3.3　人机物融合群智涌现机理

3.1节总结了自然界生物集群所展现的群体智慧及其内在的涌现机理；基于此，3.2节从现有人工集群相关研究中探寻生物集群群智到人工集群群智的7种映射模式。尽管受生物启发的人工集群通过智能体之间的简单交互和协作已经在众多应用领域中大放异彩，但是大部分传统人工集群仍存在智能体类型同构（如多机器人探索覆盖[121-122]，无人机编队控制[123]等）、缺少群智增强和协同演化机制等问题。探索这些机理对于解决人机物三元融合场景下更加复杂的实际群智计算任务（详见第2章，如群智城市治理、智能制造以及军事国防等）至关重要。与传统的移动群智计算相比，人机物融合群智计算系统处于信息空间、物理空间和社会空间交织融合所形成的智慧空间下，涉及跨空间异构个体（人及其所带的便携式设备、云/边缘计算设备、群机器人等）的协作感知、计算、决策和行动等多个环节，并且要求系统具有环境自适应、行为自组织和终身自学习等能力。基于此，我们将人机物融合群智计算的新型要素概述如下。

（1）异构群智能体共生演化

相比传统同构人工智能体构成的单一集群，人机物融合背景下，多人、多机、多物等异构个体以及所处三元智慧空间环境构成了一种新型生态系统——人机物异构集群生态。在这种生态系统下，异构群智能体之间通过联结共生、信息交互、合作竞争（任务协作、资源竞争等），与环境建立双向交互影响和反馈促进关系，实现群智共融与演化。因此，在传统同构智能体向异构智能体演进过程中如何涌现出新的交互规则和协同演化规律需要探索。

（2）异构群智能体行为协同

人机物异构集群生态下，除了需要突破和实现新的交互规则和演化规律之外，如何使异构群智能体在运动行为上实现高效协同，以便应对和处理复杂任务同样至关重要。异构群智能体的外在功能和特征不同，内部感知、计算、行为、通信模块亦存在较多差异，这为集群的协同和自组织带来了更多挑战。深入发掘异构集群行为协同的科学原理，实现异构集群行为无序至有序的转变是人机物融合群智涌现机理探索的重要组成部分。

（3）人机物融合智能增强

无论是生物集群、人工集群还是人类群体，上述传统群智系统中的智能体主要呈现为单一形态。而在人机物融合背景下，人类智能和机器智能（人工智能）进一步融合，例如人类能够利用其认知理解、经验知识等通用智能，机器能够使用其专业化智能等，两者之间互利互补，实现群智增强。这种融合了不同智能形态的新型智能模式跳脱出单一智能形态的束缚，期望实现人、机、物智能体的有机协同。作为人机物融合群智系统极为显著的新型要素，实现人机物异构智能体的高效融合，完成群智协同增强是未来迈向人机物融合群智时代的关键点。

构建具有上述新型要素的人机物融合群智计算系统极具挑战性。其所蕴含的高度异构、动态演化、智能形态深度融合等新的科学问题，仅仅依靠现有的方法和研究仍难以解决。为了突破这些挑战，我们溯流从源，从自然生态系统这一群体智能的发源地进一步探索、发掘和论证，寻求解决上述问题的可行之路。自然生态系统中蕴含着复杂而强大的自然群体智慧，经过进化形成了一个高度异构、持续演化、物种智慧深度融合的复杂群智系统。形态、大小、智慧各异的生物种群之间以及生物与环境之间存在着复杂的物质循环与能量涌动，形成协作、竞争、捕食等多样的种内或种间交互，并在动态平衡中不断地发生着群落演替、物种演化，这其中蕴含着构建人机物融合群智系统的丰富理论、方法与技术路径。同时，在自然生态系统的研究之外，计算机、数学、神经科学等领域的科学家也进行着自然启发驱动的跨学科研究（如认知科学、演化计算、群集动力学等），并获得了令人瞩目的研究成果。

总之，自然界和已有相关研究包含了各种体现交互协同、适应演化等内涵的理论成果或应用技术，对于启发构建人机物融合群智系统具有重要的借鉴意义。在探索过程中，我们发现并归纳了四个方面的潜在研究领域，以实现新型人机物融合群智涌现机理。这四个领域包括：探索群落（由多个关联的生物种群形成）内部及其与环境的相互关系和规律的群落生态学（Community Ecology）[124-125]，可以启发构建人机物异构集群生态，实现异构群智能体的共生演化；探究不同生物群体群集行为机理与规律的异构群集动力学[126-127]，可以启发构建异构群智能体行为的协同机制；探究生物演化规律并以其为启发进行创新的演化动力学[128-129]，可以启发构建人机物持续演化的组成因子；探究人类智能与机器智能融合互补的人机物共融智能[6, 130-131]，可以启发实现人机物融合群智增强的学习、认知与决策。

本节将群落生态学、异构群集动力学、人机物演化动力学、人机物共融智能的相关理论、方法与技术同人机物融合群智计算的新型要素进行关联和探索。下面对这几个领域进行简要的阐述。

·群落生态学：以不同生物种群所形成的群落作为研究对象，探索生态群落内部及其与环境的相互关系和规律，在生物通信、交互机制（种间、种内、生物与非生物环境）、演化规律（演化群落生态学）等方面形成了庞大的研究分支，为人机物异构集群生态下异构集群协作竞争、共同演化的启发式研究提供重要的理论支撑。

·异构群集动力学：群集动力学（3.2.1节）是人工群智系统中探索仿生群集行为的重要映射模式。异构群集动力学在群集动力学的基础上强调研究对象的异构特征，探究人机物异构智能体达成共识并在群集运动中完成从无序到有序的动力学机制，是研究人机物融合背景下异构群智能体行为协同的基础。

·人机物演化动力学：自然生态所蕴含的演化内涵是多尺度（如长期演化和短期演化）和多维度的（从微观基因层面到个体形态、功能层面再到群体交互层面）。受自然演化的启发，相关研究学者从不同的角度理解这些演化智慧，并将其和自身研究内容相结合，形成了不同的新型融合理论或者体现演化思想的方法与应用。我们从中归纳出四种不同的演化思想——决策演化、认知演化、形态演化与硬件演化，为人机物融合群智系统全生命周期持续演化的要素组成提供理论依据和方法支撑。

·人机物共融智能：针对人机物融合智能增强新型要素，我们提出人机物共融智能概念，其体现出该新型要素下人、机、物多种智能形态的协同共生，实现了智能增强的内涵。对于人类智能和机器智能相互融合的研究已有较长的历史，我们按照显式和隐式人机共融的方式对它们进行归类和阐述，并对人机物共融智能的实现路径进行展望。

在此基础上，我们提出了“人机物超级物种集群”（Super-being Swarm）的概念（3.3.5节），综合前述要素和对人机物融合群智时代的深入思考与探索，对人机物融合群智背景下的未来智能感知计算空间进行展望与畅想。

3.3.1　群落生态学

人机物融合背景下，人（以移动终端、可穿戴设备等为接入系统的载体，代表社会空间）、机（以云/边缘设备等提供计算、存储服务的平台，代表信息空间）、物（机器人、无人机等具有有限感知、计算、行为、通信能力的智能物理实体，代表物理空间）及其所处的环境（三元融合智慧空间）构成一种人、机、物异构集群联结共生的生态系统，如图3.31所示。与传统同构人工集群不同，人机物异构集群生态中每个个体除和自身集群中的个体交互外还需和其他功能、形态异构的个体进行信息/数据的交流（个体与个体、个体与环境）与行为交互（集群协作、资源竞争和博弈对抗等），最后整个异构集群生态系统实现共融、共生、共演化并实现群智涌现。

如图3.32所示，在自然生态系统中，不同生物种群拥有着差异化的角色定义与生存准则。然而，异构生物种群所构成的群落（Community）却能在外部环境和物种交互（种内、种间关系）的作用下实现“适者生存、物竞天择”的演化规律并展现出自然界的群体智慧。因此，我们希望从自然群落生态学中探索并构建具有共生演化能力的人机物融合群智系统的智慧。

生态学（Ecology）[132]一词最早是由德国生物学家恩斯特·海克尔于1866年提出的，其研究生物体之间和生物体与周围环境（包括非生物环境和生物环境）之间相互关系的科学。1935年，英国研究学者Tansley提出了生态系统的概念[133]。1941年，美国耶鲁大学的生态学家林德曼发表了《一个老年湖泊内的食物链动态》的研究报告，提出了著名的生态金字塔能量转换“十分之一定律”（Lindeman's Law）[134]。之后，生态学逐渐成为一门完整、独立的学科，以研究和发掘生物与环境所形成的结构以及这种结构所表现出来的功能关系的规律为基本任务。

群落生态学（Community Ecology）[135]是生态学的一个重要分支，与种群生态学不同的是，其并不以某一种生物作为研究对象，而是以生物群落（Community）作为研究对象。“群落”的生态学定义是：在相同时间聚集在同一地段上的各物种种群的集合[124]。尽管群落和生态系统的概念有明显的不同，但群落生态学研究生物群落和环境相互关系及其规律的基本内容也正是生态系统生态学（Ecosystem Ecology）[136]所要研究的内容。这里不再赘述两者的区别，暂且认为群落生态学和生态系统生态学是同一层次的。随着生态学的发展，群落生态学与生态系统生态学将逐渐成为一个比较完整的、统一的生态学分支。

因此，与3.1节所介绍内容不同的是，群落生态学不局限于对单一生物种群的研究，而是强调复杂种群所形成的群落与生物环境（生物种群之间和种群内部个体之间的关系）和非生物环境（包括土壤、水、空气、湿度、温度等）的相互关系[137]。在这种相互关系下，个体之间、种群之间时时刻刻发生着不同层面的交互，群落生态在时空层面上不断演化。要构建异构群智能体共生演化的人机物融合群智系统，需先从群落生态交互和演化理论开始进行探索。

1. 群落生态交互理论

在任何自然生态群落里，物种存在于所有和该物种具有交互的物种关系网络中。网络中的每个物种随时都在消费资源，同时也可能被其他物种所影响或作为资源被消费。理解群落中的物种交互也就是理解物种间蕴含的种种“消费者-资源”的关系。图3.33给出了几种常见的物种交互关系。

（1）捕食关系

最简单的消费者-资源关系是“单一捕食者-单一被捕食者”。Lotka-Volterra模型[138]作为研究这种关系的代表，描述了被捕食者种群规模的动态变化规律：在没有捕食者的情况下，猎物（被捕食者）种群将呈指数级增长，而捕食者种群的增长取决于单位时间内消耗的猎物数量。然而在自然界，这种“单一捕食者-单一被捕食者”的关系是罕见的——食肉动物不仅可能会捕食几种物种，在不同环境下甚至还会进行不同偏好的选择性捕食。基于此，最优觅食理论（Optimal Foraging Theory, OFT）[139-141]对捕食者在当前捕食行为中所获能量和搜索、追捕花销等进行建模形成能量增益率，进而探索能够最大化能量增益率的觅食决策，最终建立起最优觅食模型以预测捕食者的食物选择或解释其他行为（如栖息环境迁移[142]等）。同样，选择性捕食对被捕食者的生存行为、种群规模以及所处群落的物种组成等也具有显著影响。

（2）种间竞争

在捕食关系中，捕食者和被捕食者分别是消费者和资源的角色。与此不同，作为影响群落结构的另一个重要因素，种间竞争关系并不是一个物种“直接消费”另一个物种，而是通过消耗共有资源减少其他物种对该资源的可用性（资源竞争）或直接限制其他物种获取有效资源（干扰竞争）的方式。传统的Lotka-Volterra竞争模型[143]说明了两种群竞争的可能结果——竞争性排斥（Competitive Exclusion，即一个物种获胜而另一个物种被排除）和物种共存（Species Coexistence），从“现象”层面说明了种间竞争关系下的种群规模的动态变化规律、结果及其产生的条件。此外，MacArthur等[144]将资源动态纳入多资源竞争模型，其后续的消费者-资源模型[145-147]从“机理”层面进一步解释了竞争结果产生的根源——资源消耗（Resource Consumption），具体地说明了竞争的物种及种群规模与资源间的影响规律。

（3）互利共生

互利共生（Mutualistic Symbiosis）[148]指两种生物依赖彼此生活或促进彼此生活条件的交互关系，如生长、生存和繁殖等。生态学家将捕食和竞争定义为消极的物种交互，将互利共生定义为积极的物种交互，且指出积极交互在物种多样性和生态群落结构中发挥着关键的作用但尚未被充分认识[149]。许多研究也表明了积极物种交互和宏观生态模式之间的有趣联系，比如压力梯度假说（SGH）[150-152]假定植物物种之间竞争性和促进性交互的相对重要性随着环境恶劣程度的变化而变化：竞争性交互在良性环境中占主导地位，而促进性交互在压力环境中变得更加重要。对于上述复杂、不同的物种交互，随着网络科学[153-154]的发展，生态学家也正在探索使用生态网络建立物种之间的关联，从而总结群落中大量潜在的交互模式，例如食物网（捕食关系）[155]、互利网络[156]等。

（4）外部环境变化

除了复杂的物种交互关系之外，群落所处的外部环境变化也显著地影响着物种丰富度以及群落结构等。反过来，种群和群落也始终针对动态环境做出动态响应。中度干扰假说（Intermediate Disturbance Hypothesis, IDH）[157-159]是解释波动环境下物种丰富度稳定性最著名的理论，其认为当群落处于中等程度的干扰时，能够维持最高的物种丰富度，强调了中度干扰在物种共存中的促进作用，为保护自然界物种丰富度提供了启示。存储效应（Storage Effect）[160]指物种能在对其有利的生存环境下存储一定的积极效应（如休眠种子、滞育卵），来缓冲环境变化带来的消极效应。此效应[161]指出环境变化对所有物种的影响是平等的，但由于物种生态位不同，对环境变化的反应不同，群落才会在物种共存上实现一种“动态平衡”（Dynamic Equilibrium，如不同竞争物种在不同时间或空间下会受到不同程度的“青睐”）。

综上，自然界群落中的各种生物在各种方式的积极和消极交互下达成默契的均衡，实现种群规模的消长，而这种均衡同时也受到生态位资源、环境等外界因素的影响。接下来继续深入探讨群落生态中的演化理论。

2. 群落生态演化理论

生态学和演化理论是紧密关联、相辅相成的。越来越多的生态学家认为物种演化影响着群落的生态特性（如物种交互和物种丰富度等）；反过来，群落生态也提供了演化发挥作用的选择性环境，支配着演化发生的过程和模式[162]。对二者综合开展的微观和宏观时间尺度上的研究形成了群落生态演化理论。

在微观时间尺度上，一些群落的物种性状演化可以仅发生在几代种之内。这种物种对于生态变化快速的选择与适应形成了生态演化反馈（Eco-evolutionary Feedbacks）[163]。最典型的情况是捕食行为产生了强大的选择动力，使得被捕食者被迫快速地进行演化，从而使生态变化和物种演化的时间尺度趋于一致。Becks等[164]从微观生物的“捕食关系”实验中进行测试，得到被捕食者的基因演化方向和速度一定程度上取决于其初始状态的基因型变异范围。此外，物种的快速演化还用于抵抗或者减缓外部环境恶化所带来的影响。演化拯救（Evolutionary Rescue）[165]指的是在环境恶化的状态下，物种通过自适应演化来防止灭绝和恢复种群规模正增长的过程。Gomulkiewicz和Holt[166]指出演化拯救是否成功的关键因素在于物种自适应变化是否足够快。自然界中有关演化拯救的例子也在被不断地探索和发现中[167]。

在宏观时间尺度上，研究人员关心群落如何在长期的演化中形成如今的群落结构和物种丰富度。群落系统发育学（Community Phylogenetics）通过建立物种间的亲缘关系模式（如演化树分叉）来更好地分析、理解这个过程。1865年，达尔文在《物种起源》一书中就提出了第一个演化树。而100年后才有针对系统发育学和群落生态的更多的讨论和研究。从系统发育学的角度预测群落结构主要依赖于生态学家提出的两种假设[124]：物种亲缘越近，其表现型和生态位越相近；生态位相近的物种由于对资源、环境具有相似的需求，更有可能在同一群落中出现，但也会导致后续强烈的竞争性排斥。虽然群落系统发育学通过这些假设能够帮助人们理解演化背景下的生态学，但其还需结合更多的生物实验认证才能真正解释群落的演化[168]。

然而，从这些群落生态的研究中，我们发现生态学家都侧重于探索群落的种群规模变化、群落组成和物种丰富度等生态特性。它们对于构建共生演化的人机物异构群智能体系统究竟具有哪些重要意义呢？人机物异构集群生态和自然群落生态相似，异构个体间存在多种不同的交互方式，形成了复杂的交互网络。众多来自自然界交互现象的理论模型可以被运用到群智能体交互场景中。如最优觅食理论自提出以来，已经启发了计算机、博弈、管理等除生态学以外的领域研究，这些跨领域研究表明涉及优化搜索的技术问题都非常适合使用最优觅食理论启发模型或算法进行求解[169]。异构集群中的个体类似于生态系统中的觅食者，需要在任务空间中探索最优方案：Ulam等[170]提出使用最优觅食理论在机器人团队中实现根据团队成员的能力和环境需求进行特定角色分工；Paschalidis等[171]同样受到启发，考虑一组任务空间中的移动智能体，通过最大化总回报和最小化能源成本的建模方式解决通用的动态最优化问题。在未来，可继续深入研究人机物异构集群生态，将最优觅食理论和异构要素更多地联系在一起，考虑到个体不同的结构和能力，为异构群智能体提供更多目标优化问题的求解思路，在智能制造、军事作战等人机物场景下发挥更大的作用。

此外，我们在群落生态理论中看到种群生态位对于物种共存的重要影响。类似地，人机物异构集群处于不同维度的资源条件下，每种智能体都拥有属于自己的“生态位”——空间位置、算力、资源等。受群落生态学的启发，人机物异构群智能体共存本质上也是一种生态位划分的结果，其同样也受到外界环境、复杂交互模式的影响。理解并建模每种异构智能体的生态位及其与宏观群落结构变化的映射机制，则可能为人机物异构群智能体交互共存提供启发式方案。如NPGA（Niched Pareto Genetic Algorithm）[172]就是一种利用了相似生态位的种群会聚集繁衍的算法，用于克服传统演化算法中由于种群多样性的丧失而导致适应能力有限、生成非全局最优解的缺陷。但不得不提及，寻找人机物异构群智能体生态位具体内容和映射机制，需根据任务场景和需求决定，更不同于群落生态学仅仅侧重于对种群规模变化和群落结构的研究探索。这无疑是一项困难、复杂的工作。

综上，我们探索了群落生态学中可能启发构建共融、共生、共演化人机物融合群智系统的相关理论。但仅此还不足以解决传统人工群智向人机物融合群智转变所涉及的所有问题，比如如何实现异构集群的行为协同和如何体现人机物融合群智背景下人类智慧和机器智能高效融合、互相增强的新型要素。对于这些要素的合理结合，还需要从接下来的其他领域探寻更多的启发性方案。

3.3.2　异构群集动力学

如3.2.1节所述，群集动力学是探索传统人工群智系统仿生群集行为的一种重要映射模式，为各种协调、有序的群集行为（如聚集、侦察、编队等）协同任务提供了基础的动力学机制。而在人机物背景下的异构群智能体行为协同更加复杂：异构个体具有不同的感知、计算、通信、行为模块，在特定场景（例如无人机作战察打任务）下的目标、子任务和能力不同，对于自身状态、外界环境具有不同的认知。在这种情况下，异构群智能体如何达成共识？如何完成从无序到有序等群集行为的动力学转换？如何构建一致性动力学模型，以实现异构群智能体各项复杂的协同任务？这些问题使我们不得不在传统群集动力学的基础上，更加侧重对集群异构要素的探索和思考，挖掘人机物背景下异构群智能体行为协同的新型动力学机制。

在生物界，群集运动是一种非常普遍的自然现象。3.1节探索了鸟群的聚集飞行、鱼群的编队游行、蜂群的适温聚集甚至细胞的集群移动等生物群集行为。其相关研究因研究者学科背景不同存在不同程度的差异，但研究者对于生物群集运动的形成机理逐渐达成一种共识：通过定义集群中个体之间的简单交互规则（即进行基于个体的动力学建模），即可形成协调、有序的复杂群集运动，其间甚至无须引入任何集中式的控制[173-175]。在人工集群方面，受生物群集运动启发的动力学理论和应用技术在无人机集群编队控制、多机器人行为协作、智能电网等方面也具有广泛的应用前景。

异构群集动力学则是在群集动力学的基础上将研究对象设定为异构集群——个体特征不同、功能不同。其中，异构要素也始终是传统人工集群相关领域研究的重点，例如异构多机器人协作架构开发[126]和路径规划[176]、异构无人机集群任务分配[177]，还有对无人机、无人车、无人船等多种形态、功能上更为“异构”的人工智能体协作研究的展望等[178]。从这些研究中，本章总结归纳得到异构群智能体行为协同模型的建立需要对系统的一致性协议（Consensus Protocol）、同步操作、连通性、拓扑结构特征等因素加以考虑。

1. 一致性协议

在集群避障、编队控制等任务中，“杂乱无章”的群智能体需要在某种动力学机制下完成从无序到有序的转变，即达成集群行为上的一致性，实现协同。而一致性协议是实现一致性的方法或过程。具有不同系统特性的群智系统的一致性协议不尽相同。这些特性的差异将影响系统通信、计算、协同、学习等建模要素，也正是由于这些特性及其组合的多样性，对于系统一致性问题的研究形成了非常复杂、庞大的分支，从而能够适应不同类型的具体场景。

此外，研究学者也联结“异构性”对集群的一致性问题进行了深入探讨。例如，Saber等[179]提出一种平均一致性思想，并用仿真结果证明了其一致性收敛代价过大（比如通信和处理的开销难以接受）或者个体及其特征存在较大差异（异构集群）而导致一致性协议难以建立。与其他系统特性一样，异构要素往往和不同特性相结合而完成对系统一致性问题的讨论，例如是否存在通信时延[180]、不同阶的一致性[181]、系统是否为线性[182]、领航者个体[183]等异构集群协同的一致性协议建模。

2. 拓扑结构特征与同步规则

在群智系统中，群智能体形成的拓扑结构也是影响集群协同的重要因素。不同个体间可能存在固定的编队拓扑结构[184-186]，比如在无人机编队飞行任务中，无人机被要求使用一种特定的编队结构完成飞行。同样，系统个体间也可能存在固定的通信拓扑结构[187-189]，比如在有领航者的系统中，跟随者个体需要一直和领航者保持连通。在集群协同的过程中，必须要对这些可能存在的固定拓扑结构加以考虑。

此外，系统个体间还存在一定的同步规则，这些同步操作与一致性协议的建立以及编队、信息连通的拓扑结构的稳定性密切相关[190-191]。同步意味着集群中的某些个体需要根据其他个体的操作反馈进行及时的状态改变。例如，在雁群“人”字形飞行的任务中，当飞行的领头大雁发生动作改变时，跟随的大雁需要在位置、速度甚至加速度等状态上进行及时的转换，才能保证雁群群集行为的一致和编队结构的稳定。在集群协同的具体任务中，异构集群的通信、行为等内部模块不同使异构集群的同步问题更加复杂：同构集群只需要在一些明显的共同特征上完成同步（比如速度、加速度），而相关研究也证实了异构同步（或称为输出同步）所需要的特征层级更加丰富、模态更加多元[192-194]。

本节简单地讨论了异构群智能体的群集动力学机制，并对已有相关工作进行了简要介绍。异构要素成为智能体协同控制相关研究中越来越被关注的要点。而人机物背景下的群智能体群集动力学建模除了考虑异构特性之处，还需要考虑如何高效融合人类智慧和机器智能以实现群智增强等。对于此部分内容，本书将在4.3节中进行更为详细的阐述。接下来的内容继续聚焦于人机物融合群智系统中协同演化和智能增强两项新型要素的方法归纳和启发探索。

3.3.3　人机物演化动力学

自然界的生物在物种交互、外部环境的作用下，展现出物竞天择的演化智慧，如图3.34所示。蕴含于演化背后的机理启发了计算机科学、经济学甚至哲学等生态学领域之外的研究学者，更影响着人机物融合群智系统自适应、持续演化要素的构建。如今，研究学者受哪些演化思想的启发做出了怎样卓越的工作？人机物背景下的演化动力学究竟包含哪些具体内涵？下面将针对上述问题进行解答。

在对自然生物种群（包括人类）演化机理的探索过程中，研究学者从不同的角度理解这些演化智慧，并将其和自身研究内容相结合，形成了不同的新型融合理论或者体现演化思想的实际技术和应用。我们从中归纳了可以用于指导构建人机物融合群智系统的四种演化思想和研究领域——决策演化、认知演化、形态演化和硬件演化（如图3.35所示）。

1. 决策演化

在3.2.6节，我们介绍了演化博弈动力学这一研究领域，其将博弈论和演化论相结合，利用博弈的观点和方法理解生物演化，帮助解释生态学中群体选择、合作演化、利他行为等现象[195-197]。其认为生物种群竞争和合作本质上是一种物种间的博弈，而生态演化的本质就是追求博弈“均衡”的过程。例如，初始的演化稳定策略[111]认为在一个生物种群中，个体如果想要保证自身基因的延续，必须在自然选择的压力下做出和大多数个体一致的选择，即或者改变原有策略，或者在演化的过程中消失。因此，就在这种个体生存、消失，群体种群规模此消彼长的选择和适应的动态博弈过程中，生物种群发生了演化现象。

另一方面，演化博弈从群体演化的角度考虑群智能体决策，形成决策演化内涵。其核心思想是：与传统博弈相比，演化博弈不再认为博弈者具有全局认知且只会做出理性利己的行为[112]。更重要的是，在这样的条件下，演化博弈中的均衡不再是一种静态的均衡，而是通过博弈者们不断地试错反馈和动态调整策略来达成，强调均衡实现的动态性。

总之，生态学背景下的演化博弈动力学对种群动态演化过程进行探索分析，强调历史、环境、决策变换对于博弈均衡的影响，从博弈论的角度理解和解释了物种演化的本质、原因以及动态收敛过程，并为预测群体最终行为、特征或状态提供了一种理论依据。此外，演化博弈体现的决策演化内涵被不同领域的研究学者拓展和借鉴，产生了众多研究成果。例如，Bester等[198]应用演化博弈理论探索了人是否在经济活动中存在利他行为以及这种演化博弈的稳定性；Tembine等[199]将演化博弈思想拓展至移动无线网络中，探索了移动设备间的非合作交互行为，研究了无线传输信道和定价对动态演化和均衡的影响。

传统人工集群（如无人机群、机器人群等）中的个体之间存在资源竞争和协作分工，通过多种局部交互在宏观层面形成一种复杂的博弈网络。演化博弈动力学同样启发和帮助相关研究学者实现人工集群的目标任务最优求解，或者资源的最优分配等问题。更多人工集群和人机物群智能体对演化博弈理论的应用和实践，可参见第4章的相关内容。

2. 认知演化

尽管演化是否存在目的性在生物哲学中依然是一个未知的问题，但在漫长的演化史中，生物不断根据自身所处的生存环境进行适应调整并通过自然选择学说“适者生存、优胜劣汰”的原则决定能被留存和繁衍个体的思想已经成为现代演化研究的主体。不同于演化博弈通过博弈或者其他中间视角“观察”群体的演化过程，计算机科学家受这种生物交互共生、适应学习现象的启发，开展了一系列体现遗传变异、选择迭代等演化思想的研究工作，例如遗传算法[200]、演化策略[201]和演化规划[202]等。尽管这些演化算法的诞生借鉴了自然界不同层面的演化智慧且应用场景广泛，但都涉及演化繁殖、随机变异、竞争交互和环境选择四项基本要素。这些要素构成了演化的本质，一旦包含这四个过程，无论是在自然界还是在计算机中，“演化”都将成为一种必然涌现的结果[128, 203]。

除了自然界中的万千种群在生物史上产生的变异、遗传和繁衍等演化模式，人类作为地球上的“高等级”生物，其认知的产生、运作与演化过程也成为研究学者亟待解决的难题。随着心理学、人类学、神经科学和计算机科学等领域研究的发展，以理解生物智能的原理、心智和学习的形成过程为目标的认知科学（Cognitive Science）应运而生[204]。在此背景下，受生物神经系统认知原理启发而来的人工智能技术和应用更是为世界带来了翻天覆地的变化，形成了如认知计算等“计算机-认知”融合学科。“人工神经网络”（Artificial Neural Network, ANN）就是典型的例子。Kohonen在1987年Neural Networks创刊时给出了ANN的广泛定义：由具有适应性的单元组成的广泛互联网络，其能够模拟生物神经系统对客观事物做出的交互反应。自1943年神经元模型[205]的概念提出以来，人工神经网络不断吸收新的复杂概念和内涵，出现了卷积神经网络（CNN）[206]、生成对抗网络（GAN）[207]、递归神经网络（RNN）[208]等各种网络模型，在各个领域发挥着越来越重要的作用。

然而，真正理解认知的内在机理并非易事。21世纪初，认知科学家们尝试利用演化元理论和方法论来指导并将其应用于认知科学，产生了一种新型分支——演化认知科学（Evolutionary Cognitive Science）。其从演化的角度研究“认知”，旨在描述人类在演化过程中由选择压力形成的神经认知机制，并认为正是这些压力最终定义了人类的思维[209]。也就是说，通过演化元理论的指导，认知科学家能够更好地描述他们所研究的认知过程和神经关联，还能更好理解为什么会产生认知和思维及它们如何变化等，而非仅仅是理解它们如何运作[210-211]。近几年，在计算机科学领域，这种“演化+”的思想同样也被研究学者们应用于人工神经网络的设计与构造，并且取得了一些突破性成果。演化神经网络（Evolutionary Neural Network, ENN）[212-213]就是受到前述“大脑思维本身就是演化过程的产物”这一事实的启发而提出的。与采用随机梯度下降训练方式的传统神经网络不同，ENN改用演化算法来优化神经网络，实现基于梯度的方法所不能达到的效能，比如学习超参数、网络结构和构建块（如激活函数）等。例如，演化神经网络架构搜索（Evolutionary NAS）[214]采用演化思想在庞大的搜索空间内确定对应任务的神经网络结构。

总之，上述工作基于自然选择背景下的生物演化内涵，求解实际问题时不需要像传统的目标优化和机器学习方法那样了解问题的形式化全貌以及结果的求解方向，只需要定义好遗传、变异等演化规则和环境的偏好选择（决定个体是否在下一轮演化中被接受）。这些体现神经演化（Neuro Evolution）内涵的神经网络AI思想使得模型不断逼近人类大脑水平，也就是希望通过演化实现类似生物拥有的复杂认知机制并以此解决各种开放式泛在问题，这也是未来通往通用人工智能的关键途径之一[129]。Hasson等学者[212]于2020年在《Neuron》上发表的一篇文章以一种宏观、前瞻的演化视角审视和阐述了生物神经网络和人工神经网络以及它们之间的联系和对未来协同共进的展望。

3. 形态演化

在人工智能的发展历程上，研究学者们对“智能”这一概念始终未能达成统一、明确的共识。从认知科学的角度来看，智能侧重于学习知识、运用知识的能力，如认知演化中就提到人工神经网络诞生于模仿生物理解、学习、推理和归纳的内在机制。但部分研究学者认为这种思想使得智能过于强调“看不清、摸不着”的内部逻辑表达[215-217]，而忽略了智能的具身化或者说智能系统与物理环境的交互作用对于智能本身也同等重要，即智能需要一个身体。在这样的背景下，一种名为具身智能（Embodied Intelligence）[218-219]的领域应运而生。

如果说演化神经网络等侧重于人工智能“内在思考方式”的认知演化内涵，那么演化背景下更侧重于“外在物理特征”的具身智能则产生了人工智能领域的形态（morphological）演化内涵。例如，李飞飞团队[220]受启发于生物在漫长演化史中所展现出来的形态学习智能行为，提出了名为深度演化强化学习（Deep Evolutionary Reinforcement Learning, DERL）的新型计算框架，通过创建人工具身智能体和模拟演化实验完成了智能体在当前地形下最佳行进形态的生成，不但完成了人工具身智能体对于生物演化法则的实现，还首次证明了演化生物学中的鲍德温效应——演化过程中，学习开始而来没有基因信息的行为将逐渐成为能够遗传给后代的具有基因信息基础的行为[221]。David Howard等[222]提出一种“多级演化”的系统框架——机器人通过认知层面（内部软件）的融合和形态层面（硬件外观）的重组，如同生物一般进行“繁殖”和自主演化，使下一代机器人兼具父辈的智慧和外形优势，将具身智能体现的形态演化进一步拓展到完整人工智能体的多层次全面演化上。其回应了Eiben等[223]谈及的：随着机器人技术和3D打印技术的成熟，一个人工物理智能体不断进行演化且被实例化的“Evolution of Things”时代正在来临。Stanley等[213]也在文献中表示类比生物身体（形态结构）、大脑（智能认知）的协同演化模式，有助于实现真正意义上的通用人工智能。未来演化机器人[224-226]的真正落地和工业化必将颠覆人们对传统人工智能的想象。

具身智能的诞生和发展丰富、拓展了智能的定义，使得人工智能领域不再只注重于语言、视觉等非具身智能任务，更加全面地构建起人工智能的理论概念。在人工智能领域，智能所承载的对象为人工智能体。而在人机物群智背景下，智能则可以“搭载”于人、机、物异构群智能体之上，这些具有不同优势的智能形态高效融合、互利互补并最终完成群智涌现。

4. 硬件演化

演化硬件（Evolvable Hardware）是一类根据外部环境改变内部结构或者调整自身行为的硬件或系统，旨在使用演化算法与可编程逻辑器件（Programmable Logic Device, PLD）共同完成自主演化和重构，达成物理硬件自适应、自组织、自修复的效果[227]。与具身智能中实体硬件的外观形态演化不同，演化硬件是一种侧重于通过借鉴自然演化完成硬件内部电子系统设计的研究。与传统人类设计相比，它提供了一种新型电子系统设计方法，目的是使任何硬件结构都能无须人为干预便可高度自动化地完成自适应、自修复的电路设计与调整。其中，如何通过复杂度更低的演化方法高效进行相应应用的空间搜索过程是研究者们致力于改进的重点。尽管硬件演化相关研究还远未达到其最初预想的目标，但是其所展现的具有自适应结构调整和自繁殖、自修复能力的硬件开发愿景无疑是未来发展的重要方向。

综上，这四种受自然界生物演化现象启发的思想和研究领域并非完全独立和解耦合的。我们的本意并不是在此强调这些演化思想的不同，而是想通过对这些工作的归纳，描述“演化”所展现的强大力量以及为学界提供的无限可能。演化计算（Evolutionary Computing, EC）作为一个新兴研究领域[203]，包含了不同演化思想的计算机相关研究，在20世纪90年代逐渐被研究学者形式化，Eiben[228]和KA De Jong[229]等学者对其进行了非常卓越的总结和展望。此外，其他不同领域对于自然界演化的借鉴和探索重点也不同，例如生态学、神经科学等侧重于从不同角度归纳、总结出生物演化的规则和机制（如遗传变异、认知机制等），这为人工智能领域的研究学者们不断提供新颖的技术启发和研究思路，而相应的人工智能模型和算法反过来也为其他学科提供高效的问题求解方案。

此外，不可否认的是在计算机领域，“演化”指导的研究想要成为主流，依然有很长的一段路要走。例如，如何应对处理演化模型或算法需要大量计算、存储等资源的问题，如何更高效地指导演化向着期望的目标进行等。但从长远来看，演化启发的研究目标是解决开放性和通用性问题，这同我们所展望的人机物融合愿景一致，开放、通用和更加高效、鲁棒的解决方案是人类永恒的追求目标。虽然当前依然面临着重重困难，但如同演化研究领域本身一样，从认知演化、形态演化再到多层次全面协同演化，我们可以看到越来越多的演化内容被嵌入到更大、更复杂的实体中。这样的实体处于更加复杂的外部环境和变异、繁衍的动态演化机制下，使得模型的建立更加困难，但这丝毫没有阻止计算机科学家们致力于挖掘蕴含于从微观基因结构到身体、面部等个体形态特征，再到种群规模、群落交互等群体特征中的多种不同的演化内涵。未来我们也期望看到更多借鉴演化思想而开展的创新性研究，以及其对全周期持续演化的人机物融合群智系统实现的增效，实现理论基础和应用技术的腾飞。有关研究工作及其与人机物背景的结合与展望的内容，请参见第4章。

3.3.4　人机物共融智能

前文分别从群落生态学、异构群集动力学和人机物演化动力学的相关领域挖掘了能够为人机物背景下异构群智能体共生演化、协作增强等要素提供启发的理论依据或实际应用。而相比传统群智系统，还存在一项目前还未被深入探讨的人机物新型要素——人类智能和机器智能（人工智能）的融合与增强，它会为群智涌现带来哪些新的内涵与影响？这种新型的人机物共融智能高效利用了人类智能和机器智能的互补性和差异性，如人类使用其认知理解、经验知识等通用智慧的优势，机器使用其专业化智能等。这种融合了不同智能形态的新型智能概念跳脱出系统单一智能形态的束缚，使得人、机、物多种形态的智能可以各取所长、互利互补，完成各自擅长的工作，实现群智协同增强，是人机物融合群智极为显著的新型特征。而融合人类智能和机器智能的相关讨论和研究并不是最近才被提出的。本节将介绍该领域的相关工作并进行归纳和总结，最后提出人机物共融智能的方法框架。

人工智能领域先驱、美国麻省理工学院的利克莱德教授早在1960年就发表过一篇开创性的文章[230]，提出“人机共生”（Man-computer Symbiosis）思想，指出人类的大脑将会与计算机等设备紧密耦合，并且这种耦合将会形成一种前所未有的合作关系，以现在所无法描述和构想的形式进行思考和分析数据。随着计算机软硬件技术的发展，人机共生的思想呈现在真实世界中的可能性越来越大。同时，新的时代催生了新的需求，国家新一代人工智能发展规划[231]中提到“人机混合智能”是国家实现“AI 2.0”的重要研究方向，生物智能系统和机器智能系统的集成与协作，能提高解决问题和响应决策能力，涌现更高水平的智能。笔者重新审视人与计算机智能的关系，构建出新型的人机智能混合形态，提出“人机共融智能”的概念[6]，并总结了人机共融智能的三个特性：个体智能融合（针对复杂任务，巧妙利用人的识别、推理能力，实现人机协作增强感知与计算，发挥二者的互补优势）、群体智能融合（通过利用群体行为特征、结构特征及交互特征等在特征和决策层面与机器智能进行融合，实现智能增强）、智能共同演进（人类智能和机器智能互相适应，彼此支持，相互促进，实现智能的共同演进和优化）。

本节则根据现有研究中人类智能和机器智能的不同融合方式，把共融智能划分为两种模式——显式和隐式。显式指人作为群智系统的一员，主动地利用人类独有的认知能力和知识经验，直接参与到群智涌现的过程中；隐式则指通过人类智能的间接输入和认知启发，非主动地帮助系统更加高效地涌现群智，起到引导、辅助的作用。接下来，我们将分别对这两种融合模式进行阐述。

1. 显式共融

“人”成为人机物融合群智系统中的一员，和机器共同协作完成任务，以“显式参与”的方式介入群智涌现的过程中。当前探索这种“显式共融”方式的理论和应用主要以“人在回路”（Human-in-the-loop）[232]这种混合智能形态为主。“人在回路”指的是将人类智能直接引入智能系统的回路，以提高智能系统的置信度。其可以实现在模糊和不确定问题中，分析与响应高级认知机制与人工智能系统之间的紧密耦合。第9章将对人在回路这种混合智能范式与相关工作及其面临的挑战等进行更为详细的阐述。比如在图3.36所示的人在回路的融合框架中，机器学习（有监督和无监督）从训练数据或少量样本中学习一个模型，并利用该模型预测新的数据。当系统异常时或者当计算机对预测结果缺少“信心”时，利用置信度估计或计算机认知状态可以决定是否需要人工干预。事实上，最终算法中的人工/预处理有助于提高系统的准确性和可靠性。

同时，“人在回路”这种显式智能融合的方式也随着时代发展孕育出一些新的内涵——不仅要使机、物智能在人的介入下进行增效，人也在群智涌现的过程中不断成长并提升决策能力，以实现人、机、物的共同进步。比如通过人在回路的方式，机器能够更加高效、可信地解决复杂场景下的任务；而机器智能形成反馈，可反过来提高人类理解复杂问题再根据需求去解决问题的能力。上述即为人、机、物“共生演化”的智能融合范式。

例如在工业4.0背景下，Bousdekis等[234]提出了一个“操作员4.0-AI”共生的人类网络物理系统（Human-Cyber-Physical System, HCPS）框架。其中，人类和AI共同努力，实现彼此增强，比如利用操作人员的领导能力、团队协作能力、创造力和社交技能，以及AI计算的速度、可扩展性和定量能力[235]。通过这样的方式，操作人员和AI可以通过较小的通信开销实现共享信任和期望，如图3.37所示。在这个框架下，机器利用其强大的存储、计算等能力来处理物理空间中的数据；同时，人类利用其认知、概念等专家领域知识同机器进行交互，获得可解释的结果，该结果进一步帮助人类规划下一步动作并根据实时感知的环境参数和结果为机器智能提供反馈和建议。

2. 隐式共融

前面讨论了人主动地“直接参与”群智涌现过程的显式智能共融模式。在这部分，我们将讨论人通过“间接指引”，非主动地利用人类智能的间接输入和认知启发，协助增强群智涌现的隐式智能共融模式。

所谓“隐式”，强调人类无意识、非主动地为群智系统贡献人类智慧，利用人类认知与经验在智能决策中起到引导、辅助的作用，实现智能涌现增强。而“显式”模式下，人类通过在回路中有意识、主动地提供能力或直接介入，影响甚至决定智能决策的方向或结果。我们在此区分隐式和显式的目的也是希望表达：在当前技术背景下，机和物所展现的机器智能形态在自主性和智能化程度上还远未达到能够和人“共融协作”的水平，因此人类在群智系统中当前的介入方式决定了不同智能融合模式的形成。

当前，体现上述“隐式”智能融合的技术又存在哪些具体的相关工作呢？从群智数据间接输入的角度来看，来自人群、设备、环境等的人机物群智数据蕴含着大量且丰富的语义信息和群智知识。其以人类群体生成的数据为核心，更以人类参与群智数据融合过程的不同方式可进一步划分为显式和隐式两种模式，其中不同类型的人类群智则被嵌入到数据感知和内容生成的过程中。群智数据融合背景下的隐式群智则体现在人机物交互情境和社群情境内，被间接地用于群智数据的理解和处理，如用作机器智能的特征输入或相关参数。这些内容将在第6章进行更为详细的讨论。而从认知启发的角度来看，人脑蕴藏着人工智能最终期望实现的计算机理，这种通过模仿人脑认知机理和功能模式以提高计算机的感知、推理和决策能力的基于认知计算的共融智能也体现了人类智能“隐式”参与、协助群智涌现的智能融合模式。其面临的挑战和相关工作将在第9章进行详细阐述。

基于上述对人类智能和机器智能的显式与隐式融合模式的归纳和总结，下面提出了人机物共融智能的体系框架，如图3.38所示。

在人机物融合群智系统下，“人”具有认知经验、归纳和总结等优势，“机”具有高效存储、计算、机器学习等优势，“物”则具有泛在情境感知、协同合作等优势，三种智能形态深度融合、互相补足。这些拥有不同智能形态的智能体除了以其特有优势相互增效之外，群智能体中的每一个体还在感知、理解、计算、决策的演化生命周期内，不断与其他智能体进行交流通信、交互合作，通过群智发散和汇聚完成群智涌现。

本节阐述了人机物群智增强新型要素的内涵和意义，从人类智能和机器智能融合的现有相关研究中归纳出显式与隐式两种智能共融范式，并凝练提出人机物共融智能的体系框架。人机物共融智能展现了未来背景下人、机、物“1+1+1>3”的智能融合增效愿景，实现了群智涌现过程中不同智能形态的交叉渗透，是相比传统单一人工群智极为显著的新型特征。未来随着机、物智能水平的不断提高，群智系统将以更加和谐、平等的方式完成人类智能和机器智能的进一步融合，实现人类与机、物的智能共同演进。

3.3.5　人机物超级物种集群

在前面的探索中，我们追根溯源，借鉴自然界所展现的交互、演化等群体智慧，通过群集动力学、演化动力学、人机物共融智能等领域的现有成果，探索人机物融合群智涌现机理，寻找实现各项新型要素的相关理论和技术。回到追求构建人机物融合群智系统的“初心”，我们希望这样的新型群智框架能够以其更强的灵活性、容错性、智能涌现水平以及更高效、更普适的应用处理模式来解决传统人工群智系统所无法解决的更多开放不确定泛在问题。在探索的过程中，我们也不断吸收、归纳各个领域的相关工作以及研究学者的专业展望，并结合自身创想，设计出另一种有趣且具有未来意义的新型概念——超级物种（Super-being）集群。图3.39展示了这一概念的设计构想。

20世纪最伟大的科幻小说作家之一艾萨克·阿西莫夫（Isaac Asimov）在其著名的作品《银河帝国》系列中曾描绘过一个名为“盖娅”的广义星系生命体，其由它（星系）所包含的所有生物有机体和无机物共同组成，并基于一些机制保证盖娅内部这些组成成分的高效交互协作，且盖娅还能够认知组成成分的任何细微变化。其实，无论是人工集群还是人机物集群，它们所组成的群智系统的核心都是通过个体智慧的发散和群体智慧的汇聚实现智慧涌现过程的，可达成超越单智能体范围的智能水平，在宏观上整体类似形成一种更强大的智能单位去处理和完成复杂任务。“超级物种”集群亦是如此。其命名缘于前面对群落物种的探索：“超级”二字体现的是在能力上聚合和超越传统智能体，具备自适应、自学习和持续演化等优势或特性。具备这种特性的未来人工智能体被形象地比喻成新型“超级物种”。不同于这样较为抽象的描述，我们给超级物种一个更为具象的定义：所谓超级物种，是一类集成多种传统智能体优良特性的、能够根据外界环境和复杂需求自适应重构形态和结构（例如实现多栖运动）的强智能新型人工智能体。整个超级物种集群，能够面对动态的环境进行不同的自组织部署，高效协作以适应不同的任务。同时，群智系统在生命周期内的每次任务中持续演化、学习，在形态结构、个体智慧程度、群体协作水平等方面不断演化，以适应未来愈发复杂的不同任务场景。

综上，我们已对超级物种这一概念的定义有了宏观上的了解和认识。从定义可以看出，超级物种集群是群智能体所追求的最终形态，不仅具备人机物背景下群智能体自适应、自组织、自学习和持续演化的全部特性，且其个体也在能力上超越了当前任何一种传统智能形态。尽管要实现上述宏大的超级物种集群愿景在当前看来还十分遥远，对于超级物种集群的描述也依然处于“想象”的状态，但超级物种概念的提出并非一时兴起。当前科学领域的研究展望和一些应用技术的变化趋势已经影射出超级物种的未来需求和实现可能。4.3.3节将对这些工作及超级物种集群的未来应用愿景进行更为详细的阐述。

而在真正实现超级物种集群这一宏伟目标的过程中，未来技术需要达成和具备怎样的水平？或者说超级物种集群拥有哪些显著的技术特征呢？问题的答案也许还需要科研工作者在未来的几十年甚至上百年内源源不断地给出其中的块块拼图。但综合之前对超级物种集群的背景、定义和未来场景的种种描述和探索过程中针对不同领域工作和专家展望进行的归纳、启发，这里对上述问题给出一些基础的解答。

1. 形态结构自适应

从定义可知，超级物种体现了个体能力层面的高度集成，能根据外界环境和动态需求自适应地改变自身的功能和形态结构。我们在3.3.3节中对体现形态演化的具身智能和相关前沿工作进行了介绍，其中不管是对理论研究还是前沿技术的各种探索，都显著体现出超级物种形态演化自适应的内涵。最近，奥斯陆大学[219]成功研制出一种形态自适应的四足机器人，将具身智能第一次真正地引入人类的现实生活中。同样，如果将演化硬件的概念目标进行拓展并实现，各种形式的硬件将如同生物一般具有自适应、自组织、自修复等特性，可改变自身内部结构和行为以适应不同的生存环境。这将为超级物种形态结构自适应特性的进一步实现带来可能。

2. 任务协作自组织

在群智系统中，同构或异构个体各自扮演着不同的专业化角色，通过个体智慧的发散和群体智慧的汇聚完成群智涌现。在理想状态下，群智系统的灵活性、扩展性、鲁棒性与任务处理能力等方面都远优于“单智”系统。但群智能体的协同和组织也成为群智系统的一大难题——群智系统中的个体具备局部的认知和通信等特征，如何面对复杂、高度不确定性的外界环境实现集群的自组织部署？根据前述介绍，超级物种集群拥有所有群智系统的理想状态，群智能体将形成一个更加独立、完整、强大的智能单位。如同《银河帝国》中的“盖娅”，具有最大可能“牵一发而动全身”的全局认知和响应能力。也就是说，每个个体可以实时感知除环境外其他个体的存在或信号反馈，对于整个集群的变化具有实时决策、高速响应的能力，最后集群能够自组织地完成群智能体的行为协同与结构组织等。类似地，“马赛克战”也描述了一种无人机、无人车、无人船等异构混合型作战部队，能够以“按需定制”的特遣部队形式，满足应对各种冲突的作战需求，动态、协同地实施作战。当然，上述愿景的实现还需要未来智能体行为动力学理论、集群协同自组织模型等相关工作上的突破。此外，在实际应用中，智能体通信的覆盖范围、传输效率和抗干扰性等决定了集群的范围边界和效能上限，通信技术的发展也是超级物种集群实现过程中至关重要的一环。

3. 群体智能自演化

超级物种集群的智能化理想目标是达到人类或人群所具有的通用人工智能程度以及通过学习实现的全生命周期智能演化的水平，具备不断解决开放式泛在问题的能力。在个体层面，我们在3.3.3节就提到自然界十几亿年演化过程中蕴含的神经认知与具身形态的启发，在创造人类水平的人工智能中发挥着重要的作用，成为未来通往通用人工智能的关键道路之一。因此，继续以开放性问题为动力，更进一步受启发于自然界的创造力而产生创新、成熟的演化人工智能相关技术，拥有人类智慧水平的超级物种的未来并非纸上谈兵。在群体层面，超级物种集群的群智演化则在个体智慧强水平和演化特征的基础上，通过决策演化以博弈、协商等方式不断追求群智效益和整体涌现强度的最大化，如同人类社会在法律、规则等的制约下通过协作实现群体价值一般。

在本小节，我们提出了超级物种集群这一充满未来意义的新型概念，对其创想背景、定义和技术特征等进行了阐述，第4章将对其现有及未来应用场景进行更为详细的介绍。也正是因为超级物种集群不但具备实际的未来需求，在技术层面更拥有着众多的未知挑战，所以在此也只能在一定程度上刻画和构建这一创想的理论内涵。未来希望越来越多的研究学者致力于实现超级物种集群的相关理论研究和应用技术的不断拓展和突破。