自进化智能是未来智能的基础设施，能理解复杂世界的真智能
| 数学项 | 物理含义 | AGI含义 |
|---|---|---|
| M∇²δF/δm | 自由能最小化 | 最优行为生成 |
| λ⁻_mW(t) | 外场打断 | 外部冲击、舆论、政策干预 |
| 噪声项 | 热涨落 | 多样性、探索、创新 |
三重梯度机制：
数学保证：
自进化采用物理动力方程模型的数学框架，能够描述连续、动态、非线性的演化过程。相比传统深度学习基于离散神经网络的局限性，该框架能够更好地模拟历史路径依赖和文化传承等复杂社会现象。
独特的价值-因果-智能三重梯度贡献机制，实现智能间的进化，而非简单的参数共享。这种机制使得系统能够在复杂社会环境中自适应地调整策略，形成涌现智能。
通过Lyapunov稳定性理论和Wasserstein-ball鲁棒优化，保证系统在高维复杂环境中的稳定性和可控性。相比传统强化学习容易陷入局部最优的缺陷，展现出更好的系统稳定性。
国家应急管理部久安大模型项目总投资15.8亿元，2025年计划投入7.1亿元。地方招标案例表明政府对AI平台投入巨大，用户文档的国家级平台可直接响应国家战略需求。
中钢集团LLM模型项目金额4350万，中国石油天然气集团ERP升级项目1970万。银行AI风控投入已超过115亿元，企业数字化转型需求巨大。
根据IDC数据，2025年银行业AI风控投入预计将达到150-200亿元规模。GAE引擎通过历史记忆和Wasserstein鲁棒优化提供精准的风险预警服务。
当前国家级AGI平台由三个核心子平台构成，覆盖经济、安全和企业三大领域，具备预测精度>80%的领先能力。
预测能力：
精度表现：预测精度 >80%，领先IMF、OECD、JP Morgan主流模型
安全能力：
实时能力：分钟级W(t)轨迹预测（V6）
企业洞察：
应用范围：可用于国家统计局、工信部、金融监管部门
群体自进化智能的落地实施面临算法黑箱、权限滥用、数据安全等多重风险，需构建完善的风险治理框架确保系统安全可控。
通过ISO/IEC 42001标准要求，实现算法透明度和可解释性。核心方程组公开披露，因果图解释工具实现模型行为可追溯，确保系统决策过程透明可控。
结合区块链和ABAC模型，构建多层次权限体系。政府模块采用RBAC模型，企业模块通过ABAC模型动态控制数据权限，研究机构采用轻量级权限控制。
每季度由国家数据局和第三方机构进行ISO 42001合规审核，重点检查模型鲁棒性和预测误差率。需提交基本权利影响评估报告，确保系统不产生歧视性结果。
| 阶段 | 技术目标 | 关键技术 | 预期成果 |
|---|---|---|---|
| V0.9→V1.0 (2025-2026) | 社会场求解器 | 昇腾NPU并行计算 | INT8量化技术 | 实现百万Agent并行计算 | 社会场建模精度提升20% |
| V2.0 (2026-2027) | 集成因果图解释框架 | 记忆引擎 | Wasserstein鲁棒控制 | 金融风险预测精度达85% | 解释性框架支持决策追溯 |
| V3.0 AGI Hub (2027-2030) | 构建国家级数据协同平台 | 东数西算算力互联 | 跨部委数据接口 | 支持跨部委实时数据交互 | 算力调度效率提升30% |
V1.0阶段采购1000P算力（华为Atlas 900集群），V3.0阶段扩展至10000P。依托国家算力互联网服务平台实现跨区域调度，降低30%硬件投入成本。
V1.0阶段需100人（参考鹏城云脑团队结构），V3.0阶段扩展至300人。80%为青年技术骨干，与鹏城实验室、华为昇腾等机构建立合作。
研发占60%（算法升级、V6稳定性验证），硬件占30%（算力采购），人才占10%（核心团队扩建），确保资源最优配置。
技术特征：
应用能力：
商业价值：
群体自进化智能是人工智能领域的"产业革命"，它通时代创新的智能的泛化与迁移能力，完美实现价值观对齐，最终开启人-智能-社会的有机共生。这一技术不仅将逐步成为人工智能发展的主导方向，还将为政府、企业、军事等领域的决策与控制系统带来根本性变革。
基于Transformer架构的多模态大语言模型，具备推理、规划、学习能力
256量子比特的超导量子处理器，执行复杂算法和密码破解
自适应神经网络，支持在线学习和结构优化
V1.0 核心：结构化自主知识转移与群体协同智能闭环
元学习与资源公平性总分 (M-score)
V1.0 目标达成：通过核心 L_MathFlow 实现高维度通用性。验证通过。
知识迁移代数 (T-max)
SAS V1.0 判据：达成新领域 SOTA 所需代数 (<= 40)。
群体重构速度 (R-speed)
SAS V1.0 判据：适应度恢复到 95% 所需群体迭代步数 (< 4)。
基座模型：12,000 代收敛状态
最大适应度: 99.99% (极限平台期)
V1.0 核心：L_MathFlow (符号流计算)
通过简单任务、复杂任务和非结构化任务的成功率，直观展现通用智能水平。
快速迁移服务 (RMS)
由 T_max=25 代支撑，销售“定制智能生成速度”，按代数节省定价。
主动性结构突变池
周期性输出“抗体包”，解决低多样性风险，为 V1.0 群体提供基因储备。
进化路径可追溯
决策附带 [Origin: Gen 8765] 标签，建立最高层级信任，支撑高额年费。
SAS v1.0.2 整合
Core 3.5 作为单核预警引擎，输出 Wasserstein-2 核心指标。
评估复杂环境下智能稳定性、知识流与自主性水平。这些是 V1.0 的关键迭代成果。