仿真智能计算：仿真赋能智能新范式丨「大模型时代下的Agent建模与仿真」读书会·周二直播

导语

集智俱乐部联合山东工商学院副教授高德华、天津大学教授薛霄、北京师范大学教授张江、国防科技大学博士研究生曾利共同发起。读书会自2025年7月8日开始，预计持续分享8周左右。扫码加入Agent建模与仿真的前沿探索之旅，一起共学、共创、共建、共享「大模型时代下的Agent建模与仿真」社区，共同畅想大模型时代人工社会的未来图景！

本周是读书会第五期分享，陈彬教授将聚焦 “仿真智能计算：仿真赋能智能新范式”，解析 AI for Science 趋势与 AI 与仿真的融合颠覆关系，对比 规则驱动 与 LLM 驱动 的社会仿真模式，阐述仿真智能计算新范式的核心内涵与应用，揭示仿真突破传统、赋能智能应对复杂挑战的路径。朱正秋老师将围绕 “仿真赋能智能：无人机具身智能行为建模与仿真方法”，从研究背景切入，介绍军事复杂仿真系统要点，讲解无人机具身智能仿真环境构建与典型任务实践，并展望未来方向，展现仿真赋能智能的场景价值。

分享背景

当前，人工智能（尤其是大语言模型，LLM）的飞速发展正深刻重塑各学科的传统研究范式，其与具体领域的主从关系也在悄然发生转变。在社会计算领域，这一变革尤为显著——传统机理模型所依赖的固定规则，在AI技术的推动下不断演化，使得“仿真”这一经典研究工具的定位面临重新审视。

从研究趋势来看，“AI for Science”已成为重要方向，AI不仅深度融入科学发现过程，更驱动着实验设计与仿真方法的革新，在多学科领域展现出加速科学仿真、设计、控制与发现的共性价值。这一背景下，学界开始探讨：AI究竟是对传统仿真的补充与融入，还是将颠覆其固有逻辑？规则驱动的经典社会仿真与LLM驱动的动态演化实验，究竟哪种路径更能贴近社会系统的“真实性”？

正是在这样的探索中，“仿真智能计算”作为一种新范式被提出——它突破传统仿真的范畴，试图通过AI应对复杂系统的不确定性，既利用传统建模与仿真技术构建“世界模型”，为AI在复杂场景中的学习与成长提供支撑，又通过AI反哺仿真能力的升级。这种范式在无人机具身智能等领域已得到实践，例如通过构建真实或虚拟的仿真环境，赋能智能体实现导航、感知、目标搜索等人机协同任务。

当下，相关研究已涌现出丰富成果，从AI驱动的科学发现理论，到基于LLM的社会仿真平台（如GenSim）、历史冲突模拟（如WarAgent），再到具身智能在空间场景中的应用探索，均体现了这一交叉领域的活力。本次分享正是基于上述背景，聚焦社会计算框架下仿真的重新定位，深入探讨仿真智能计算这一新范式的内涵与实践，以期回应AI时代复杂系统研究的新挑战。

分享简介

从非计算机专业的视角来看，人工智能正在颠覆所有学科原有的秩序，它与具体领域之间 “谁主谁从” 的关系也在悄然改变。因此，本次报告将聚焦社会计算领域，探讨 “仿真” 这一工具的定位重构问题。过去，传统的机理模型定义的种种规则，在人工智能（尤其是大语言模型）的推动下不断演化。如今，“以仿真赋能智能” 逐渐成为学界认可的新研究范式。而“仿真智能计算”的提出，是突破传统仿真研究范畴，借助人工智能应对复杂系统难题的大胆探索——通过传统建模与仿真技术构建 “世界模型”，为人工智能在复杂场景中逐步提升能力提供支撑，这一思路已在无人机具身智能研究中得到充分实践。

分享大纲

一、仿真智能计算：仿真赋能智能新范式

• 1.AI for Science当前发展趋势

• • 1.1 AI融入科学发现

  • 1.2 AI驱动的实验与仿真

• 2.AI加速科学仿真、设计、控制和发现

• • 2.1 多学科领域研究工作的共性

  • 2.2 AI用于科学仿真

  • 2.3 AI用于科学设计与控制

• 3.AI融入仿真，还是颠覆仿真？

• • 3.1 AI融入仿真

  • 3.2 AI颠覆仿真

• 4.规则驱动 or LLM驱动，仿真 or演化实验？

• • 4.1 规则驱动的社会仿真

  • 4.2 LLM驱动的社会仿真

  • 4.3 规则驱动社会仿真平台构建

  • 4.4 社会仿“真”之真

  • 4.5 LLM带来的生成-认知范式

• 5.仿真赋能智能新范式：仿真智能计算

• • 5.1 仿真智能计算的提出

  • 5.2 仿真智能计算的理论基础

  • 5.3 仿真赋能智能

  • 5.4 仿真智能系统工程方法

  • 5.5 仿真赋能智能技术架构

  • 5.6 网真神CE平台的应用

二、仿真赋能智能：无人机具身智能行为建模与仿真方法

• 1.研究背景

• • 1.1基于agent的军事复杂仿真系统

  • 1.2军事复杂仿真系统的基本要素（人、装、环）

  • 1.3军事复杂仿真系统研究范式历程

  • 1.4关注研究武器平台（尤其是无人机）具身智能的契机（政策、技术）

• 2.仿真环境

• • 2.1通用模拟器

  • 2.2基于真实场景重建的模拟器

  • 2.3基于虚拟场景构建的模拟器

• 3.典型工作

• • 3.1任务类型

  • 3.2无人机智能体具身导航

  • 3.3无人机智能体具身感知问答

  • 3.4无人机智能体具身目标搜索

  • 3.5人机协同具身认知共识对齐

• 4.未来展望

• • 4.1生成式具身智能仿真环境

  • 4.2类脑机理驱动的空间智能

  • 4.3具身任务端到端基础模型

  • 4.4基于视频生成模型的城市低空世界模型

核心术语

• AI for Science

• 仿真智能计算

• 具身智能

主讲人介绍

陈彬，电子科技大学智能协同计算技术国家级重点实验室教授、中国仿真学会理事，主要研究方向为仿真智能计算、社会计算、平行应急管理等。主持国家自然科学基金项目等国家级项目十余项，在The Innovation、IEEE多个汇刊等高水平期刊发表相关的学术论文百余篇。现任中国仿真学会人工社会专委会副主任委员、JSSR/系统仿真学报编委。获江苏省科学技术二等奖、中国仿真学会自然科学一等奖、中国指控学会科技进步一等奖等多个科技奖项。

朱正秋，国防科技大学数智建模与仿真国家级重点实验室讲师，长期从事复杂系统建模仿真、群智计算、具身智能等方向研究。以第一/通讯作者在The Innovation、IEEE Trans汇刊、Information Fusion、CCF推荐期刊会议上发表论文20余篇，参与英文专著1部，授权国家发明专利10余项。担任The Innovation青年编委、中国指挥与控制学会大模型与决策智能专业委员会副总干事、中国仿真学会仿真学科工作委员会秘书，Pattern Recognition、系统仿真学报等期刊客座编辑。曾获教育部自然科学奖，中国仿真学会自然科学奖等奖励。

参与时间

2025年8月5日（周二）晚上19:30-21:30

报名加入社群交流

https://pattern.swarma.org/study_group_issue/941?from=wechat

扫码参与，，加入社群，获取系列读书会永久回看权限，与社区的一线科研工作者沟通交流，共同大模型时代的未来人工社会图景。

参考文献

• Wang, H., Fu, T., Du, Y.et al. Scientific discovery in the age of artificial intelligence[J]. Nature 620, 47-60, 2023.

• 吴泰霖. 人工智能加速科学仿真、设计、控制和发现[J]. 计算物理, 2025, 42(2):127-145.

• 陈彬,朱正秋等. SIGD (Simulation Intelligence based Generating Decisions)，一种复杂系统仿真研究的新模式[J]. 系统仿真学报, 2024(12):2993-3012.

• Oriol Vinyals, etc. Grandmaster level in StarCraft II using multi-agent reinforcement learning[J]. Nature 575, 350-354, 2019.

• 王彤等. 基于大语言模型的兵棋推演智能决策技术[J]. 自动化学报, 2025, 51(6): 1205-1217.

• Chen Gao.etc . Large language models empowered agent-based modeling and simulation: a survey and perspectives. Humanities and Social Sciences Communications. https://doi.org/10.48550/arXiv.2312.11970

• GenSim: A General Social Simulation Platform with Large Language Model based Agents. https://doi.org/10.48550/arXiv.2410.04360

• War and Peace (WarAgent): LLM-based Multi-Agent Simulation of World Wars. https://doi.org/10.48550/arXiv.2311.17227

• Liu Y, Chen W, Bai Y, et al. Aligning cyber space with physical world: A comprehensive survey on embodied ai[J]. arXiv preprint arXiv:2407.06886, 2024.

• Feng J, Zeng J, Long Q, et al. A survey of large language model-powered spatial intelligence across scales: Advances in embodied agents, smart cities, and earth science[J]. arXiv preprint arXiv:2504.09848, 2025.

• Li Z, Yu H, Ding Y, et al. Embodied Intelligence for 3D Understanding: A Survey on 3D Scene Question Answering[J]. arXiv preprint arXiv:2502.00342, 2025.

• Zha J, Fan Y, Yang X, et al. How to enable llm with 3d capacity? a survey of spatial reasoning in llm[J]. arXiv preprint arXiv:2504.05786, 2025.

• Zhao Y, Xu K, Zhu Z, et al. Cityeqa: A hierarchical llm agent on embodied question answering benchmark in city space[J]. arXiv preprint arXiv:2502.12532, 2025.

• Xu H, Hu Y, Gao C, et al. Geonav: Empowering mllms with explicit geospatial reasoning abilities for language-goal aerial navigation[J]. arXiv preprint arXiv:2504.09587, 2025.

• Ji Y, Zhu Z, Zhao Y, et al. Towards Autonomous UAV Visual Object Search in City Space: Benchmark and Agentic Methodology[J]. arXiv preprint arXiv:2505.08765, 2025.

• Liu M, Zhu Z, Ai C, et al. Psychology-driven LLM Agents for Explainable Panic Prediction on Social Media during Sudden Disaster Events[J]. arXiv preprint arXiv:2505.16455, 2025.

「大模型时代下的Agent建模与仿真」读书会

集智俱乐部联合山东工商学院副教授高德华、天津大学教授薛霄、北京师范大学教授张江、国防科技大学博士研究生曾利共同发起。读书会自2025年7月8日开始，每周二晚上7:30-9:30进行，预计持续分享8周左右。扫码加入Agent建模与仿真的前沿探索之旅，一起共学、共创、共建、共享「大模型时代下的Agent建模与仿真」社区，共同畅想大模型时代人工社会的未来图景！

核心问题

Agent建模与仿真是什么，核心技术发生了怎样的演变？

大模型时代，Agent建模与仿真会给复杂系统理论带来哪些突破？

大模型如何赋能Agent实现自主思考与动态适应？

大模型驱动的Agent交互会涌现出什么新型的社会现象？

Agent建模与仿真如何改变金融、心理、管理、军事等领域的研究范式？

你将收获

梳理Agent建模与仿真的历史发展脉络与方法论；

掌握一套理解、分析、控制、预测复杂系统的计算实验框架；

掌握基于多主体强化学习的复杂系统优化方法；

领略领域前沿学者的研究体系与科研路径。

详情请见：