流模型算“血管彈性和血液黏稠度的關系”，再結合幾千個孕婦的脈診數據，把“滑脈”變成了可計算的物理指標。老經驗就這樣在數字世界里“活”了過來。
最后還有“多源證據印證”的終極防線。比如收到“玻璃沒聲音就碎了”的報告，AI會同時查三個數據：用聲學傳感器掃高頻聲音，看有沒有玻璃斷裂的細微聲響；用光學系統跟蹤碎片軌跡，看符不符合力學規律；用應力成像儀看裂紋，看是不是玻璃本身的脆性導致的。只要有一個證據不符合物理規律，AI就會啟動“懷疑機制”，不會輕易下結論。
這套體系讓AI的判斷越來越貼近現實，而感官結構化數據就是“指南針”——不管AI怎么分析，最終都要回到“物理現實”這個根本上。
未來十年科技競爭的“核心礦產”
現在全球都在拼智能技術，感官結構化數據已經成了“戰略資源”，就像以前的礦產一樣重要。它的價值，主要在三個領域體現。
首先，它能讓AI自己“學東西”，形成“知識循環”。比如機器人摸一個陶瓷杯，能感知到“熱量傳遞的速度”“表面摩擦的大小”，這些數據會立刻更新它的知識庫。以后再碰到類似的杯子，它不用人再教就能處理。在工業安全模擬里，用結構化數據建的“熱油飛濺模型”，比實際做危險實驗更靠譜；甚至醫療領域積累的“生物組織彈性數據”，能直接用到工業機床的控制上。不同領域的結構化數據能互相借鑒，成了AI進化的“養料”。
其次，它是未來“智能經濟”的“隱形骨架”。比如智能汽車的座艙要做好體驗，得融合好多結構化數據：皮革的觸感反饋、香氛分子的擴散軌跡、引擎振動的頻率。手術機器人要安全，得有“人體組織穿刺阻力”“器官形變特征”的數據庫。智慧城市要運轉順暢，得知道“建筑怎么影響風聲”“雨天光線怎么散射”“氣流怎么改變壓力”。這些數據織成的網絡，會像現在的電力一樣，支撐新經濟的發展。
在國家競爭層面，它還在重新劃分“科技邊疆”。北歐國家在凍原下埋傳感器，收集土地的物理數據；東亞企業在研究“喝茶時喉嚨的感受”和“茶葉分子”的關系；軍事強國在建“復雜戰場環境”的數據庫。這些數據和當地的地理、生態、產業緊密相關，成了“專屬資源”。誰掌握了關鍵領域的結構化數據，誰就有了制定“智能時代規則”的話語權——未來的科技競爭，很大程度上就是“搶數據、解數據”的競爭。
要突破三道“技術難關”
要讓感官結構化數據真正發揮作用，得先解決三個核心技術問題：怎么精準采集數據、怎么高效處理數據、怎么把數據變成知識。
第一道關是“感知設備升級”，讓機器能“摸透”人類感官的細節。比如激光觸覺傳感器，不用碰到物體就能測出表面的精細結構；生物味覺芯片，能直接分析物質的分子、識別味道；還有神經接口設備，能嘗試解讀大腦里傳遞感官信號的生物電。這些設備讓機器的“感知能力”越來越接近人。
第二道關是“計算架構革新”，解決“數據太多處理不過來”的問題。現在有了專門處理“時空序列數據”的處理器，算力和能效都大幅提升；還有智能路由系統，能在海量數據里自動挑出關鍵信息；邊緣設備（比如手機、傳感器）和云端能協同工作，從“收集數據”到“生成知識”能實時完成，形成了高效的“認知閉環”。
第三道關是“知識體系重構”，讓數據能“用起來”。比如跨模態轉換技術，能把“觸覺的節奏”和“嗅覺的信號”變成統一的格式，讓不同感官的數據能互相對比；自適應記憶系統，能把機器的操作經驗變成“可復用的技能模板”；還有數字孿生平臺，能融合力學、聲學、光學模型，驗證結構化數據的準確性。
這三道關環環相扣：感知設備解決“能拿到數據”，計算架構解決“能處理數據”，知識重構解決“能用好數據”。現在各國的科技競爭，也重點集中在這三個領域。
新智能時代要來了
隨著技術難關一個個被突破，感官結構化數據的力量正在改變我們的生活，從城市運行到醫療教育，再到文化保護，都在被它重塑。
未來的自動駕駛會更安全。車子不只是“看到路面積水”，還能通過“聲波和水的相互作用”算出水的表面張力，結合“輪胎震動的頻率”“水花的運動規律”，精準算出不同速度下要踩多深的剎車。它把物理規律變成了決策依據，安全保障會比現在強得多。
醫療教育會徹底告別“經驗傳授”。外科醫生戴的智能手套，不只是傳遞“摸起來軟不軟”，還能顯示“切除組織時的熱量分布”“血管壓力的波動”“不同組織分離時的力學變化”。這些可量化的數據，能讓新手快速掌握手術技巧，不用再靠“師傅帶徒弟”慢慢悟。
文化遺產能實現“數字永生”。比如敦煌壁畫的數字化，早就不只是拍照片記錄顏色了。現在會建一個綜合模型：包含礦物顏料的“光響應特征”（就像顏料的指紋）、洞窟里的聲學共鳴規律，甚至洞窟里空氣流動的細微力感。這樣一來，就算過幾百年，后人也能通過數據“感受”到敦煌壁畫的真實狀態。
這場變革會分三步走：第一步是“感知具身化”，讓機器有能“接觸現實”的數字軀體，收集真實體驗；第二步是“認知語境化”，讓機器理解現實世界的結構和規則；第三步是“決策自主化”，讓機器能在模擬環境里提前演練、預判風險、優化選擇。
當機器能通過結構化數據，真正“感受”到這個有溫度、有質地、有聲音的世界時，我們其實在重新定義“智能”。以前的AI是“靠概率猜答案的高手”，未來的AI會變成“能理解世界本質的思考者”。那些讓我們頭疼的AI“幻覺”，會慢慢消失在結構化數據構建的“真實認知”里。
這不只是機器的進化，更是人類認知方式的大變革。當數據里裝滿了現實世界的物理規律，數字智能終會在“現實”這面鏡子里，找到自己的“靈魂”——一種源于理解、而非單純計算的智能。
來源：人民政協報