精选
ChatGPT横空出世，DeepSeek引爆中国的AI热情，接着Agent技术在2025年取得了显著进展。OpenAI、Cursor、Manus等公司通过强化学习微调（RFT）和环境理解实现了技术突破，编程类Agent向通用型进化，垂类产品如Vantel、Gamma展现出巨大潜力。谁都生怕错过这一波技术浪潮，医疗、金融、制造、零售等行业也纷至沓来，争相“买算力、上架构、贴标签”，希望借此实现飞跃式效率提升与降本增效。然而，各行各业在大模型应用的过程中，却暴露出“成本投入与实际价值严重不匹配”、“技术部署环节跌跌撞撞”、“数据治理与系统对接如爬峭壁”以及“专业化需求与通用大模型之间相互错位”的共同困境。
解决大模型应用困境的关键之一或许在于人机环境系统智能，通过深度融合人类的智慧、机器的高效处理能力以及对复杂环境的动态感知与适应，能够有效弥补大模型在数据局限性、解释性不足和环境动态性应对等方面的短板。人机环境系统智能不仅为大模型提供了更精准的数据输入和更可靠的决策依据，还能根据实际应用场景中的动态变化实时调整模型行为，从而实现大模型在多样化、复杂化现实场景中的高效、安全与可靠应用，为大模型的广泛应用铺平道路。
虽然不能简单地说它是唯一的“钥匙”，人机环境系统智能仍是解决大模型应用困境的一个重要方向。
一、人机环境系统智能的内涵与作用
人机环境系统智能是一种综合考虑人类、机器（包括大模型）和环境三者之间相互作用的智能化理念。它强调在复杂的应用场景中，不仅要关注大模型本身的技术性能，还要考虑人类的使用需求、行为习惯以及所处的物理、社会等环境因素。
1、对大模型应用困境的针对性作用
（1）解决数据局限性问题
大模型的训练依赖于海量数据，但数据往往存在偏差、不完整等问题。人机环境系统智能可以通过结合人类专家的知识和经验，对数据进行筛选、补充和校正，使大模型的输入更加准确和全面。如在医疗领域，医生的经验可以弥补医学数据的不足，帮助大模型更准确地诊断疾病。
（2）缓解模型解释性不足问题
大模型通常被视为“黑箱”，其决策过程难以理解。人机环境系统智能可以通过引入人类的逻辑思维和解释能力，对大模型的输出进行解释和验证。通过可视化技术将大模型的决策依据展示给人类用户，帮助他们理解模型的决策过程，从而提高模型的可信度。
（3）应对环境动态性问题
现实世界中的环境是动态变化的，而大模型的训练往往是基于静态数据。人机环境系统智能能够实时感知环境的变化，并通过人类的反馈和机器的自适应能力，使大模型能够快速调整和优化，在自动驾驶场景中，车辆所处的道路环境、交通状况等不断变化，人机环境系统智能可以实时监测这些变化，并指导大模型做出相应的决策。
二、大模型应用困境的其他解决途径
（1）技术优化
从大模型自身的技术层面进行优化也是解决应用困境的重要途径，通过改进模型架构、优化训练算法、提高计算效率等方式，可以提升大模型的性能和适应性。像Transformer架构的不断改进，使得大模型在处理长文本和复杂任务时的能力得到了显著提升。
（2）数据治理
加强数据治理，提高数据质量，是解决大模型应用困境的基础。通过建立完善的数据标注体系、数据清洗流程和数据安全机制，可以为大模型提供更高质量的训练数据，从而提高模型的准确性和可靠性。
（3）应用创新
探索新的应用场景和商业模式，也是解决大模型应用困境的有效方式，在创意产业中，大模型可以作为创意生成的工具，为设计师、作家等提供灵感和素材；在教育领域，大模型可以作为个性化学习的辅导工具，根据学生的学习进度和特点提供定制化的学习方案。
三、人机环境系统智能与其他解决途径的协同作用
（1）与技术优化的协同
人机环境系统智能可以为大模型的技术优化提供方向和反馈，通过观察人类在使用大模型过程中的行为和需求，可以发现模型在某些功能上的不足，从而引导技术团队对模型进行针对性的优化。同时，技术优化也可以为人机环境系统智能提供更强大的技术支持，例如更高效的计算能力可以实现更复杂的人机交互和环境感知功能。
（2）与数据治理的协同
人机环境系统智能可以增强数据治理的效果。人类用户在使用大模型的过程中，可以对数据的有效性和准确性进行评估和反馈，帮助数据治理团队及时发现和纠正数据中的问题。同时，数据治理也可以为人机环境系统智能提供更可靠的数据基础，确保人机交互和环境感知的准确性。
（3）与应用创新的协同
人机环境系统智能可以为应用创新提供更广阔的思路和方法，在探索新的应用场景时，人机环境系统智能可以帮助开发者更好地理解用户需求和环境特点，从而设计出更符合实际需求的应用方案。同时，应用创新也可以为人机环境系统智能提供实践平台，通过在不同场景中的应用实践，不断优化人机环境系统智能的理论和技术。综上所述，人机环境系统智能在解决大模型应用困境中具有重要意义，但它并不是唯一的解决钥匙。要真正解决大模型应用困境，需要综合运用多种方法和手段，包括技术优化、数据治理、应用创新等，并且要充分发挥人机环境系统智能与其他解决途径的协同作用。
转载本文请联系原作者获取授权，同时请注明本文来自刘伟科学网博客。
链接地址：https://wap.sciencenet.cn/blog-40841-1490135.html?mobile=1
收藏
