AI独角兽特斯联攻坚核心技术，为智能体未来发展积蓄势能

伴随大语言模型能力的不断突破，智能体作为其能力的延展，正通过多模态工具整合与复杂决策闭环，弥补大模型在空间智能——即理解并与物理空间有效交互——中的局限，推动人工智能向更深处进化。在这一前沿探索中，特斯联作为深耕AIoT领域的AI独角兽，其首席科学家兼国际总裁邵岭博士于近期发表独到见解，为行业揭示了技术演进路径与现实挑战。

邵岭博士指出，智能体的未来发展大体可分为三个阶段，从面向特定任务、依赖人工编排的专用智能体（ AI），进化至适应广泛场景、具备自主推理与空间交互能力的通用智能体（ AI），最终迈向具有自我意识与进化潜力的超级智能体（Super AI）。

然而，当前主流的专用智能体面临深度理解不足、结果可靠性低、计算成本高昂等核心瓶颈，制约了其规模化应用。邵岭博士指出，突破点在于攻克深度理解、强推理规划与超长上下文处理能力。尤其是推理能力——当前依赖文本模式匹配的模型，在应对复杂新问题时常力不从心，且计算策略导致高延迟与高成本，成为实现自主规划与有效执行的关键障碍。同时，优化算法与硬件以降低部署成本，是普及的经济性前提。

正是在解决这些深层挑战的攻坚战中，特斯联的战略路径与技术创新价值得以凸显。特斯联明确聚焦“空间智能”核心目标，坚持“模型加系统”双轮驱动，将底层模型能力与工程能力深度耦合。

为突破核心技术难点，特斯联采用端到端强化学习（ ）方法，使用高质量数据微调训练出HALI智能体系统，攻克智能体的“人为编排”困境；引入高效数据压缩方法，并构建用户的知识图谱，在检索阶段提高系统对用户意图的理解和检索结果的准确性，缓解长期记忆带来的成本及效率压力；采用并行多模型执行技术，通过移动端小模型协同服务器端大模型混合方案，应对多智能体协同时延挑战。

目前，特斯联面向B端场景打造的空间智能体，及其面向消费级市场推出的HALI智能体系统，均作为典型案例被知名科技智库甲子光年发布《企业级AI Agent价值及应用报告》所收录。

目前，特斯联正集中力量研发专用智能体产品，依托其在AIoT领域积累的数据、经验与技术，将HALI智能体深度集成于智能穿戴设备及机器人等移动终端。通过赋予这些产品类人思考、长期记忆与个性化交互能力，特斯联旨在持续提升终端智能水平，为用户创造更高价值，并在此过程中，为攀登通用智能体的下一级阶梯积蓄关键势能。