摘要：大模型不仅是人类一般智力和科学知识对象化的产物，也是实现人类一般智力和整体知识统合的重要方法，将给人类知识生产方式带来深刻变革，推动知识生产范式从主体生产到人机协同、从强调相关关系到强化因果关系、从小学科到跨学科融合创新范式的转变。此外，大模型的具身化不仅会推动生产资料的智能革命，也会实现社会生产力的历史跃变，不仅会重塑人与自然之间的内生关系，更有可能实现数据向现实物的智能生成，进而从根本上改变物质生产的运行机制、一般图式和组织形式。厘清这些问题，对于深刻把握大模型背景下唯物史观的出场逻辑及其具体化形态具有重要意义。

关键词：大模型  生产方式  一般智力  具身智能

作者：孙乐强，南京大学哲学学院教授（南京  210023）。

来源：《中国社会科学》2026年第6期P58—P70

在马克思恩格斯看来，“生产”首先指物质生产，此外还包括人口的生产、社会关系的生产以及思想和知识的生产，而物质生产是最基础的生产活动。自工业革命以来，科学知识发现与物质生产方式的联系越发紧密。如今，随着新一轮科技革命和产业革命的逐步深化，以人工智能、大数据、云计算、具身智能等为代表的新技术不断加速迭代并广泛运用于社会生产生活，催生了一大批新产业、新动能、新模式、新业态，给人类自身的存在方式、生产方式和思维方式带来了深刻变革。其中，大模型彰显了以往机器体系所不具有的创造力和智能生产力，正逐步凸显为整个社会的基底技术。那么，与传统机器体系相比，大模型和以大模型为基础的具身智能的出现意味着什么？会以何种方式影响社会的思想和知识生产？大模型及其具身化又会给整个社会的生产力和物质生产方式带来哪些变革？本文将围绕这些问题展开详细探究，力图基于唯物史观阐明大模型可能带来的生产范式革命。

一、大模型：人类知识统合的方法

大数据、云计算、人工智能等技术的蓬勃发展，使数据成为与土地、劳动力、资本、技术等并列的重要生产要素。大数据、高算力和强算法的深度融合，为大模型生产提供了技术支撑。大模型有效克服了传统机器学习模型的僵硬性、机械性和适用性不足等局限，使自身具有了强大的预测、决策以及处理综合问题的能力，掀起了一场影响深远的智能革命。为更好地阐明大模型可能带来的变革，我们先基于唯物史观对大模型的基本功能及其与人类社会智力的关系进行定位。

首先，大模型是人类一般智力和社会生产力发展到特定阶段的产物。马克思在《1857—1858年经济学手稿》中曾使用过一个非常独特的概念，即“一般智力”（general intellect）。所谓一般智力，不是指个人智力，也不是指个体智力的简单相加，而是指人类社会发展、延续到特定阶段所积累起来的总体智力。马克思说：“人们不能自由选择自己的生产力——这是他们的全部历史的基础，因为任何生产力都是一种既得的力量，是以往的活动的产物。”同样，在特定发展阶段，一般智力所达到的发展程度和水平也是客观的，生活在这个社会中的人们无法随心所欲地选择这个社会的一般智力；任何个人的智力都受到先前和他所生活的那个时代的智力的影响和塑造。马克思指出：“自然界没有造出任何机器，没有造出机车、铁路、电报、自动走锭精纺机等等。它们是人的产业劳动的产物，是转化为人的意志驾驭自然界的器官或者说在自然界实现人的意志的器官的自然物质。它们是人的手创造出来的人脑的器官；是对象化的知识力量。”作为一种产品和工具，大模型也与传统工具和机器一样，不是自然创造的，而是人的劳动尤其是智力劳动的产物，或者说是科研人员的活劳动与过去智力劳动成果综合作用的具体结晶——若没有各种原创性的知识，没有采集数据的现代技术和平台，没有强大的算力算法，没有大量智力劳动者的辛勤付出，大数据和人工智能大模型就不可能出现。从这个角度而言，大模型在本质上是社会生产力发展到特定阶段的产物，是智力劳动和知识对象化的具体结晶。

其次，大模型是实现社会一般智力和过去知识总体统合的重要手段。与传统工具和机器相比，大模型具有自身的质性规定。作为固化的物质形态，传统机器本身会受到使用年限的限制，虽然对象化在机器中的知识不会因为机器本身的消失而消失，但随着时代的发展，机器中蕴含的一般智力和科学知识会出现边际效应；作为集体智能，大模型所代表的一般智力不仅不会减少，反而会随着时代的发展而不断增长，汇聚为不断自我学习、自我调整和动态演化的知识整体。此外，对象化在传统机器体系中的知识在某种程度上是一种“死知识”，主体在劳动过程中需要服从机器体系的运转节奏，无法与内化于机器体系的“死知识”进行互动。与此不同，大模型汇聚的一般智力是潜在流动的，可以在与主体的互动中被重新激活，转化为主体的内在素养和智能，实现个人智力与集体智力的碰撞融合。更为重要的是，大模型有能力实现对过去知识的统合。在传统意义上，工具是人在劳动过程中积累起来的经验和有限知识的对象化，机器尤其是机器体系则是科学知识对象化的产物。与它们不同，大模型在某种程度上不仅是一般智力对象化的结果，也是人类社会所积累起来的总体智力的“存储器”。传统工具和机器在本质上都只是局部知识和部分智力对象化的结果，对象化在其中的知识都只是一般智力的“局部”，而不是一般智力的全体。而大模型则是对过去人类社会积累起来的知识的汇聚，成为人类一般智力和知识总体统合的适当方法。

再次，大模型开启了人类集体智力和一般智力总体的商品化逻辑。在不同社会形态中，人类对一般智力的运用形式是不同的。近代以前，一般智力和有限知识主要对象化为生产生活工具，逐步改进人类的劳动方式和生产方式。近代以来，一般智力和科学知识逐渐对象化为机器和机器体系，实现了从潜在生产力向现实生产力的跃变，从而推动了社会物质生产方式的历史性变革。然而，作为人类一般智力对象化的产物，大模型的功能及其作用方式显然不同于传统工具和机器。传统工具和机器是对象化的有形物，它们可以被批量化生产，并以物质形态加入生产生活过程；对于大模型而言，重要的并不仅仅在于它的物质载体（如算力芯片），还在于其自身所蕴含的各种无形的数字化资源、知识和信息处理能力，后者并不像传统工具和机器那样作为现成的物质产品被用于生产消费，而是以其强大的信息处理能力为人类提供智能服务。换言之，如果说以传统工具和机器为代表的知识运用形式主要表现为知识向有形物的转化，那么，大模型则开启了以数字化服务为主导的运用方式：它并不提供现成的物质产品，而是提供高质量的数字化和智能服务。更进一步来说，如果说传统工具和机器以免费的一般智力或部分商品化知识（知识产权转让或交易）为前提，那么，大模型则开启了使人类智力总体和知识整体被商品化的新契机——不同用户可以通过交换来购买大模型的智能服务，从而完成一般智力和知识总体的商品化逻辑；大模型的所有者可以利用大模型中的一般智力和知识总体，进一步开发出相应的物化产品（如智能体或机器人）用于销售，进而完成一般智力总体的商品化逻辑。

最后，大模型打开了资本对社会一般智力总体吸纳的“阀门”。商品化逻辑更多停留在商品交换层面，这是远远不够的。马克思曾指出：“由于自然科学被资本用做致富手段，从而科学本身也成为那些发展科学的人的致富手段，所以，搞科学的人为了探索科学的实际应用而互相竞争。另一方面，发明成了一种特殊的职业。”为了最大限度地实现自我增殖，资本会无限度地追逐生产力和科学技术的发展。作为社会的基底技术，大模型也会被资本化，成为资本自我增殖的手段。具体而言，资本对一般智力的吸纳表现为双重过程。一是大模型研发过程中的实质吸纳。作为一种创新集成，大模型的研发离不开科研人员的智力劳动，离不开大数据技术、算力算法和一般智力的创新发展。从国外发展历程来看，大模型基本上是在资本逻辑的主导下完成的。大公司拥有巨大的资源和技术优势，能够雇佣庞大的科研人员和智力劳动者，有能力获取大数据、利用高算力并不断改进算法，进而训练出强大的大模型。在这一过程中，智力劳动者的活劳动、数字化的生产资料和过去智力劳动的结晶等都屈从于大资本的权力，而智力活劳动和既有的社会智力也就在资本的主导下对象化为大模型，从而转化为资本的附属物。二是大模型运用过程中的吸纳。再先进的科学知识和技术发明，如果仅停留在实验室里，没有被转化为规模化的社会运用，那它就只是潜在生产力，而不是直接生产力。如果说资本借助于传统机器体系和固定资本将科学知识转化为资本的力量，那么对于大模型而言，资本不仅会把对象化为大模型的科学知识以及在人与大模型互动过程中生成、习得的新知识转化为资本的权力，也会把过去人类社会的一般智力总体和知识整体吸纳为资本的附属物，使其成为资本增殖的手段。借助大模型，资本不仅实现了对对象化为大模型自身的科学知识和一般智力的吸纳，也实现了对大模型中所蕴含的人类一般智力和知识总体的内在吸纳。

二、大模型与知识生产方式的变革

作为知识总体和人类一般智力的存储形式，大模型的出现给知识生产和知识创新带来何种变革？这是我们必须回答的重要问题。

知识在本质上起源于人类生产生活实践。在不同时期，知识生产方式及其具体形态也有所差异。在农耕时代，知识主要表现为经验形态的知识。马克思指出，“在以前的生产阶段上，范围有限的知识和经验是同劳动本身直接联系在一起的”。在这一时期，某些知识是与特殊的生产生活场景联系在一起的，表现为某种特殊部门或分散的知识，而知识的“进步只是由于世世代代的经验的大量积累”。虽然此时也存在形而上学的追问，但在总体上这种理论还是基于某些经验的假设或猜测。到了近代，随着大学制度和实验科学的兴起，知识生产进入到一个全新阶段，此时科学家们不再满足于特殊经验或特殊场域的知识，而是力图超越特殊规定进而把握有限经验背后的内在规律，从而迎来了自然科学研究和知识生产范式的变革。之后，随着工业革命的日益深化和资本主义生产方式的深度扩展，资本对科学发现和技术发明的需求日益迫切，这为科学研究和知识生产的繁荣发展提供了内在动力，同时也进一步推动了知识生产方式的历史变革。“随着资本主义生产的扩展，科学因素第一次被有意识地和逐级提升地加以发展、应用并确立起来，其规模是以往的时代根本想象不到的。”到了今天，作为知识整体和人类一般智力总体的实现形式，大模型的日益发展必然对人类知识生产方式产生重大影响。在这里，我们就以机器体系和大模型为例展开比较分析，进一步阐述大模型可能带来的变革。

在马克思看来，劳动与活动是两个不同的范畴。劳动是劳动者利用劳动工具加工劳动对象的过程，是人的体力和智力的对象化过程。针对将劳动等同于娱乐和消遣活动的错误理解，马克思曾义正词严地批评道：“这决不是说，劳动不过是一种娱乐，一种消遣……真正自由的劳动，例如作曲，同时也是非常严肃，极其紧张的事情。”这表明，劳动之所以称为劳动，主要在于它具有其他活动所不具有的基本特征，即目的性、生产性、规律性和主体性等，因此并不是所有的活动都能称为劳动，如娱乐、游戏、消费等。就此而言，知识生产活动属于人类劳动范畴，是主体脑力和智力劳动的对象化过程，因而不同于娱乐、游戏等各种消遣活动。机器体系是人类一般智力和科学知识对象化的结果，它依据其中包含的“死知识”和力学规律使自己成为独立于劳动者之外的“能工巧匠”，使主体的劳动过程沦为屈从于抽象知识支配的次要环节，从而赋予机器体系主导的物质生产过程以某种自主性和规律性。但无论如何，机器体系并不具有类人的主体性、目的性和交互性，更不具有自我更新、自我学习的能力，而是像物一样具有某种“受动性”。换言之，传统机器体系虽然会因其内在知识而具有某种自主性和运动的规律性，但它并不真正具有类人的意向性和目的性，而是靠人来赋予其意向和目的，因此，传统机器体系在物质生产和知识生产过程中更多地表现为受动式参与，而非主动的、交互式参与。与传统机器体系相比，以大模型为基础的具身智能才是真正的“能工巧匠”。其不仅具有自我学习、自主理解和预测决策的能力，还能够实现与物理环境的动态交互，从而具备行动的能力。这些特质使其摆脱了传统机器的受动性和僵硬性，可以根据算法重新筛选知识信息，将过去的“死知识”转化为流动的“活知识”，建构起多学科、跨学科的知识图谱；可以通过算法优化和深度学习机制，不断提升自身性能和适应能力；可以在与人和环境的互动中“生成”新的知识信息等。这些功能使得大模型和具身智能具有了传统机器不具有的类人属性，因而必然会对未来知识生产方式产生历史性变革。

首先，从唯一主体到人机协同范式的转变。在生成式人工智能产生之前，知识生产和思想生产是人类特有的活动，也是人类区别于其他动物的基本特征之一。不论是经验形态的知识还是科学原理形态的知识，人类都是知识生产的唯一主体：基于个体和团队的独特思考和观察实验，在批判反思前人成果的基础上，提出自己的专业判断和专业见解，不断推进知识更新和科学发现，实现人类一般智力的进阶式发展。然而，日趋成熟的大模型及其具身化有可能打破人类作为知识生产主体的唯一性，并以其自身的灵活性、自主性、互动性、学习性等特征介入知识生产过程，形成以“主体活劳动+大模型对象化劳动”为双螺旋的人机协同式的知识生产模式，进而实现对传统以人为唯一主体的知识生产模式的历史性变革。

其次，从强调相关关系到强化因果关系的逻辑转换。在传统因果观中，原因往往被理解为某种原子式的因素，结果往往被理解为某种原子式的现象，而传统因果关系则表现为某种原子式的因素引起某种原子式现象的关系，这是一种典型的经典力学因果观。这种因果观首先遇到了量子力学的冲击，而后在大数据时代又受到了相关关系的冲击。大数据技术是人工智能大模型的基础，通过算法设置，大数据和大模型能够较为全面地生成各种因素和变量之间的相关关系，于是，有些西方学者断言，相关关系的崛起意味着因果关系的落幕。实际上，这一判断有些言过其实了。恰恰相反，相关关系的崛起不仅进一步促使我们反思传统因果观，还进一步强化了因果关系在现代知识发现中的重要性。实际上，原因不是单个的原子式因素，而是各种不同因素相互作用的产物，因果关系也不是某种原子式的因素引起某种原子式结果的线性关系，而是不同因素之间的相互作用过程及其与作用效应之间的联系，这种关系既可能是一种内在的必然联系，也可能表现为一种外在的或然性关系，既可以表征为一种质性关系，也可以表现为某种定量分析。从功能上来看，因果关系在本质上表征的是对结果产生机制的一种方向性、趋势性的系统阐释。与之不同，相关关系表征的是原因中各种不同因素与结果或不同因素、不同变量之间的数量关系，更多涉及不同变量之间的共变统计，而不涉及结果的产生机制问题。对于知识创新而言，发现因果关系是科学研究的关键，而相关关系的生成则为主体透过数量关系发现潜在的因果关系提供了新途径、新方法。在大数据和大模型时代，相关关系在科学研究和知识生产中的重要作用日益凸显，借助因素之间、不同因素与结果之间的新型量化关系，人类更便于发现隐藏在背后的因果关系。譬如由“人工智能驱动的科学研究”就是非常重要的示例：大模型能够实现各种因素的可能组合，帮助科学家更快发现世界的运行规律，加速科学发现进程，推动科研范式和科学发现方式的变革。以此来看，因果关系和相关关系是两个不同的哲学范畴，因果关系可以推导出相关关系，但仅存在相关关系并不意味着必然存在因果关系。从这个角度而言，相关关系不仅不可能代替因果关系，反而进一步强化了后者在大数据时代和现代科学发现中的重要地位，企图用相关关系取代乃至消解因果关系是断不可行的。现有的大模型更多由算法+数据驱动，凸显了相关关系在知识生产和知识发现中的作用，为人类实现从相关关系到因果关系的质性飞跃提供了有力支撑。不过，随着具身智能的不断发展，未来大模型将可能实现从数据驱动到数据—知识双驱动的转变，进而在相关关系和因果关系的互动中实现知识生产范式的内在变革。

最后，从小学科到大学科交叉融合范式的转换。随着人类社会的发展演变，一般社会知识也在不断积聚增长。由于专业化的限制，这些知识往往被分割在不同学科领域之中，时至今日，人类个体已不可能仅依靠自己的大脑完全掌握各种知识。在这方面，大模型彰显了强大的统合能力，能够实现人文与科技、全球知识与地方经验的有机融合，进而打破知识的专业壁垒，实现多领域、多学科知识的融会贯通，开启以大学科为指引的交叠形态的知识生产模式。

可以说，由于其自身的特性，大模型不仅可以实现对过去一般智力和人类知识总体的汇聚，也能够用知识来生产知识，彰显了强大的知识统合能力和生产力。这不仅突破了传统以人为单一主体的知识生产范式，也深层改变了知识自身的存在样态。

三、大模型与知识创新的边界

知识生产和知识创新是两个不同的层次。上文主要剖析了大模型对知识生产的影响，那么，大模型究竟在何种程度上推动了知识的创新？这种创新的边界和界限又是什么？

首先，在变革型创新方面，大模型会遇到自身不可克服的局限性。总体来看，可以将知识创新分为三种类型。一是重组型创新。熊彼特认为，创新就是建立一种新的生产函数，即引入或执行新的组合，“生产意味着把我们所能支配的原材料和力量组合起来……生产其他的东西，或者用不同的方法生产相同的东西，意味着以不同的方式把这些原材料和力量组合起来……我们所说的发展，可以定义为执行新的组合”。按照熊彼特的界定，基于大模型的知识生产可以实现从1到N的知识重组和整合，这本身就是一种创新。譬如，通过知识和要素的重组，大模型不仅可以创作出新颖的诗歌和动人的故事，还可以将文字即时转化为丰富的图像信息等。在这方面，大模型展现出了惊人的“创造力”，彰显了其在推动重组型知识创新方面不可替代的优势。二是探索型创新。随着大数据和大模型技术的成熟，相关关系在知识发现中的重要性日益凸显，基于全数据和知识总体，大模型可以实现全要素重组，发现各种潜在的数量关系和相关关系，提供个体和人力所不及的新方案新趋势，能够为新知识的发现提供新路径新方法。就这一点而言，大模型依然展现出了其自身不可替代的优越性。三是知识的变革型创新。与上述两种创新不同，这是一种彻底颠覆性、原创性的知识创新，也是推动人类科学进步的根本之路。从现有状况来看，不论当前的大模型多么智能，目前它只能做到“有中生有”，还无法做到“无中生有”，这种变革型的知识创新，不可能依靠机器体系和大模型自动生产出来，而只可能依靠具备一般智力的主体自身。“变革型创造力——即彻底转变概念空间并引入全新思想的创造力——目前在大语言模型架构下难以实现。大语言模型通过自回归方式生成文本（即根据先前语境预测下一个词），可能本质上倾向于生成保守且统计上可能性较高的内容，而非真正打破范式的突破性洞见。换句话说，虽然大语言模型可以在一定程度上呈现出表面上的新颖性，但它们似乎难以摆脱训练数据的边界，产生完全不可追溯既有知识的新概念。”就此而言，在知识的重组型创新和探索型创新方面，大模型展现出了超越个人和人力的独特优势，但在知识的变革型创新方面，大模型依然无法代替人类的主体作用。

其次，就内容创新而言，大模型存在认知上的局限性。大模型在本质上是现实世界数据化的产物，并不以真实世界为研究对象，而是以数据、知识和符号体系等为对象。大模型确实可以实现知识的重组，甚至可以与主体展开交流互动并生成新的知识，展现出强大的知识整合能力和生产力，但不论怎样，这种智能生产力更多是一种脱离物理世界的封闭系统内的认知生产力，无法与真实的物理世界进行互动，更不可能跳出封闭系统直接转化为改造世界的物质力量。就此而言，大模型所推动的知识创新更多是经过算法和程序设定而生成的重组和探索，在本质上是一种没有经过实践和具身验证的抽象知识。而大模型本身也无法对这种创新的真实性作出自我诊断和自我论证，依然需要主体的理性研判和现实的校准检验。此外，大模型所推动的知识创新以相关关系为依据，这种相关关系只是一种统计的共变关系，并不涉及因果机制，更不涉及现实世界的客观规律。因此，基于相关关系所生成的知识不仅无法精准把握现实世界的因果关系和客观规律，反而有可能出现违背客观规律或经验常识的“创新”。就此而言，大模型展现出的智能存在明显缺陷，而基于这种智能展开的知识创新也会存在认知上的局限性。

最后，在价值导向上，大模型存在价值对齐方面的局限性。主体的知识生产活动需要依靠后天的学习、积累或反复实验和批判反思过程，因此，真正的知识难以像工业流水线上的产品那样被批量化、大规模地生产出来。不论是经验形态的知识，还是科学原理形态的知识，都与人类主体的生产生活或科学实验活动息息相关，是人类在综合吸收消化前人智力成果的基础上不断发挥自身主观能动性和创造性的智慧结晶，体现了知识传承和创新发展的内在规律。而大模型所推动的知识生产，本质上是脱离物理世界和具身实践的数据和信息处理过程，可以借助算法和程序设计，从现有的一般智力和知识整体中批量化地生产出知识，或者说从“有”中批量化地生出更多的“有”。由于特定算法和编程设计，大模型提供的“解答”不可避免地是经过算法设定的标准化知识：大模型对一般智力和知识整体的“封装”是按照特定算法进行的，自然会涉及价值对齐问题。通过这些操作，大模型的设计者会将其标准和价值导向内置于知识生产和知识创新之中，进而生成符合其价值观设定的“标准化”知识，如此生产出的知识不可避免地受到意识形态和价值观的影响。

总之，大模型催生了一种全新的智能生产力，不仅推动了知识生产方式的历史性变革，也为知识创新提供了独特的智能支撑。但要看到，目前大模型催生的智能在本质上是一种没有具身体验的认知智能，还无法为知识创新注入客观世界的具身逻辑，更无法直接转化为改造世界和变革物质生产的现实生产力，而要弥合这一缺陷，就必须推动大模型的具身化，实现大模型与具身智能的深度融合。

四、大模型的具身化与物质生产方式的系统性重塑

智能包括认识和行动两个层面，高阶人工智能不仅要像人一样思考，更要能像人一样行动。大模型更多涉及认知层面，不具备直接与现实世界交互的能力，因此需要推动大模型的具身化和具身智能的发展：不仅使人工智能具备“认识世界”的能力，更要具备与现实世界有效互动且能“改造世界”的能力。基于具身智能的视角可以发现，仅停留在数字世界和知识生产层面来探讨大模型所产生的生产范式革命是远远不够的，还需要介入现实世界，深层次地揭示大模型的具身化给整个社会物质生产方式可能带来的变革。马克思指出：“各种经济时代的区别，不在于生产什么，而在于怎样生产，用什么劳动资料生产。”作为新兴技术的代表，大模型及具身智能会成为这样一种基底技术——不仅会改变人类社会的知识生产方式，也会重塑物质生产方式。如今，大模型已逐步从实验室探索走向产业实践，实现了从基础大模型到行业和企业大模型的多元化发展。更为重要的是，以大模型为基础的具身智能也正在如火如荼地发展着，已经或正在通过自身的强大功能改变和重塑现实世界的物质生产方式。

首先，以大模型为基础的具身智能推动了生产资料的智能革命，实现了生产资料与智能代理人的深度融合。作为有限知识和劳动经验对象化的产物，工具只是人的身体器官的延伸，是人类改造自然的中介，因此，工具本身并不具有自己的灵魂，而是由主体赋予其动力。从这个角度而言，劳动工具是一种完全受动性的存在物，它无法离开主体而自为地发挥作用。与其不同，机器体系是科学知识和力学规律对象化的产物，它依据自身蕴含的“死知识”，能够驱使那些没有生命的机器肢体自主地运转起来，使其获得独立于主体之外的某种自主灵魂，如马克思所指出，“工人把工具当作器官，通过自己的技能和活动赋予它以灵魂，因此，掌握工具的能力取决于工人的技艺。相反，机器则代替工人而具有技能和力量，它本身就是能工巧匠，它通过在自身中发生作用的力学规律而具有自己的灵魂”。然而，不论机器体系多么先进，都无法具有自己的主体能动性和目的性，更不可能具有与主体以及周围环境交互的能力。从这个角度而言，不论是工具还是机器体系，在生产过程中的主要作用都更多表现为由主体操控的“被动物”，即具体形态的生产资料。而以大模型为基础的具身智能，具有类人的智能和主体属性，不仅具有自我学习、自我更新的能力，还能够与人和周围环境开展互动，并根据环境变化作出相应决策和行动调整。这使得以大模型为基础的具身智能超越了生产资料的属性，能够作为主体的智能助手乃至智能代理人参与生产过程，进而超越了传统工具和机器范畴的内涵，将生产过程从原来主体单向度地操控工具和机器的过程变为人机高质量协同的互动过程。在未来的生产过程中，以大模型为基础的具身智能不仅可以承担生产资料的作用，还可以作为智能代理人乃至生产主体加入生产过程，实现生产资料与智能代理人的深度融合。

其次，以大模型为基础的具身智能推动了生产力的智能革命，实现了知识生产力和现实物质生产力的双向智能融合。生产力是人类改造自然的能力和水平，决定了一个社会的物质生活、社会生活乃至精神生活的整体状况和发展水平。马克思曾把人类生产力划分为三种形态：传统生产力、16世纪以来的新兴生产力和未来以“一般智力”为创新驱动的新生产力。传统生产力是与农耕时代相适应的生产力形态，主要以经验形态的知识和自然力为基础，在劳动资料层面表现为劳动工具；新兴生产力是与工业时代相适应的生产力形态，主要以科学原理形态的知识为基础，在生产资料上表现为科学知识对象化的产物，即现代机器体系；而马克思所说的第三种形态生产力主要以一般智力和大众智能为基础，即社会生产力发展将越来越取决于每个人的自由全面发展和集体智力。以大模型为基础的具身智能所催生的生产力，已越来越趋向于马克思所说的第三种形态，其泛在化应用也预示着人类生产力进入智能化时代，开启了一场新的生产力革命。

马克思曾把生产力区分为“潜在的生产力”和“直接的生产力”两种形式：“直接的生产力”指在现实生产过程中表现出来的实实在在的生产力，“潜在的生产力”则指那些尚未转化为现实生产力而以潜能形式存在的生产力形态。就科学知识和一般智力而言，要实现从潜在生产力到现实生产力的转化，离不开科学知识和技术发明的社会化产业化运用，或内化为劳动者的内在素养，或对象化为生产资料，并在生产过程中实现人与物的有机协同，进而转化为现实生产力。在传统生产力形态中，经验形态的知识和劳动技能是有限的，能够掌握这些知识和技能的群体也是相对有限的；而作为对象化产物的工具，更多是顺应自然的本性和内在力量，其作用范围也是相对有限的。在这一阶段，经验知识自身的积累较为缓慢，由于受到社会条件和历史环境的限制，知识生产力的发展速度及其向现实物质生产力的转化都较为缓慢。到了工业时代，科学原理形态的知识取代了经验形态的知识，而科学知识对象化的产物即机器体系代替了传统工具，成为现实生产力发展的关键，推动人类生产力实现了历史跃变。然而，不论是内化为劳动者内在素养的知识，还是对象化为工具和机器体系的知识，都不过是社会一般智力和总体知识的“局部”，而非全体。此外，工具和机器体系并不具有与主体和周围世界互动交流的能力，不具备自我更新的能力，这致使总体知识的生产力无法达到最大效能，其向现实生产力的转化也无法做到即时更新和升级。而以大模型为基础的具身智能则有效克服了这些缺陷。大模型能够有效实现人类知识的汇总，这不仅有利于提升劳动者的智力水平，还进一步强化了对大模型及其所蕴含的知识总体生产力的充分利用，赋予具身智能以群体智能的“大脑”；而具身智能可以通过自身的感知—行动闭环以及与环境的互动，为大模型注入物理世界和现实世界的具身反馈，并不断根据现实环境进行优化和完善，“这种双向赋能正在催生新一代智能系统：它既拥有大模型的知识广度，又具备具身智能的情境理解能力，由此形成既能像人一样思考又能像人一样行动的AI系统，不仅具备强大的认知能力，还能通过身体行动来改变物理世界”。两者的结合在更高层次上实现了总体知识生产力和现实物质生产力的双向智能融合，开创了一种全新的生产力形态。

再次，以大模型为基础的具身智能推动了人与自然关系的深度变革，实现了从主客二分的认识范式到共生共在关系的转变。在农耕时代，劳动过程主要表现为主体利用劳动工具来“改造”自然的物质变换过程。其中，劳动工具无法超脱自然，更不可能凌驾于自然之上，实现对自然的整体支配；相反，它只是顺应自然和物的内在本性，按照自然物的成长规律来“引导”自然，由此也孕育出了“道法自然”“天人合一”的传统生态哲学智慧。与工具不同，现代机器体系是科学知识和自然规律对象化的产物，它斩断了过去人与自然之间的田园牧歌式的温情关系，将自然从人的主人变为被支配征服的对象，自然被当作有待开发利用的有用资源，由此开启了主客二分的认识范式和实践逻辑。为了最大限度获取资源，资本在现代技术和机器体系的作用下恨不得“征服整个地球”，甚至不惜违背自然规律，导致严重的生态破坏和危机。而以大模型为基础的具身智能正以其自身特质重塑人与自然的关系，孕育出一种新的生态哲学。大模型具有强大的知识统合能力，借助于这个“大脑”，具身智能可以有效把握和运用相关知识，并通过与自然生态系统的良性互动，进一步将自身的具身感知反馈给“大脑”，从而实现认知自然和改造自然的高阶统一。以此来看，具身智能的智能增强不仅来源于大模型的“知”，更离不开它自身的具身实践，即与周围环境的互动。这表明，具身智能不是外在于自然生态系统的，而是与自然生态系统共在共生的。如果说工具体现了人对自然的臣服，机器体系体现了人对自然的征服，那么，具身智能则是对两者的否定之否定，开启了智能与自然生态系统交融互动的新形态，实现了从过去主客二分的认识模式和实践逻辑到智能与自然生态系统共在共生的范式转换。

最后，以大模型为基础的具身智能可能从根本上改变物质生产的一般图式，催生数据向现实事物智能生成的根本变革。如果说大模型是现实世界数据化的产物，那么，大模型的具身化则是大模型现实世界化的过程。如果说大模型是智能社会的前瞻，那么，以大模型为基础的具身智能才是智能社会的核心。以大模型为基础的具身智能加入生产过程后将从两个方面重塑物质生产过程：一方面，具身智能可以作为智能代理人代替主体的劳动，使生产过程成为完全没有体力劳动介入的高阶自动化的生产过程；另一方面，以大模型为基础的具身智能能够打通数字世界和现实世界的鸿沟，改变物质生产的一般图式和内在机制。自然物是自然形成的，而劳动产品是主体劳动对象化的结晶。随着生产力的不断发展，人类制造出了自然界中没有的人工物或技术物，进一步丰富和拓展了生产的具体内涵。然而，作为人类劳动的具体产物（非自然物），不论哪一类型物的生产都基本遵循一定的生产图式：社会发展催生了某些新的需要，为满足这些新的需要，人类在尊重客观规律的基础上发挥自己的创造性和主观能动性，构想或设计出相应物的图式，然后通过人类实践将其变成现实物。就像马克思说的那样，“最蹩脚的建筑师从一开始就比最灵巧的蜜蜂高明的地方，是他在用蜂蜡建筑蜂房以前，已经在自己的头脑中把它建成了”。然而，从数据的物化过程来考察生产过程，可以发现，大模型与具身智能的深度融合，可能会彻底改变物质生产的一般图式，实现数据向现实物的智能生成：大模型将物的精准数据传输给具身智能，然后后者就可以智能地生产出现实物。以前需要经过人的劳动才能把构想或图式变成现实物，如今只需要借助具身智能就可以智能地完成，物的数据化与数据的物化将在“大模型+具身智能”背景下实现双向融合。有学者将这种生产方式概括为“以言行事”或“以言造物”的智能化生产方式。随着大模型和具身智能技术的深度融合，无体力劳动的智能生产已不再是幻想，这意味着在智能技术的赋能下，劳动可以从物质生产过程和自然必然性中解放出来。届时，技术进步所节约的劳动时间就可能转化为每个人全面发展的自由时间，而劳动也将从必然王国中解放出来，从最初的谋生手段转化为实现每个人自由全面发展的内在尺度和“第一需要”。就此而言，大模型和具身智能技术的深度融合，不仅会对未来物质生产方式产生根本性变革，也会为未来人类劳动的解放奠定坚实基础。

结语

大模型是人类一般智力和科学知识对象化的产物，彰显出以往机器体系所不具有的独特创造力和智能生产力，正在逐渐成为整个社会的基底技术。大模型能够实现对过去一般智力和人类知识整体的汇聚，不仅改变了知识自身的生产方式和存在样态，更催生了一种全新的知识生产力。而以大模型为基础的具身智能有效实现了“大脑”与“具身”的高阶统一，不仅推动了生产力的智能革命，更有效打通了数字世界和现实世界的“鸿沟”，实现数字形态和物质形态的双向智能生成，这将重塑整个物质生产的运行机制、一般图式和组织形式，实现自人类诞生以来整个物质生产方式的根本性变革。马克思指出：“物质生活的生产方式制约着整个社会生活、政治生活和精神生活的过程。”大模型与具身智能的深度融合，反映出人类物质生产方式实现了从以手和工具为主导的农耕社会到以机器体系为主导的工业社会再到以具身智能为主导的智能社会的演变，意味着唯物史观的具体化逻辑超越了传统农耕和现代工业生产模式，进入到高阶智能生产时代。这要求我们必须立足于大模型及其具身化的高度，深刻把握智能时代生产力与生产关系、经济基础与上层建筑的特殊规定性和具体发展规律，深刻把握智能时代知识生产与物质生产方式的内在规律及其关系演变，从而为系统深化智能时代唯物史观的创新发展研究提供有益指导。