中科闻歌发布Decitron决策机，AI迈入真实世界推演时代

背景

2026年6月5日，中科闻歌（Wenge）正式发布其通用决策大模型——Decitron决策机。这一发布标志着AI应用从单纯的“问答”与“内容生成”阶段，向“真实世界推演”与“复杂决策辅助”阶段跨越。

中科闻歌董事长王磊在发布会上指出，当AI已经具备聊天、写作、绘画和生成视频的能力后，行业面临的核心问题已转变为：AI能否超越信息检索与生成，进一步推演世界、预测未来？Decitron决策机的诞生，正是中科闻歌基于长期在复杂信息分析、认知智能及多智能体系统领域的技术积累，旨在解决存在不确定性、多路径选择和多方博弈的复杂决策问题。其使命被定义为“推演世界、看见未来”，试图将现实世界的复杂性转化为可计算、可推演、可验证的系统。

核心内容

Decitron决策机并非传统的聊天机器人或搜索引擎，而是一个能够分析事件关联、模拟不同选择并推演可能未来的通用决策大模型。其核心逻辑在于不依赖单一行业模板，而是将不同领域的复杂判断拆解为路径，将路径拆解为变量，并在多主体博弈结构中进行连续演化。

1. 推演逻辑与场景演示 与传统AI回答“是什么”不同，Decitron侧重于回答“会怎样”和“怎么办”。系统首先对问题进行结构化处理，识别问题边界、时间范围、核心变量及关键主体，将其转化为可推演的决策结构。

• 宏观金融案例：在“美联储主席更替后，2026年美国利率政策演化”的演示中，Decitron识别出凯文·沃什、FOMC等关键主体，将降息事件拆解为围绕通胀、增长和市场预期的动态博弈。系统生成了“按兵不动”、“试探性调整”、“政策后移”及“紧急转向”等多条分支路径，并为每条路径提供概率、触发条件及风险信号。
• 产业研判案例：在短剧行业趋势分析中，Decitron综合了平台政策、内容供给、制作公司订单、演员开机率及用户付费等多重变量。它未给出简单的“行业降温”结论，而是指出若出现“平台减少保底、头部厂牌拿单集中、腰部演员开机率下降”三项信号，行业分化将加速，并据此为平台、制作公司及演员群体分别提供了具体的行动建议。

2. 三大关键技术支撑 Decitron决策机通过融合世界模型、多智能体推演和博弈求解，形成了面向复杂决策的“四维混合推理能力”：

• 世界模型（Meta World）：负责将新闻、政策、市场信号等非结构化信息转化为结构化的“State-Action-Outcome”框架（状态-行动-结果），构建可计算的状态空间。
• 多智能体推演：对企业、市场、公众等不同主体进行建模，刻画其目标、约束、资源及偏好。在推演中模拟各方选择如何改变世界状态，并触发下一轮博弈。
• 博弈求解：结合大模型的理解力与因果推断、概率更新、策略均衡等计算力。中科闻歌已将博弈论、最优化理论等领域的2000多个场景求解方法转化为可量化的AI算子，确保推演结果建立在可计算、可追踪的体系之上，而非单纯依赖语言生成。

3. X-Signal持续追踪机制 为应对现实世界的动态变化，Decitron引入了X-Signal（全球信号）持续追踪功能。系统可将推演任务保存为持续监测项目，实时跟踪全球新闻、政策变动及市场信号。一旦关键变量发生变化，系统会在原有结构上自动更新路径、调整概率并重新评估情景。这种机制使得决策从静态分析转变为动态更新的判断系统，并自动生成记录推演过程的报告及面向决策者的综合分析报告。

4. 性能验证 在权威数据集PolyBench的测评中，Decitron决策机实现了三项SOTA（State-of-the-Art）指标：

• 终局预测准确率（FFA）：81.20%
• 预期波动预测准确率（EVPA）：73.40%
• 平均概率预测偏差（MSE）：0.822%

此外，为期一个月的全天候模拟实时事件推演测试也验证了其在高频变量变化场景下的持续推演与动态校准能力。

关键要点

• 定位差异：Decitron不是问答式AI，而是通用决策大模型，核心能力在于推演路径、比较结果及预测未来，而非生成内容。
• 结构化推演：系统通过识别关键主体和变量，将复杂问题转化为“状态-行动-结果”的可计算框架，支持多路径、多分支的条件化判断。
• 技术融合：创新性地将大语言模型的理解能力与博弈论、最优化理论、因果推断等数学计算能力链式融合，利用2000多个AI算子实现可量化的决策求解。
• 动态校准：通过X-Signal功能实现决策资产的持续更新与校准，能够根据新信号自动调整概率和路径，保留完整的推演追溯链条。
• 行业应用广泛：适用于金融市场、宏观经济、公共治理、企业战略及产业研判等存在多方博弈和高不确定性的领域。
• 里程碑意义：中科闻歌董事长王磊将其发布称为“真实世界决策的AlphaGo时刻”，类比AlphaGo在围棋领域的突破，强调AI在复杂现实决策棋盘上的能力跃升。

意义与影响

Decitron决策机的发布标志着AI基础设施从“电力”（工业时代）和“计算”（信息时代）向“决策”（智能时代）的演进。

首先，它解决了传统大模型在复杂决策场景中的局限性。传统模型擅长知识整理与内容生成，但难以处理因果推理和概率预测。Decitron通过引入世界模型和多智能体博弈，使AI能够从“生成答案”走向“推演世界”，为人类在不确定环境中提供更有依据的决策支持。

其次，它推动了AI应用的深层落地。通过提供可验证、可追踪、可更新的决策路径，Decitron不仅服务于一次性判断，更构建了一套持续迭代的决策系统。这对于金融投资、宏观政策制定及企业战略规划等高价值场景具有显著的商业和社会价值。

最后，这一成果展示了中科闻歌在认知智能和社会计算领域的深厚积累。作为孵化于中国科学院自动化研究所的企业，中科闻歌通过将学术界的理论成果（如博弈论、社会计算）转化为工业级的AI算子，验证了“技术+产业实践”走向产品化与平台化的可行性，为AI在真实世界复杂系统中的深度应用提供了新的范式。