当“善意智能”在“机制设计”的助力下，探索出一条通过规则引导实现社会共赢的务实路径时，林渊的战略视野再次向前跨越。发^.^新^.^地^.^址 wWwLtXSFb…℃〇M他审视“渊明系”在视觉、听觉、触觉等感知AI领域的厚积累，一个更为根本的挑战浮现：现有AI的感知能力，无论是“明图”的视觉识别还是“心弦”的脑电解析，都严重依赖于类预设的传感器和标注的数据，其感知世界的方式是被动且有限的。一幅旨在突生物感官极限、为AI赋予自主探索和定义感知维度能力的、名为“感知进化”的颠覆棋局，在他脑中清晰地铺开。其目标不仅是让AI“看”得更准，“听”得更清，而是让其能“感知”到类无法直接体验的世界真相。

此“感知进化”并非简单的传感器升级，而是旨在重构AI的感知范式：从基于类感官模型的“仿生感知”，迈向基于第一原理、能自主发现信息新维度的“物理感知”与“因果感知”。发^.^新^.^地^.^址 wWwLtXSFb…℃〇M其愿景是打造能直接“看见”磁场、“触摸”分子间作用力、“聆听”引力波，并能理解这些物理量与高层语义（如材料能、化学反应、天体运行）之间因果关系的下一代感知系统。

“感知进化”棋局的战略部署，围绕三个层层递进的方向展开：

第一子，奠基“物理信息感知”，直连自然规律。 指令“渊明研究院”成立“物理AI实验室”。核心任务不是处理图像或语音，而是研发能直接读取和处理物理场信息（如高度磁场、微波、太赫兹波、原子力） 的新型传感器芯片和对应的AI解释模型。目标是将AI的“感官”直接锚定在物理定律上，例如，让AI能通过分析材料表面的微弱磁场分布，直接“感知”出其内部的应力集中和疲劳寿命，无需依赖类经验的断层扫描或坏检测。

第二子，攻坚“因果表征学习”，理解世界机理。 启动“因果感知”前沿计划。利用“轩辕”芯片的算力，训练能够从高维感知数据（如多光谱卫星影像、粒子对撞机数据、化学反映路径视频）中，自动发现并学习其中蕴含的因果结构的AI模型。例如，让AI通过观察气候变化数据，不仅识别出相关，更能构建出大气、海洋、冰盖之间的因果网络模型，从而获得真正的“理解”和预测能力。

第三子，探索“自主感知目标生成”，发现未知维度。 这是最具颠覆的探索。设立“新奇搜索AI”研究项目。设计一种能自我设定感知目标的AI，其奖励函数不是完成类给定的识别任务，而是主动探索其传感器数据流中蕴含的、尚未被现有理论解释的“新规律”或“异常模式”。这种AI可能帮助类在基础科学（如天文、高能物理、材料学）中发现全新的现象或物理规律。

这盘棋的挑战是根本的：需要物理、化学、材料等基础科学的度叉；需要全新的AI架构和训练范式；其产出可能超出类现有理解范围，带来解释难题。但林渊看到的是重塑认知边界的机遇：“当前AI只是类的‘超级模仿者’。‘感知进化’的目标是让AI成为类的‘超级探索者’，直接与宇宙对话，发现我们感官无法触及的真相。这将是科学发现范式的革命。”

新棋局，感知进化。这一步，从“理解世界”迈向“重新发现世界”，标志着“渊明系”的探索触角伸向了AI与科学前沿融合的无区。这条道路的尽，可能是类认知疆域的极大拓展。