社会智能补上AGI第三极 理解人心的新路径。现在是时候探讨AI的“第三极”——社会智能了。当前的人工智能已经形成了两大成熟领域：以GPT-5.5、DeepSeek为代表的符号空间智能，擅长语言理解、逻辑推理与代码生成；以及以具身机器人为代表的物理空间智能，擅长感知、行动与环境控制。符号空间智能侧重于“智商”，而物理空间智能则侧重于“行动力”，这两条路径都有明确的技术发展方向。
2026年的WAIC会议上，2024年图灵奖得主、强化学习之父理查德·萨顿宣布，AI正从“人类数据时代”迈入“经验时代”。这意味着智能体不能仅依赖人类留下的二手数据，必须通过与真实世界的持续交互来生成自己的经验。然而，这种“经验”是否仅靠个体与物理世界的互动就能产生？
知境团队提出了一种新的观点，认为经验并非孤立发生，而是发生在社会关系中，存在于“我知道你知道我知道”的递归信念里，体现在读懂一个眼神或推断未说出口的意图之中。换句话说，真正的完整经验智能离不开社会心智。理解信念、推断意图、感知情绪和权衡规范的能力——即社会智能——正是通用人工智能长期缺失的关键部分。
知境团队来自中国科学院计算技术研究所智能算法安全全国重点实验室，他们的目标是为现有的大模型增加“理解人心”的能力，使AI在处理复杂社会情境时更加有情商、更可信、更值得托付。他们正在探索的是，社会智能是否可以像语言理解和代码生成一样被定义为一种可以持续测量、训练和改进的工程能力。
为了实现这一目标，知境团队最近发布了社会心智大模型技术体系，包括评测基准SoMBench、多参数版本的社会心智模型Zing以及智能体部署框架Actio。SoMBench构建了一个能力坐标系，将“懂不懂人”分解成可定位的认知缺口；Zing根据诊断结果组织自适应训练，使社会推理从依赖提示词的临时行为转变为模型中的稳定能力；Actio则通过动态组织技能、心智状态、经验和社交知识，提供可选择和检查的支持。这是一条贯穿“评测—内化—行动”的完整技术链路。