一张白纸中央，写着“智能的下一站”。围坐的参与者依次写下新节点，再用箭头把节点连接。没有人掌握完整答案，每个人只能改变眼前的局部——一张没有任何人独立设计过的网络，正逐渐成形。
8月20日，“CONFLUENCE群智会”在2026世界机器人大会期间举办。以上的活动开场协作游戏，正试图回答行业发展的具体问题：当越来越多机器和人工智能体拥有独立的感知、判断与执行能力，怎样才能把分散的能力组织起来，解决真实世界的任务？来自群体智能、机器人、无人机、人工智能体等领域的60余位科学家、创业者和产业实践者，就此展开讨论，通用群体人工智能（Collective AGI）发展概念进入公众视野。
今年的世界机器人大会吸引了300余家企业、2000余件展品，覆盖机器人整机、核心零部件及多场景应用。会看、会听、会行动的机器越来越多，硬件、算法和应用场景逐渐就位之后，行业关注的焦点也正从“机器人能不能干活”转向“多种机器人能不能一起把活干好”，如何把它们组织起来，正在成为机器人规模化应用需要补上的关键一环，也是此次活动上讨论的核心。
中国科学院自动化所复杂系统认知与决策国家级重点实验室副主任、沌序科技董事长蒲志强现场分享。新华网记者 陈延特摄从单机智能到“蚂蚁搭桥”般的群体协同
“在自然界中，蚂蚁在遇到沟壑、水流等障碍时，会通过个体间相互咬合身体，形成一座‘桥梁’，让整个蚁群顺利通过。这是无需中央智慧即可涌现的强大群体智慧。”中国科学院自动化所复杂系统认知与决策国家级重点实验室副主任、沌序科技董事长蒲志强举例介绍。过去几年，人工智能沿着不断增强单体能力的路径快速演进：大模型让机器能够听懂复杂指令并制定计划，人工智能体像“数字员工”一样使用软件和工具，机器人则把智能带进工厂、仓库、园区和户外作业现场。
蒲志强认为，个体智能与群体智能并非替代关系。大模型分析判断，人工智能体处理数字任务，机器人在物理世界感知和行动。但如果各自为战，再强的能力也难以自动变成完整结果。组织机制要解决的，正是谁做什么、共享哪些信息、现场变化后如何重新分工。由此，智能提升的对象，不再只有单个模型，还包括整个系统的组织能力。
微分智飞（杭州）联合创始人于欢现场分享。来源：企业供图自然界的启示不止于蚂蚁。“椋鸟避敌”——鸟群中的每只鸟只需观察附近同伴，即可随时调整方向、避免相撞，无需等待“中心”发令。现场，微分智飞（杭州）联合创始人于欢以无人机举例，如果每架无人机的飞行都由中央系统调度，数量越多通信和调度的压力越大，一旦中心出问题，整个集群都可能受到影响。另一种思路，是让每架无人机具备基本的观察和判断能力，只与附近同伴交换必要信息，在共同目标下自行配合。
于欢举例，将多架无人机分头搜索不同区域，遇到关闭的门等障碍时，再通知移动机械臂前来操作。无人机负责“看”，机械臂负责“动”，像一支临时组成的作业队，按各自所长分工配合。
香港中文大学（深圳）副教授林天麟则把这种协作延伸到机器人的身体结构。他所研究的模块化自重构机器人，可以像“积木”一样自主拼装：面对狭窄入口拆分进入，遇到沟壑组合成桥，遇重物时可连接成更大的结构，部分模块损坏，其他模块还能补位。机器人之间的协作，由信息配合进一步变成身体结构的重新组合。
现场举行圆桌讨论环节。来源：企业供图从“1+1>2”走向可验证的生产力
群体协同能否成为新的生产力，最终还要接受真实场景的检验。现场圆桌讨论中，嘉宾们关注的已不再是“要不要多机协作”，而是怎样让协作足够便宜、稳定和安全，能从一次演示变成每天持续运行的生产系统。
捷象灵越创始人、首席执行官吕峰从物流机器人实践出发指出，十台机器人能够顺利运行，并不意味着百台、千台仍能照常工作。两台机器人在狭窄通道相遇，如果都选择主动让路，就可能“你退我进、我退你进”，最后谁也无法通过。机器人越多，类似冲突越复杂；如果缺少有效的协调规则，增加设备反而可能降低效率。
这样的场景放在城市交通治理中则更直观。智慧互通首席执行官项炎平提到，“一个路口畅通”和“一座城市畅通”区别很大，只优化眼前路口，可能只是把车更快地送到下一个堵点；但如果数据都送往一个中心处理，城市规模扩大后又会带来通信和计算压力。更可行的方向，是让每个路口先处理身边的交通，再与相邻路口互通必要信息，共同改善路网效率。
这些讨论把群体人工智能产业化的难点落到一组非常具体的问题：不同品牌的设备能否互相“听懂”，复杂任务由谁拆分、分工，某台机器掉线谁来补位，系统决策能否解释检查，协同带来的收益能否覆盖成本。产业真正呼唤的，不是一次精彩的集群表演，而是一套能长期、稳定地组织多种智能完成任务的基础能力。
群体人工智能或成产业发展下一程
早在2017年，国务院颁布的《新一代人工智能发展规划》就已将群体智能列为重要发展方向；2026年“十五五”规划纲要进一步提出，鼓励智能体、具身智能、群体智能等技术创新，探索通用人工智能发展路径。“群体智能”的核心，正是许多个体依据有限信息相互配合，在环境变化时不断调整，最终完成单一个体无法单独完成的任务。
如今，中国拥有较为完整的机器人和无人机产业链，智能设备正不断进入制造、物流、港口、能源、低空安全和城市治理场景。蒲志强将其概括为通用群体人工智能（Collective AGI）,它不是造出一台“什么都会”的超级机器，而是让一群各有所长的成员组成团队，人提出目标、设定规则，数字智能体处理信息和计划，机器人进入现场执行任务，并根据实际情况随时调整协作方式。任务覆盖范围越大、环境变化越快、安全要求越高，单机能力的边界就越明显，群体协同的价值也越容易显现。
蒲志强介绍，沌序科技正在构建受控群体人工智能技术架构和智能组织引擎。探索让无人机、无人车、无人船、机器狗和机器人等不同设备进入同一任务系统。“组织”系统则要知道有哪些设备、都擅长什么，如何分配任务、应对变化，并对最终结果进行检查。他表示，对全产业而言，需要形成共同的接口、规则、数据和安全标准，以发挥中国的制造和场景优势，形成可复制、可推广的群体人工智能能力。
过去，我们面对的是能否造出足够聪明的智能个体，现在，新的课题是怎样把它们连接成可靠的生产力。从“蚂蚁搭桥”到无人机集群，从模块化机器人到城市交通治理，群体智能正从实验室概念，逐步成为解决复杂现实任务的关键路径。智能的下一站，不在某台超级机器之中，而在万千智能体彼此连接、共同应变的网络里。（记者 陈延特）
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