当下，人工智能已经全面融入生产生活，大语言模型、多模态生成、智能推荐等技术落地普及，标志着弱人工智能（窄AI）进入规模化商用阶段。这类AI依托海量数据、超大参数模型与强大算力，擅长模式匹配、特征提取与概率拟合，能高效完成单一领域的专属任务。但不可否认的是，现有弱AI始终无法摆脱“统计拟合、被动响应、不可解释、泛化有限”的底层桎梏，距离具备自主认知、跨域推理、自我修正、通用适配能力的强人工智能（AGI，通用人工智能），仍存在一道难以逾越的范式鸿沟。而突破这一鸿沟、实现从弱AI到AGI本质跃迁的核心钥匙，正是长期被低估的符号推理能力。从深度学习的统计感知，到符号系统的逻辑认知，是人工智能从“仿生拟合”走向“真正思考”的必经之路。
