阿里巴巴前总参谋长曾鸣近期推出新作《智能：AI时代的商业、组织与战略的本质》，将AI竞争从模型能力推进到任务如何被组织、执行与优化。在2026世界人工智能大会等多个场合，他反复强调：未来智能体的系统级大脑，将成为人工智能时代的胜负手。近期，这套产业判断他也在张小珺《商业访谈录》播客界面中做了系统展开。
曾鸣的判断基于产业洞察：AI正从“模型时代”走向“智能体时代”——第一阶段竞争围绕基础模型参数展开，第二阶段关键不再是“模型有多聪明”，而是“智能体能否真正为结果负责”。书中“智能复利”概念提到：机器学习越快，获取知识越多的智能体，就越有机会演化出更强智能。复杂任务需持续处理执行顺序、信息传递与异常调整，系统必须理解用户目标、组织多智能体协同——这正是系统级大脑的核心价值。
曾鸣进一步指出，当前行业普遍陷入三重困惑：Token消耗激增却难见正向产出、个体效率提升但企业整体无实质增长、全员探索AI却找不到清晰转型路径。破局关键在于构建能统一组织感知、推理、规划、执行与反馈的系统级大脑——只有智能体具备完整任务闭环和自我进化能力，AI才能从“效率工具”升级为“基础设施”。
进入物理世界，还要面对设备、空间和现场流程约束。机器人完成一次巡检，涉及路线安排、现场判断、异常处理及结果反馈，任何环节脱节都可能影响整项工作——具身智能对系统级大脑的需求更为迫切。
曾鸣的判断并非停留在理论层面。2026年8月世界机器人大会期间，广州云蝶科技发布与新加坡南洋理工大学联合研发的RoboForge系统级具身大脑——全球首个系统级具身智能大脑。
RoboForge的核心逻辑与曾鸣论断高度契合。它并非重新开发基础模型，而是在基础模型与机器人执行之间建立系统层，统一组织感知、推理、规划、技能执行与多模态反馈。这一架构直指当前具身智能痛点：大模型解决了“给模型看什么”，但器人如何行动、如何判断对错、如何从失败中进化仍缺乏系统性方案。其关键创新在于Harness模块。该模块完整记录任务全流程证据链，遇到失败任务时自动诊断问题来源——区分是规划缺失、技能缺失还是基座能力不足，使失败成为下一次执行与训练的起点，实现“越用越强”的智能复利效应。
评测中，RoboForge在LaRA、EmbodiedBench两大国际公开基准双双登顶，刷新具身智能领域国际基准，表明系统级大脑架构在通用能力和任务完成率上已具备显著优势。
随着具身智能从“Demo验证”迈入“上岗验证”，系统级大脑价值将进一步凸显。云蝶围绕RoboForge构建了“系统级具身大脑+任务导向本体+行业工作流”三层解决方案。近期，云蝶携手云迹科技、领益智造两大行业龙头，将具身智能从酒店服务拓展至能源运维场景，展现出跨场景泛化能力。
曾鸣在新书中指出，智能体时代最大的一类机会：Agent的标准与入口，至今尚未出现。云蝶RoboForge所代表的系统级大脑路径，正是在争夺这一标准定义权。谁能率先构建起统一的感知-推理-规划-执行-反馈闭环，谁就能在数据飞轮中积累先发优势，形成跨本体、跨场景的通用具身智能底座。
从曾鸣的理论到云蝶的实践，产业逻辑清晰浮现：AI下半场的竞争，不是单点模型的比拼，而是系统级大脑的较量。
（免责声明：此文内容为本网站刊发或转载企业宣传资讯，仅代表作者个人观点，与本网无关。仅供读者参考，并请自行核实相关内容。）