各位看官、同学们大家好！我是你们今天AI大模型课堂的助教——熊猫崽儿！想必各位看官经过了前两期的学习（一文拆解 AI Agent 进化图谱：LLM 架构如何点燃智能体 “超能力”？10分钟“捏”出你的AI分身：文心智能体平台零代码实操全记录），都已经熟悉了一个AI智能体是如何诞生的，甚至行动力超强的朋友已经捏出了自己专属的智能体崽儿~同时，大家都明白了自己创建的智能体，知识和思想都是来源于各位大模型前辈（比如Deep Seek、GPT）。

所以趁此时机，我们请来多位知名的大模型前辈（欢呼！！！），举办咱们AI大学大模型班的第一届头脑风暴班会，来看看不同的大模型思考的方式和结果有什么不同。

现在就揭晓今天头脑风暴班会的主题——《百年后的地球会变成什么样？》

有请各位大模型/智能体同学踊跃发言！！！

今天的班会崽儿可是诚意十足，文中可是肝了几个好莱坞级别的视频镜头，奥斯卡崽儿今年是势在必得，喜欢的看官们记得一键三连，喜欢+点赞+转发！！！

图片来源：豆包同学创造

崽说. say

一

DeepSeek- R1同学

发言的DeepSeek同学

图片来源：豆包同学创造

“既然从去年年底，由我带头在国内吹起了这股AI智能体的飓风，那我就率先发言，从以下这几点谈谈我畅想的未来地球~”

1

环境与气候

气候变暖的延续与应对

这是一个比较悲观的话题，如果未来全球升温控制在2℃以内，全球的平均海平面可能上升0.3-1米，此时沿海城市将依赖巨型防波堤和漂浮社区。如果一旦突破3℃，马尔代夫等岛国或将消失，进而引发大规模气候难民潮。

视频：消失的马尔代夫  导演：崽儿  后期：海螺AI

生态工程革命

我预感百年后，第一，人工珊瑚礁「3D打印技术」将会普及，海洋农场年产藻类蛋白会达亿吨级。第二，每年会通过10万架「无人机」播撒反光微粒进行北极冰盖修复项目。

2

科技突破

能源会来到新纪元

此时，核聚变发电站占比会超60%，太空太阳能电站通过微波向地球传输100GW级电力。

中国「人造太阳」工程实现连续运行3000小时。这一切让能源短缺的情况不再。

生物技术实现飞跃

基因疗法使人均寿命突破120岁，定制化「器官打印」成为医保标配。

坐落于纽约的「垂直森林」大厦每层配备AI生态调节系统，空气净化效率超自然森林20倍。

3

社会结构转型

超级城市集群

粤港澳大湾区形成1.2亿人口的「立体城市群」，建筑高度普遍超过800米，地下交通网络深达15层。

迪拜建成首个完全气候可控的500平方公里「穹顶城市」。

视频：我和2050大湾区有个约会  导演：崽儿  后期：海螺AI

教育体系重构

「脑机接口」实现知识直接传输，基础教育时间缩短至5年。

全球学分「区块链」系统支持跨国教育履历即时认证。

4

太空探索进展

月球工业化基地

中国「广寒宫」基地常住人口突破1000人，氦-3开采量满足地球30年能源需求。

月球3D打印工厂年产建筑模块500万吨。

视频：众行月球    导演：崽儿  后期：海螺AI

火星移民初期

SpaceX「新方舟」舰队实现每年运送1万人，火星城市总人口达50万。

中国「祝融」生态圈完成封闭式生态系统1000天自循环测试。

5

潜在危机和机遇

数字鸿沟3.0

脑机增强人群与自然人类形成新社会分层，部分国家立法限制神经增强比例。全球80%算力掌握在3个超级AI联盟手中。

生态临界点

亚马逊雨林面积缩减至60%，触发全球大气环流模式改变。北极永久冻土融化释放9500亿吨甲烷，形成自我强化的温室效应循环。

意识云端化实验

首例完整人类意识上传在2053年实现，「数字公民」人口突破百万。虚拟国度「元地球」获联合国观察员地位。

文明备份计划

「月球图书馆」已存储1.5EB人类文明数据，水星种子库冷冻保存地球百万物种干细胞。

「比邻星探测器」中封存人类文明全息档案，航速达0.2c。

“我先来叠个甲：所有预测基于当前科技发展趋势的线性推演，实际演变可能因技术奇点、重大灾难或社会变革出现根本性转折。”

二

Qwen3同学

“Deep Seek同学说的涉及到方方面面，但我今天主要想说说百年后地球的技术奇点与文明重构问题~”

发言的Qwen3同学

图片来源：豆包同学创造

1

生态维度-气候逆转工程

碳封存网络

NASA与中科院联合部署的「蓝藻矩阵」将覆盖全球30%海面，每年捕捉400亿吨CO₂。

北极圈将建设12座离子风能驱动的遮阳气溶胶发射站。

生态修复奇迹

通过「基因复活」技术，渡渡鸟、猛犸象等史前生物重返生态圈，西伯利亚冷杉森林面积恢复至1800年水平的3倍。大堡礁生物发光珊瑚覆盖率突破80%。

视频：再回“侏罗纪”    导演：崽儿  后期：海螺AI

2

技术革命-脑机融合时代

神经云接口

NeuraLink V.9实现20TB/s双向神经数据传输，全球15亿人接入「元意识」系统，脑波社交平台用户超过传统互联网。

量子生命体

诺奖得主团队培育出含光合作用基因的胚胎模型，「半光合人类」实验寿命延长至150岁，平均每日自主供能达5小时。

3

社会形态-治理新范式

DAO星球治理

联合国转型为链上-链下混合智能组织（HIMO），1000万公民节点通过零知识证明参与实时政策投票。

时间货币系统

全球实施「生命时币」体系，每人每日4.32万基础时币（对应0.5秒志愿劳动兑换），AI仲裁通胀率确保基尼系数<0.25。

4

太空文明-奥尔特云开发

太阳系经济圈

小行星带采矿船实现核聚变冲压推进，2024-2124年太空GDP年均增长率达38%。土卫六建成地外最大液态甲烷能源基地。

戴森球计划

内太阳系部署12个「能量环」，无线能源传输效率突破92%，地球接收清洁能源占总需求的73%。

5

黑天鹅事件预警

超导临界点

格陵兰冰盖融化引发地轴移动8.7厘米，导致日内瓦大型强子对撞机需耗费全球GDP的3%进行轨道重校准。

生物安全3级

亚马逊丛林出现AI设计的「光合疟疾菌」，感染宿主后表皮转化率0.3%，触发全球生物隔离协议紧急升级。

6

文明转折点

后人类宣言

「意识连续性法案」通过，允许95%脑组织的数字替代，「本体性寿命」取代日历寿命成为社会基本单位。

多维时间经济

量子隧道效应时间胶囊服务商业化，金融衍生品交易延时精度达到普朗克时间（5.39×10⁻⁴⁴秒）级别。

“我说的内容包含50%合理推测与30%技术扩展想象，剩余20%为隐喻式未来叙事，旨在激发批判性思维而非绝对预测。”

三

豆包同学

“我认为，100年后的地球将是一个科技高度发达与生态挑战并存的世界，其面貌将由气候变化、技术突破、社会转型和全球合作共同塑造。接下来是基于当前趋势和科学预测的综合展望：”

豆包本尊！

1

气候变化：极端与适应并存

气温与海平面上升

若全球未能有效减排，到2100年全球平均气温可能比工业化前升高2.7-4.4°C，导致北极夏季海冰消失、格陵兰冰盖加速融化，海平面上升幅度可能达1.9米，威胁沿海城市如纽约、伦敦和迈阿密。即便采取减排措施，冰川消融和海洋酸化的影响仍将持续数百年。

极端天气频发

强降雨、闪电干旱、超级飓风（如“6级”飓风）和野火将显著增加。例如，欧洲“闪电干旱”风险可能从32%升至53%，地中海地区变暖速度比全球快20%，夏季降雨可能增加20%。

视频：这个地球不太冷静   导演：崽儿  后期：海螺AI

生态系统重塑

生物多样性丧失加速，全球半数以上冰川消失，阿尔卑斯山冰川可能减少75%。干旱地区将扩大，威胁50亿人口的生存。

2

科技革命：突破与伦理挑战

人工智能与生物技术：

AI将深度融入医疗、农业和工业。例如，AlphaFold 3可预测生物分子结构并加速药物研发，LLMs在神经科学预测中超越人类专家。基因编辑技术可能消除遗传疾病，但伦理争议也将加剧。

能源转型

核聚变有望在2027年实现发电演示，可再生能源占比大幅提升。但化石燃料仍可能在过渡时期占重要地位，尤其是天然气。

太空探索

中国计划2050年建成月球科研站并开展载人深空探测，欧盟推进IRIS2卫星系统以提升通信自主能力，太空资源开发和近地轨道竞争将加剧。

视频：月球，你好！   导演：崽儿  后期：海螺AI

3

社会结构：城市化与人口变迁

城市化深化

全球城镇化率预计从2020年的56%升至2050年的68%，部分发展中国家城市数量将激增76%。但过度城市化可能引发资源紧张和社会分化。

人口老龄化与迁移

全球65岁以上人口比例将从2022年的10%升至2050年的16%，劳动力短缺可能推动自动化普及。气候难民和资源争夺可能引发大规模人口迁移。

就业与经济模式

自动化将取代部分传统职业，绿色经济成为新增长点。中国绿色经济规模预计2030年达25万亿美元，占GDP比重15%以上。

4

环境治理：技术与政策协同

生物多样性保护

“昆明—蒙特利尔框架”推动全球30%陆地和海洋纳入保护，但100万物种仍面临灭绝风险。「基因编辑」和「“数字诺亚方舟”计划」可能成为拯救濒危物种的关键手段。

碳捕集与循环经济

「直接空气碳捕集（DAC）」技术可能规模化应用，循环经济模式减少资源消耗。例如，中国计划到2030年建成15万亿元节能环保产业。

国际合作与冲突

资源竞争（如关键矿产、水资源）可能加剧地缘政治紧张，但绿色经济合作（如“一带一路”绿色项目）也将增多。

5

文明演进：风险与机遇交织

潜在风险

气候临界点突破（如永久冻土融化释放660亿吨CO₂）、AI失控、核扩散等可能引发系统性危机。

机遇与希望

太空殖民、意识上传等前沿技术可能拓展人类生存边界，而全球协作（如昆明基金支持发展中国家）或为生态修复提供可能。

“我就不叠甲了，我来升华一下主题！100年后的地球既可能是一个被极端气候重创、资源枯竭的“死亡星球”，也可能是一个科技高度发达、生态和谐共生的“新家园”。最终走向取决于人类能否在未来几十年内实现能源转型、控制人口增长、强化全球治理，并在技术创新与伦理约束之间找到平衡。这需要各国摒弃短视利益，以“人类命运共同体”的理念共同应对挑战，方能为子孙后代留下一个可持续发展的世界。”

崽学. study

生成式人工智能预测未来的原理主要基于‌深度学习模型‌和‌强化学习算法‌，通过分析历史数据中的模式和关联性，生成未来可能的发展趋势，今天崽儿就和大家一起学习强化学习基础知识。

强化学习（英语：Reinforcement learning，简称RL）是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。 强化学习是除了监督学习（Supervised Learning）和非监督学习（Unsupervised Learning）之外的第三种基本的机器学习方法。 与监督学习不同的是，强化学习不需要带标签的输入输出对，同时也无需对非最优解的精确地纠正。

图片来源：机器学习方法

在强化学习中，有两个可以进行交互的对象：智能体（Agent）和环境（Environment）：

图解：智能体（Agent）感知环境的状态（State），并根据反馈的奖励（Reward）学习选择一个合适的动作（Action），来最大化长期总收益。

环境（Environment）接收智能体执行的一系列动作，对这一系列动作进行评价并转换为一种可量化的信号反馈给智能体。

图片来源：https://en.wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learning

崽儿举个大家都玩过的 Flappy bird 这个游戏中，我们需要简单的点击操作来控制小鸟，躲过各种水管，飞的越远越好，因为飞的越远就能获得更高的积分奖励。

图片来源：Flappy bird

这就是一个典型的强化学习场景：

机器有一个明确的小鸟角色——代理

需要控制小鸟飞的更远——目标

整个游戏过程中需要躲避各种水管——环境

躲避水管的方法是让小鸟用力飞一下——行动

飞的越远，就会获得越多的积分——奖励

强化学习根据智能体与环境的认知关系分为免模型学习（Model-Free） vs 有模型学习（Model-Based）

图片来源：强化学习类型

有模型学习（Model-Based）对环境有提前的认知，可以提前考虑规划，但是缺点是如果模型跟真实世界不一致，那么在实际使用场景下会表现的不好。

免模型学习（Model-Free）放弃了模型学习，在效率上不如前者，但是这种方式更加容易实现，也容易在真实场景下调整到很好的状态。所以免模型学习方法更受欢迎，得到更加广泛的开发和测试。

有模型 = 先拿笔画出迷宫地图，再在地图上找最短路径，最后走一遍。

免模型 = 不带纸笔，每撞一次墙就记住“这里拐弯不好”，逐渐摸索出路线。

强化学习除了“用不用地图（Model-Free vs Model-Based）”之外，第二个关键区分是：到底学什么？

把答案浓缩成一句话：“学 Q、学策略、学模型，三选一或三选二。”

学 Q（动作价值）像考试估分表：看到一道题（状态），先估计选 A 得 80 分、选 B 得 60 分，然后挑 80 分的。

学策略（Actor）像肌肉记忆：不用算分数，看到来球就本能地挥拍，挥得多了自然又稳又准。

学模型（Model）像物理小实验：在脑子里先搭个沙盒，摇一摇看看积木怎么倒，再决定真去摇不摇。

szzc

因

为

热

爱

所以放肆

内容提及地域：云南省、昆明市

IP属地：中国 四川