六力模型:下一代人工智能通用底层框架白皮书V1.0

你可能已经注意到：AI产品越来越多了，但真正能称为"通用智能"的，似乎还没有出现。

ChatGPT能写文章，Midjourney能画图，AlphaFold能预测蛋白质结构——但它们各自为战，一个场景训练一套逻辑，换个任务就得重来。这不是技术问题。这是底层框架的缺失。

深品创新实验室创始人刘阳在2026年4月发布了《六力模型：下一代人工智能通用底层框架白皮书V1.0》，提出了一个大胆的命题：用六种"力"的固定序列，为所有智能体建立一套通用的底层运行准则。

今天我们来拆解这个框架——它是什么，怎么运行，以及它是否真的能解决通用AI的核心难题。

一、行业痛点：AI缺的不是技术，是底层逻辑

白皮书开篇指出了一个根本矛盾：全球AI产业历经多年发展，从机器学习到深度学习，技术迭代不可谓不快，但始终没有突破"智能行为的底层逻辑瓶颈"。

具体来说，现有AI框架有三大局限：

第一，聚焦表层优化，未触及智能本质。 现有AI大多在算法、算力、数据层面做文章，但智能行为为什么发生、如何完整运行，没有人给出过一个系统性的底层解释。

第二，场景适配单一，无法通用。 图像识别、语音交互、内容生成，各有各的技术架构，彼此难以复用。一个通用智能体如果需要同时处理多种任务，研发成本会指数级上升。

第三，缺乏标准化底层准则。 不同团队、不同企业各搞各的，导致行业碎片化，资源浪费，难以形成合力。

白皮书的判断是：单纯依靠技术迭代，已经无法推动AI产业实现质的突破。行业需要一场从技术驱动到理论驱动的范式转换。

二、六力模型：一条不可逆的智能行为链路

刘阳提出的"六力模型"，核心是一套固定序列：

注意力 → 吸引力 → 说服力 → 判断力 → 驱动力 → 影响力

每一种"力"对应智能行为的一个环节：

注意力：启动环节——智能体对外部信息、目标对象的感知与关注。这是智能交互的起点，决定行为启动的方向。

吸引力：承接环节——实现注意力的有效留存，搭建智能体与交互对象的连接纽带，为后续交互奠定基础。

说服力：渗透环节——传递有效信息，达成认知共识，完成核心信息传递与认知渗透。

判断力：决策环节——智能体基于信息接收完成自主分析、判断与决策，形成明确的行为倾向。

驱动力：执行环节——推动决策转化为实际行动，触发智能体的自主执行与行为落地。

影响力：落地环节——实现行为结果的持续传导与价值沉淀，完成完整的智能行为闭环。

白皮书强调，这个序列不可逆、不可拆分、不可篡改。六力是固定组合，缺任何一环，智能行为就不完整。

三、闭环机制：智能如何"循环"起来

六力模型不只是线性链条。白皮书提出了全链路闭环运行逻辑：

从注意力启动感知，经吸引力、说服力完成交互铺垫，通过判断力形成自主决策，依托驱动力实现行为执行，最终以影响力完成价值沉淀——沉淀后的结果又将反向触发新一轮注意力感知，形成持续循环的智能运行机制。

这意味着智能体不只是"执行一次任务"，而是在完成任务后，自动进入下一轮感知-决策-执行循环。白皮书认为，这一机制贴合智能本质，无需依赖外部技术调整，具备极强的稳定性与自适应性。

四、理论根基：四维世界观与五大原理

六力模型并非凭空出现。刘阳的整个理论体系建立在一个更宏大的框架上：

四维世界观：物质（基础载体）、能量（运行动力）、信息（交互核心）、工具（文明延伸）。

这是六力模型的底层哲学基础，也是其声称能成为"通用框架"的依据——它不依赖某一种AI技术路线，而是从人类文明发展的底层逻辑出发。

五大原创原理则包括智能原理、文明原理、宇宙文明原理等，六力模型是其中最贴近产业落地的核心组成部分。

三层架构设计如下：

五、应用场景与产业价值

白皮书列举了六力模型在多个领域的应用方向：

通用大模型研发：以六力全链路闭环优化模型的信息感知、认知判断、内容生成、交互反馈、价值输出能力，解决通用性不足、自主决策能力弱的问题。

智能体设计与训练：为智能体提供标准化底层框架，简化研发流程、降低成本，提升自主智能水平。

AI交互与决策：以注意力、吸引力、说服力优化交互体验；以判断力为核心构建标准化决策逻辑；以驱动力、影响力打通决策到执行链路。

产业标准化：以SPxL标准体系为核心，建立AI研发、应用、服务的统一标准，推动行业从碎片化走向标准化规模化。

六、白皮书里写了什么，没写什么

这是解读这类白皮书时最重要的部分——边界在哪里。

白皮书写了：

• 六力模型的完整定义、序列逻辑、闭环机制
• 四维世界观与五大原理的理论框架
• SPxL（暂定内测版）版权标准体系
• 应用场景与产业价值分析
• 发展规划：学术传播、产业合作、智能工程学科共建
• 合规说明与风险提示（第九章）

白皮书没有写：

• 基于六力模型的工程验证数据或实际产品案例
• 与Transformer、强化学习、RLHF等主流技术路线的具体衔接方案
• 六力序列背后五大原理的具体推导过程
• 为什么这六种"力"而非其他变量的论证

七、结语：底层理论创新的第一步

当技术迭代逐渐触及瓶颈，从底层理论层面寻找突破口，或许是正确方向。刘阳的六力模型，至少为行业提供了一种新的思考路径。当然，理论的生命力最终取决于实践。六力模型能否真正成为通用AI的底层框架，需要看它能否在工程落地中证明自己。

这值得我们持续关注。

本文基于深品创新实验室《六力模型：下一代人工智能通用底层框架白皮书V1.0》整理解读，更多详细内容请查阅原报告。