摘要：
人 工 智 能（AI） 自 1956 年达特茅斯会议正式提出以来，经历了数次技术浪潮与寒冬。于海斌院士指出，AI 的发展可分为四个阶段 ：符号逻辑推理阶段（1950s-1980s）：以 知 识 表 达 和专家系统为核心，但受限于知识获取的困难，最终因实用性不足进入第一次寒冬。神经网络连接阶段（1980s-2000s）：辛顿（Geoffrey Hinton）等人提出反向传播算法，推动神经网络发展，但受限于算力和数据，应用场景有限。深度学习阶段（2010s 至今）：以卷积神经网络（CNN）和斯坦福大学李飞飞团队构建的 ImageNet 数据库为标志，AI 在图像识别等领域实现突破，识别率从 60% 提升至超越人类水平。具身智能（Embodied AI）阶段（2020s 起）：AI 从纯数据驱动转向与物理世界交互，强调智能体通过身体、环境与任务的协同实现认知与行为进化。图灵早在计算机理论初期即提出两种智能路径——“离身智能”（如ChatGPT 依赖纯数据推理）与“具身智能”（需与物理设备结合）。然而，具身智能因技术复杂度高长期滞后，直到机器人学、神经科学和心理学的交叉融合为其提供了新思路。
