智能世界2035：从愿景到行动

当前AI基础模型，存在可解释性、物理认知、因果推理、长程推理、自主进化闭环、多模态表征等关键难题。通向AGI需要语言智能、具身智能、科学智能三大方向协同推进——分别搭建思维骨架、筑牢物理认知根基、驱动主动科学探索能力，并融合符号主义弥补纯统计学习的认知缺陷，最终收敛为统一自洽、可持续自我进化的通用世界模型。

智能体从对话工具迈向自主执行，存储与记忆系统成为关键。逻辑失真，动态场景适应，数据搬运，安全机制是关键挑战。破局之道，在于构建因果推理引擎、模拟人类联想与遗忘机制、推动近数据计算、融入原生安全体系。这不仅是存储迭代，更是从“数据管理”到“认知智能”的底层跃迁。能否铸就准确可信的记忆底座，决定着智能体能否成为真正的决策伙伴。

韬定律以“时间缩微”替代“几何缩微”，落地需跨越两大约束：逻辑折叠使垂直互连寄生与晶圆偏差放大，传统EDA工具链无力应对三维拓扑；能效管控横跨十二个数量级，从器件到系统需跨层权衡。破局需重构折叠设计方法学，攻克KOZ约束与统计建模，同时推进内存语义互连、近封装光学等能效技术，二者互驱让百倍性能从理论走进现实。

智能终端的演进需要算力底座与交互范式同步突破：探索物理解耦、可信安全的弹性融合计算架构，将分散异构的终端算力虚拟化为可信、可统一调度的全域资源池；构建可认知共生、可自治演化的数字分身体系，让终端从被动执行指令，升级为主动理解意图、协同用户决策的智能伙伴。

算力狂飙，GW级超大规模AIDC是必然趋势，但供电与散热是其落地的最核心瓶颈，破局指向宽禁带直变、高压直流供电、芯片嵌入式微流道与液氮低温，能否突破供电与散热的挑战，将决定AI算力的未来走向。