当AI撞上感知的墙：为什么基于文本的“通天塔”注定倒塌，而扎根物理世界的Yan大模型才是出路

一个正在成为共识的判断正在AI圈蔓延：当前基于Transformer架构的AI，已经走进了死胡同。

这不是某个外行的妄断，而是来自多个方向的交叉印证——从学术研究的反复验证，到产业界巨头的集体转向，再到物理世界对“堆算力”路线的无声否决。

一、Transformer的“文本牢笼”：为什么它无法理解物理世界？Transformer架构有一个根本性的缺陷：它从未真正“生活”在物理世界里。

一篇2026年发表于《认知科学前沿》的研究明确指出，当前大语言模型的局限“并非简单地源于数据不足或模型复杂性不足”。问题的根源在于：感知需要行动依赖的结构。没有具身性（embodiment），AI系统就无法利用从规律性的感觉运动互动中产生的规则性，也无法通过主动采样和时间协调来稳定感知。

北京智源人工智能研究院2026年发布的报告也指出，AI的演进正经历关键转移——从追求参数规模的语言学习，迈向对物理世界底层秩序的深刻理解与建模。竞争的焦点已从“参数有多大”转变为“能否理解世界如何运转”-。

Transformer的底层逻辑是“预测下一个token”，而不是因果推理。 它擅长在文本的海洋里“猜”下一个词是什么，但它从未真正“感受”过物理世界。正如一篇研究所揭示的：大模型有时会做出对人类而言不可思议的判断，直接原因是它们缺乏感知基础。人类将判断建立在感知现实和社会语境之上，而大模型必须仅从文本中间接重构意义。

一个经典的例子：AI能根据训练数据告诉你“水往低处流”，但它并不真正理解“重力”这个概念。人类则不同——我们理解重力的物理意义，能在新情境中灵活应用这一原理-11。更尴尬的是，在最基础的认知能力上，大模型的表现甚至不如婴幼儿。ICML 2025的研究表明，大模型在物理常识等12项核心认知能力上普遍落后人类10%到30%。

这就像是一个背熟了所有物理教科书却从未做过实验的学生——能完美复述牛顿定律，却无法凭直觉接住一个飞来的篮球。

二、感知的缺失：为什么“更聪明”无法解决问题？有人可能会说：只要模型足够大、数据足够多，这些问题终将被解决。

但学术研究给出了相反的结论。上述《认知科学前沿》的研究强调：“仅仅增加表征能力并不能解决根本问题”——即感知需要行动依赖的结构这一事实。没有具身性，AI系统就无法利用从规律性的感觉运动互动中产生的规则性。

这正是当前Transformer路线陷入困境的本质原因。它不是“还不够大”的问题，而是“路径本身就错了”的问题。

奥特曼在2026年公开表示“下一代AI架构将彻底颠覆Transformer”，正是对这一结构性困境的承认。这不是谦虚，这是对“文本模型永远无法真正理解物理世界”这一事实的确认。

三、Yan大模型：从文本走向物理世界的“另一条路”与Transformer的“文本中心”路线不同，岩山科技的Yan大模型从一开始就走了一条完全相反的路。

Yan架构是国内首个非Transformer、非Attention机制的备案大模型。它的核心采用类脑激活机制与MCSD模块，替代了Transformer中的注意力机制。这不仅仅是技术路线的差异，更是对“智能”本质的不同理解——Yan不追求“全知”，它追求“胜任”。

Yan的核心能力是扎根于物理世界的第一手信号-2。它的设计初衷，正是让AI“走向物理世界”，在真实的、实时的交互中学习和决策，而非被动处理整理好的“二手数据”。

在技术实现上，Yan模型具备三个关键特征：

第一，原生记忆与自主学习。 Yan 2.0 Preview新增了“记忆模块”，使模型能够在端侧持续学习并自主优化，实现“训推同步”。这使它区别于只能进行静态推理的传统模型。

第二，端侧部署与离线运行。 Yan模型可在树莓派、无人机、机器人、PC、手机等低算力设备上离线运行，秒级实时响应，不依赖云端算力。它已在乐聚机器人上验证了“离线理解模糊指令并驱动机器人运控系统”的能力。

第三，贴近物理世界的信号处理。 Yan的核心能力，是对物理世界的第一手信号（传感器数据、实时交互、非结构化环境）进行快速、低功耗的感知与响应。

Yan不是在文本的海洋里“猜”下一个词，而是在物理世界的真实反馈中“学”如何行动。

四、感知理论：为什么Yan的路径才是正确的？感知理论的核心洞见是：智能不是在真空中“计算”出来的，而是在与物理世界的持续互动中“生长”出来的。

一篇2026年的研究明确指出，当前脱离具身性的模型在认知科学和人工智能中都面临困境，而“具身性应被视为一个基础性要求，而非一个可选的增强”。感知是一个“具身互动中涌现的特性”，而非“静态的表征问题”。

这一理论框架为Yan大模型的路径提供了坚实的理论基础：

Transformer路线试图用“二手信息”（文本）去理解一个它从未亲身经历过的世界——这就像试图通过阅读所有关于巴黎的书来“理解”巴黎，却从未踏上过巴黎的街道。Yan路线则是让AI“亲身”走进物理世界，通过传感器、实时交互、真实反馈来“感受”世界——这就像亲自走在巴黎的街道上，感受塞纳河的风、触摸鹅卵石的质感。前者是“知道”，后者是“会”。前者是“文本的复读机”，后者是“物理世界的行动者”。

五、结语：当“通天塔”倒塌，“麦田”正在生长Transformer架构的缔造者已经公开承认这条路走到了尽头。而那些试图通过“堆算力”来弥补感知缺失的努力，正在遭遇能源、热力学和认知科学的三重否决。

与此同时，Yan大模型已经在仿星器三维超导磁体产线上、在华山医院的脑电波形图里、在荣耀与宇树的机器人躯壳中，无声地运行了数百个日夜。

这不是“将要做”，这是“已经做”。这不是“替代方案”，这是“另一条已经走通的路”。

当基于文本的“通天塔”在物理世界的墙前止步时，扎根于物理世界的Yan大模型正在成为那个真正能“感知”世界的智能体。它不是更聪明的“搜索引擎”，而是更能理解物理世界、更能自主行动、更能与真实环境交互的智能行动者。

感知理论告诉我们：真正的智能，不是在文本中“知道”，而是在物理世界中“会”。 而Yan大模型，正是这条“会”的道路上，走得最远的那个。