WAIC 2026对话|中数睿智韩涵：产业AI要的不是“会说话”，而是“敢担责”

来源：环球网

【环球网科技报道 记者 李文瑶】2026年7月，世界人工智能大会（WAIC）如期而至。相比往年展台上密集亮相的通用大模型“聊天机器人”和AIGC文生图应用，今年的会场内外弥漫着一股更为审慎和务实的气息。

在经历了大模型参数规模的狂飙突进后，行业内外不约而同地将目光投向同一个核心命题：AI如何在实体经济中“担责”？ 尤其是在能源、制造、航空等零容错的关键场景，企业需要的不仅仅是“会说话”的工具，更是一个“敢对账、可验证”的硅基合伙人。

这种从“感知生成”向“理解归因”的需求转移，成为本届WAIC的关注点。今年，中数睿智在大会期间发布的“AI for Reasoning”因果智能体系及其“元因果”认知框架，因其直指大模型“幻觉”与“不可解释”的命门，引发了产业界的高度关注。

“黑盒”焦虑倒逼技术转向，因果推理成破局关键

在过去两年里，以Transformer架构为核心的概率大模型展现了惊人的语言与图像生成能力，但当AI试图从办公室走进工厂车间、从对话窗口接入电网调度系统时，其结构性天花板便暴露无遗。

图灵奖得主Judea Pearl提出的“因果之梯”将认知分为关联、干预、反事实三个层级。当前绝大多数大模型虽已精通底层的“关联层”——善于识别和接续语句，却无法回答“如果改变某个操作参数，设备会如何反应”这类产业界最关心的问题。

“当前AI在通用场景表现出色，但在电力生产、石油勘探、航空发动机监测等场景中，‘大概是对的’远远不够——必须‘知道为什么对’。”中数睿智创始人、董事长韩涵在接受环球网记者采访时表示。

这不仅是技术路线之争，更是产业落地权的争夺。行业观察人士指出，随着《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》等政策文件的出台，央国企的AI建设预算持续加码。然而，若AI无法消除“幻觉”，不能提供可追溯的决策链条，核心生产系统便永远不敢向AI开放控制权。这种“高需求”与“低信任”之间的撕裂，正是WAIC 2026上众多参展商与甲方用户反复拉锯的焦点。

从“静态图谱”到“动态本体”：一场关于因果的工程化升级

事实上，因果推理并非全新概念，统计学和经济学界对其研究由来已久。但在产业实践中，传统的静态因果图谱面临巨大瓶颈：现实世界的业务规则、工况和数据处于持续变动中，一旦图谱固化，很快就会失效，且人工更新成本极高。

这正是中数睿智此次发布的“元因果”框架试图破解的核心矛盾。韩涵在采访中，详细阐释了其技术底层的差异：“我们与市面仅做静态因果图谱或外挂插件的方案，本质区别在于是否具备‘可执行’与‘自进化’能力。”

她打了个形象的比方：传统方案是将业务规则写死在代码里，业务变则需改代码、重部署；而中数睿智的动态本体把业务知识抽象成可配置的模型，借助大模型将本体构建周期从数月缩短至数小时，业务人员甚至可直接在界面修改规则，几分钟内生效。

这种“大模型拓边界，符号逻辑守底线”的架构，被业内视为一种务实的工程创新。它既利用了大模型在语言理解和海量信息处理上的广度，又通过动态本体引擎施加了严密的数学与逻辑约束，确保AI的每一步推演都钉在真实事实上，不编造、可追溯。

在国际比较的维度上，这种路径亦体现出独特的战略定位。面对Palantir这类全球本体技术先行者，韩涵认为中数睿智的优势在于“无历史包袱的全面大模型增强”与“深度本土化适配”。Palantir虽有丰富经验，但技术堆栈相对陈旧，兼容数万老客户的负担使其迭代缓慢。而中数睿智则能轻装上阵，大规模采用最先进的大模型技术赋能本体全生命周期，实现“两周一个小版本”的快速迭代。

填补产业级标准空白，AI进入“责任时刻”

在本次WAIC上，另一个显著趋势是评价体系的多元化。欧美主导的AI能力评估框架多以语言理解、图像生成为核心，属于消费级感知层面的评价。但在企业级核心决策场景，产业界呼唤一套全新的度量标准。

中数睿智提出的“因果世界模型”及其五根支柱（事实锚定、因果动力学、干预反事实推理、自演化、可验证），某种程度上希望为产业零容错场景建立新的标准定义。韩涵认为，这并非简单的另起炉灶，而是立足中国产业升级刚需，填补产业级因果推理标准的空白。

资料显示，在应用层面，该引擎目前已深度应用于油气勘探与井控、能源电力调度与运维、航空动态运行管理等场景。在某电网客户的实际部署中，设备故障排查效率提升近20倍；在油气井控中，对溢流等危险工况的根因定位准确率达到94%。

从WAIC 2026的全局来看，AI产业正在从迷恋模型的“智商”转向考验其在真实世界中行动的“可信度”。“AI的责任时刻已经到来。”韩涵如此说道。