物理世界基础模型的五层本构体系

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王坚院士在7月上海召开的2026世界人工智能大会上提出“科学数据是AI基础模型”的论断。这个命题看似直觉成立——文本之于语言世界，科学数据之于物理世界，两者平行对称，大模型从文本中学习，科学大模型从科学数据中学习，逻辑自洽。

但这个对称性值得进一步探讨。关键在于一个中间环节。

一、文本不是基础模型，大模型才是

文本只是语言世界的样本数据。文本本身不是基础模型。

大模型才是基础模型。大模型之所以构成基础模型范式，其底层逻辑是：人类语义通过大模型技术，凝聚了几乎所有承载人类语义的语言样本，形成了一个可以演化人类语义的内在逻辑模型。

关键词是“凝聚”。文本是原料，大模型是凝聚后的产物。从文本到大模型，中间发生了一个质变——统计训练+语义向量计算把离散的语言样本凝聚成一个连续的语义空间，这个空间可以生成、可以演化、可以泛化。这个凝聚过程，才是基础模型之所以成为基础模型的原因。

王坚院士的论断尚未触及这个“凝聚”环节——数据是原料，模型是凝聚后的产物，两者之间隔着一次质变。

二、科学数据不是基础模型，本构模型才是

科学数据是物理世界的样本数据，但科学数据本身尚不构成基础模型。

物理世界的基础模型是本构模型——描述物理世界生成机制本身的模型。而本构模型分为五个层级：

第一层：微分方程级别的本构基础模型。这是物理学的皇冠——麦克斯韦方程、薛定谔方程、爱因斯坦场方程、杨-米尔斯方程。它们用精确的数学语言描述了物理世界的基本相互作用，主线遵循微观粒子尺度。

第二层：函数描述级别的本构基础模型。当微分方程无法精确求解或过于复杂时，用函数逼近来描述物理行为。经验公式、拟合函数、统计力学分布函数，都属于这一层。

第三层：样本边界数据重构的演化基础模型。当物理世界的问题既无法用微分方程描述，也无法用函数逼近时——这是绝大多数情况——只能依靠样本边界数据来重构物理体的演化行为。地球科学就属于这个领域：你不可能为地球的地质演化写一组微分方程，但你可以用观测数据重构地质体的方向场、构造场和极值场。其主线遵循超缓变时间尺度。

第四层：设计参数构造的演绎基础模型。人造体世界的“物理”不是自然物理的延伸，而是人类工程逻辑的物化。一栋建筑、一座桥梁、一条铁路，它们的“本构”不是自然定律，而是人类的设计参数。这类基础模型从设计参数演绎而来，主线遵循DNA+叉树演绎。

第五层：软件代码演化的生态基础模型。社会生产力体系等复杂多体系统，其核心不是任何单一物理结构，而是最小能量、熵、广义意识的交织涌现。代码是这类基础模型的生长介质，主线遵循最小能量+熵+广义意识。

五个层级，五种生成路径，五种认识论地位。它们对应四种基础模型，构建正交体系——任何一个的主线都无法从其他三个推导出来。这并非“暂时还不够复杂所以算不了”，而是不在同一个维度上。

三、>90%的物理世界，需要超越方程与函数的建模范式

这里给出一个定性判断：

宇宙中>90%的物理世界问题，无法通过微分方程（占比<1%）和函数描述（占比~9%）来构建对应的本构基础模型。这个<10%的科学领域，是当前主流科学研究的重点。

还有>90%的物理世界科学问题，需要另行处理：

①只能采取样本边界数据来建立“演化基础模型”。

地球科学属于这个领域。地质体的演化跨越超缓变时间尺度，人类观测窗口只是其中一个瞬间的投影。从投影中无法直接归纳出生成机制——但可以用边界数据重构方向场，在方向场上构造函数，在函数空间中定位极值。这不是“从数据中学习规律”，是“用数据约束演绎构造”。

这里有一个数学保证。王虹对三维挂谷猜想的证明作为2026年菲尔兹奖授予推荐项。挂谷猜想的数学内核是：在一个空间中，如果每个方向都被覆盖，那么这个空间的维度必须达到满维。反过来讲——如果你能从边界数据中重构出所有方向的结构，你就保证了信息的不丢失。

这意味着，演化基础模型的方向场重构有严格的数学基础：泛权算法（天衍智原创算法）从样本边界数据重构方向场，挂谷满维性保证了这个方向场不会丢方向。任何方向的信息都不会被降维掉。这不是统计学习，是构造性证明——比存在性证明更强（见《三维挂谷定理与地质智能建模同构》发布文档）。

方程假设方向已知（方程本身就是方向的先验表达），泛权从数据中重构方向。这是认识论层面的差异，不是精度差异。

②只能通过设计参数来创建“演绎基础模型”。比如人类建筑物、桥梁、铁路数智孞生模型。这类问题的“本构”不是自然律，是人的设计意图。你不需要从数据中发现规律，你需要从设计参数演绎出结构行为。

③只能通过软件代码来生长“生态基础模型”。比如生产力分布式数智生产体系。这类问题的核心不是任何单一物理结构，而是多体系统的涌现——最小能量、熵、广义意识的交织。代码是这类基础模型的生长介质，主线遵循最小能量+熵+广义意识。

四、五大后现代认知算法（泛权+泛模+泛换+泛序+泛衍）

天衍智能五大后现代算法，正是以物理世界中>90%的三大领域为主要研究目标：

演化基础模型的科学问题（样本边界数据驱动）、演绎基础模型的工程问题（设计参数驱动）、生态基础模型的社会问题（软件代码演化驱动）。

五大算法构成一个完整工具箱，但在不同域中主辅关系不同：

在自然体和人造体领域（演化基础模型+演绎基础模型），核心问题是“物理结构怎么构造”——泛权（方向信息保全）、泛模（函数构造）、泛换（位置极值分布）为主力，泛序（0/1叉树演化）、泛衍（语义计算函数体系）为支撑。

在社会领域（生态基础模型），核心问题是“逻辑怎么演化+语义怎么计算”——主辅翻转，泛序、泛衍为主力，泛权、泛模、泛换为支撑。

五大算法不是五个算法拼在一起，是五个算法在不同域按物理本性调用不同的主力组合。合起来覆盖全部基础模型类型。

五、完整结论：物理世界只有四个基础模型

对于物理世界，我们只有四个基础模型：

表：物理世界四类基础模型

#	基础模型类型	生成路径	典型案例	对应引擎
①	本构基础模型	微分方程+函数描述	杨振宁方程	—
②	演化基础模型	样本边界数据驱动	地质体	I3DNAI自然体泛化建模引擎
③	演绎基础模型	设计参数演绎	铁路桥数智孪生	I3DNAI人造体泛化智能建模引擎
④	生态基础模型	软件代码演化	生产力数智生产体系	I3DNAI双螺旋开发框架

②③④均以后现代五大算法为支撑。

结语

王坚院士非常敏锐地发现了，基础模型不只是大模型（大语言模型），并认识到科学体系的基础模型另有乾坤。我们和王坚院士商榷的是：“科学数据不是AI基础模型”。

科学数据至关重要——类似大模型一样，没有人类互联网海量文档内容，就不可能有大模型；科学域基础模型也一样，没有科学数据，AI领域的基础模型就会是残缺的。

但科学数据是原料，尚需经过建模凝聚才能成为基础模型。物理世界的基础模型是本构模型，而本构模型有五种生成路径。其中>90%的物理世界，需要的不是更大的数据集和更强的算力，而是全新的建模范式。