导语

集智俱乐部联合山东工商学院副教授高德华、天津大学教授薛霄、北京师范大学教授张江、国防科技大学博士研究生曾利共同发起「大模型时代下的Agent建模与仿真」读书会。读书会自2025年7月8日开始，预计持续分享8周左右。扫码加入Agent建模与仿真的前沿探索之旅，一起共学、共创、共建、共享「大模型时代下的Agent建模与仿真」社区，共同畅想大模型时代人工社会的未来图景！

本周是读书会第五期分享，陈彬教授将聚焦 “仿真智能计算：仿真赋能智能新范式”，解析 AI for Science 趋势与 AI 与仿真的融合颠覆关系，对比 规则驱动 与 LLM 驱动 的社会仿真模式，阐述仿真智能计算新范式的核心内涵与应用，揭示仿真突破传统、赋能智能应对复杂挑战的路径。朱正秋老师将围绕 “仿真赋能智能：无人机具身智能行为建模与仿真方法”，从研究背景切入，介绍军事复杂仿真系统要点，讲解无人机具身智能仿真环境构建与典型任务实践，并展望未来方向，展现仿真赋能智能的场景价值。

当前，人工智能（尤其是大语言模型，LLM）的飞速发展正深刻重塑各学科的传统研究范式，其与具体领域的主从关系也在悄然发生转变。在社会计算领域，这一变革尤为显著——传统机理模型所依赖的固定规则，在AI技术的推动下不断演化，使得“仿真”这一经典研究工具的定位面临重新审视。

从研究趋势来看，“AI for Science”已成为重要方向，AI不仅深度融入科学发现过程，更驱动着实验设计与仿真方法的革新，在多学科领域展现出加速科学仿真、设计、控制与发现的共性价值。这一背景下，学界开始探讨：AI究竟是对传统仿真的补充与融入，还是将颠覆其固有逻辑？规则驱动的经典社会仿真与LLM驱动的动态演化实验，究竟哪种路径更能贴近社会系统的“真实性”？

正是在这样的探索中，“仿真智能计算”作为一种新范式被提出——它突破传统仿真的范畴，试图通过AI应对复杂系统的不确定性，既利用传统建模与仿真技术构建“世界模型”，为AI在复杂场景中的学习与成长提供支撑，又通过AI反哺仿真能力的升级。这种范式在无人机具身智能等领域已得到实践，例如通过构建真实或虚拟的仿真环境，赋能智能体实现导航、感知、目标搜索等人机协同任务。

当下，相关研究已涌现出丰富成果，从AI驱动的科学发现理论，到基于LLM的社会仿真平台（如GenSim）、历史冲突模拟（如WarAgent），再到具身智能在空间场景中的应用探索，均体现了这一交叉领域的活力。本次分享正是基于上述背景，聚焦社会计算框架下仿真的重新定位，深入探讨仿真智能计算这一新范式的内涵与实践，以期回应AI时代复杂系统研究的新挑战。

分享简介

从非计算机专业的视角来看，人工智能正在颠覆所有学科原有的秩序，它与具体领域之间 “谁主谁从” 的关系也在悄然改变。因此，本次报告将聚焦社会计算领域，探讨 “仿真” 这一工具的定位重构问题。过去，传统的机理模型定义的种种规则，在人工智能（尤其是大语言模型）的推动下不断演化。如今，“以仿真赋能智能” 逐渐成为学界认可的新研究范式。而“仿真智能计算”的提出，是突破传统仿真研究范畴，借助人工智能应对复杂系统难题的大胆探索——通过传统建模与仿真技术构建 “世界模型”，为人工智能在复杂场景中逐步提升能力提供支撑，这一思路已在无人机具身智能研究中得到充分实践。

分享大纲

一、仿真智能计算：仿真赋能智能新范式

1.AI for Science当前发展趋势

1.1 AI融入科学发现

1.2 AI驱动的实验与仿真

2.AI加速科学仿真、设计、控制和发现

2.1 多学科领域研究工作的共性

2.2 AI用于科学仿真

2.3 AI用于科学设计与控制

3.AI融入仿真，还是颠覆仿真？

4.规则驱动 or LLM驱动，仿真 or演化实验？

4.1 规则驱动的社会仿真

4.2 LLM驱动的社会仿真

4.3 规则驱动社会仿真平台构建

4.4 社会仿“真”之真

4.5 LLM带来的生成-认知范式

5.仿真赋能智能新范式：仿真智能计算

5.1 仿真智能计算的提出

5.2 仿真智能计算的理论基础

5.3 仿真赋能智能

5.4 仿真智能系统工程方法

5.5 仿真赋能智能技术架构

5.6 网真神CE平台的应用

二、仿真赋能智能：无人机具身智能行为建模与仿真方法

1.研究背景

1.1基于agent的军事复杂仿真系统

1.2军事复杂仿真系统的基本要素（人、装、环）

1.3军事复杂仿真系统研究范式历程

1.4关注研究武器平台（尤其是无人机）具身智能的契机（政策、技术）

2.仿真环境

2.1通用模拟器

2.2基于真实场景重建的模拟器

2.3基于虚拟场景构建的模拟器

3.典型工作

3.1任务类型

3.2无人机智能体具身导航

3.3无人机智能体具身感知问答

3.4无人机智能体具身目标搜索

3.5人机协同具身认知共识对齐

4.未来展望

4.1生成式具身智能仿真环境

4.2类脑机理驱动的空间智能

4.3具身任务端到端基础模型

4.4基于视频生成模型的城市低空世界模型

核心术语

主讲人介绍

陈彬，电子科技大学智能协同计算技术国家级重点实验室教授、中国仿真学会理事，主要研究方向为仿真智能计算、社会计算、平行应急管理等。主持国家自然科学基金项目等国家级项目十余项，在The Innovation、IEEE多个汇刊等高水平期刊发表相关的学术论文百余篇。现任中国仿真学会人工社会专委会副主任委员、JSSR/系统仿真学报编委。获江苏省科学技术二等奖、中国仿真学会自然科学一等奖、中国指控学会科技进步一等奖等多个科技奖项。

朱正秋，国防科技大学数智建模与仿真国家级重点实验室讲师，长期从事复杂系统建模仿真、群智计算、具身智能等方向研究。以第一/通讯作者在The Innovation、IEEE Trans汇刊、Information Fusion、CCF推荐期刊会议上发表论文20余篇，参与英文专著1部，授权国家发明专利10余项。担任The Innovation青年编委、中国指挥与控制学会大模型与决策智能专业委员会副总干事、中国仿真学会仿真学科工作委员会秘书，Pattern Recognition、系统仿真学报等期刊客座编辑。曾获教育部自然科学奖，中国仿真学会自然科学奖等奖励。

参与方式

参与时间

2025年8月5日（周二）晚上19:30-21:30

报名加入社群交流

https://pattern.swarma.org/study_group_issue/941?from=wechat

扫码参与「大模型时代下的Agent建模与仿真」读书会，，加入社群，获取系列读书会永久回看权限，与社区的一线科研工作者沟通交流，共同大模型时代的未来人工社会图景。

参考文献

Wang, H., Fu, T., Du, Y.et al. Scientific discovery in the age of artificial intelligence[J]. Nature 620, 47-60, 2023.

吴泰霖. 人工智能加速科学仿真、设计、控制和发现[J]. 计算物理, 2025, 42(2):127-145.

陈彬,朱正秋等. SIGD (Simulation Intelligence based Generating Decisions)，一种复杂系统仿真研究的新模式[J]. 系统仿真学报, 2024(12):2993-3012.

Oriol Vinyals, etc. Grandmaster level in StarCraft II using multi-agent reinforcement learning[J]. Nature 575, 350-354, 2019.

王彤等. 基于大语言模型的兵棋推演智能决策技术[J]. 自动化学报, 2025, 51(6): 1205-1217.

Chen Gao.etc . Large language models empowered agent-based modeling and simulation: a survey and perspectives. Humanities and Social Sciences Communications. https://doi.org/10.48550/arXiv.2312.11970

GenSim: A General Social Simulation Platform with Large Language Model based Agents. https://doi.org/10.48550/arXiv.2410.04360

War and Peace (WarAgent): LLM-based Multi-Agent Simulation of World Wars. https://doi.org/10.48550/arXiv.2311.17227

Liu Y, Chen W, Bai Y, et al. Aligning cyber space with physical world: A comprehensive survey on embodied ai[J]. arXiv preprint arXiv:2407.06886, 2024.

Feng J, Zeng J, Long Q, et al. A survey of large language model-powered spatial intelligence across scales: Advances in embodied agents, smart cities, and earth science[J]. arXiv preprint arXiv:2504.09848, 2025.

Li Z, Yu H, Ding Y, et al. Embodied Intelligence for 3D Understanding: A Survey on 3D Scene Question Answering[J]. arXiv preprint arXiv:2502.00342, 2025.

Zha J, Fan Y, Yang X, et al. How to enable llm with 3d capacity? a survey of spatial reasoning in llm[J]. arXiv preprint arXiv:2504.05786, 2025.

Zhao Y, Xu K, Zhu Z, et al. Cityeqa: A hierarchical llm agent on embodied question answering benchmark in city space[J]. arXiv preprint arXiv:2502.12532, 2025.

Xu H, Hu Y, Gao C, et al. Geonav: Empowering mllms with explicit geospatial reasoning abilities for language-goal aerial navigation[J]. arXiv preprint arXiv:2504.09587, 2025.

Ji Y, Zhu Z, Zhao Y, et al. Towards Autonomous UAV Visual Object Search in City Space: Benchmark and Agentic Methodology[J]. arXiv preprint arXiv:2505.08765, 2025.

Liu M, Zhu Z, Ai C, et al. Psychology-driven LLM Agents for Explainable Panic Prediction on Social Media during Sudden Disaster Events[J]. arXiv preprint arXiv:2505.16455, 2025.

集智俱乐部联合山东工商学院副教授高德华、天津大学教授薛霄、北京师范大学教授张江、国防科技大学博士研究生曾利共同发起「大模型时代下的Agent建模与仿真」读书会。读书会自2025年7月8日开始，每周二晚上7:30-9:30进行，预计持续分享8周左右。扫码加入Agent建模与仿真的前沿探索之旅，一起共学、共创、共建、共享「大模型时代下的Agent建模与仿真」社区，共同畅想大模型时代人工社会的未来图景！

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