问题—— 当前，人工智能在大模型、算力与算法驱动下快速迭代，但也暴露出“通用能力强、个体贴合弱”“逻辑推演强、真实情境弱”等结构性短板。
伴随具身智能、通用智能等方向升温，业界愈发关注一个更基础的问题：智能如何获得“真经验”与“活智慧”，以及技术系统如何在复杂社会中形成可靠、可解释、可持续的行为方式。
围绕这一议题，姜奇平提出“为智能立心”的讨论，强调不能只在算力与模型规模中寻找答案，也要在人的生活经验、社会关系与文化传统中寻找补足路径。
原因—— 一方面，早期人工智能发展更倚重形式化、可计算的理性体系，强调抽象符号与数理算法的可迁移性与可复制性。
这一路径在工程化与规模化上效率突出，但对具体场景的细微差异、人的情感与身体经验的耦合、以及社会互动中的信任与伦理约束，往往处理不足。
姜奇平回溯学术史指出，围绕“智能是否必须扎根于日常生活经验”的争论由来已久，强调经验与常识的路径曾被视为与纯计算路径不同的方向。
随着智能应用深入医疗、教育、公共治理等高风险场景，对“在场的经验”“情境化的理解”需求上升，也推动技术从单一理性走向理性与经验相结合。
另一方面，智能系统日益融入社会网络，其运行不再是孤立的“机器对机器”关系，而是嵌入组织、家庭、社区与公共生活的复杂连接之中。
在这一意义上，“网络”不仅是线路与节点，更是人与人之间以情感、信任、责任为基础的关系结构。
姜奇平认为，儒学长期关注“社会如何连接”“人际如何成网”，其讨论对象并非静态结构，而是包含亲情伦理、行为规范与群体秩序的“活的网络”。
这种对“人心知寒知暖、知远知近”的理解，提示技术发展在面向社会时不能忽视价值维度与关系维度。
影响—— 对技术而言，重回经验与生活世界意味着研发范式可能发生变化：从“只追求更大、更快、更通用”转向“更贴近、更可靠、更可控”。
具身智能强调感知—动作—反馈闭环，要求系统在真实环境中形成可迁移的经验；通用智能若要走向稳定应用，也需在复杂情境中建立符合人类常识的判断机制。
这一转向有助于提升智能系统在安全性、鲁棒性与可解释性上的表现，降低“看似聪明、实则不懂”的误用风险。
对人文学科与社会治理而言，这一趋势也带来双重效应：一方面，人文学科提供价值框架、伦理约束与社会理解，有望成为智能治理的重要支撑；另一方面，若缺乏有效转化机制，传统资源可能停留在符号化引用，难以进入工程体系。
对区域发展而言，姜奇平在对谈中以“山河四省”等传统文化厚重地区为例，强调其历史上曾是重要创新中心，具备制度与商业创新的积累。
进入数据时代，关键资源从货币等传统要素转向数据要素，数据同样具有“流动性”，并呈现可复制、可组合的特性。
如何在规则、产权与流通机制上实现有序开发与价值释放，成为地方实现系统性创新、缩小发展差距的现实课题。
对策—— 推动“经验智慧”转化为智能时代的竞争优势，需要在技术、制度与文化三个层面协同发力。
其一，面向真实场景强化数据与经验的高质量沉淀。
以公共服务、产业制造、城市治理等为载体，建设可持续更新的场景数据体系，将“日常生活中的常识”转化为可验证、可迭代的训练与评测资源，提升模型在本土语境中的适配度。
其二，完善数据要素市场化配置与合规流通规则。
围绕确权授权、隐私保护、安全审查、收益分配等关键环节建立可操作制度，既释放数据的流动性与组合价值，又避免无序采集与滥用带来的风险外溢。
其三，推动传统文化资源的工程化表达与现代化阐释。
对经典文本与地方文化遗存的数字化整理，应从“存量展示”走向“结构化理解”，加强知识体系梳理、语义标注与情境关联，使其能够服务教育、文旅、公共传播与产业创新。
其四，以区域协同为导向培育系统性创新能力。
传统文化高地既要发挥文化资源禀赋，也要补齐算力、人才、产业链等短板，通过与沿海创新集群、科研机构和龙头企业的协作，形成“文化资源—数据要素—应用场景—产业生态”的闭环，提升发展内生动力。
前景—— 面向未来，人工智能的竞争将从单纯参数规模比拼，逐步转向“技术能力+治理能力+文化理解力”的综合较量。
具身智能、通用智能的发展若进一步向经验与常识靠拢，将为传统文化的创造性转化提供更现实的接口：传统不再只是“被引用的符号”，而可能成为“可用的智慧资源”。
同时，数据要素的制度建设将决定各地区能否把资源优势转化为发展优势。
对于文化底蕴深厚但发展不均衡的地区而言，若能以合规数据流通为牵引、以场景应用为抓手、以产业生态为支撑，或有望在新一轮技术变革中形成差异化突破。
当技术发展触及伦理边界时，人类文明的古老智慧往往能提供突破困境的钥匙。
在人工智能这场深刻的技术变革中，中国传统文化所蕴含的生活智慧和人文精神，不仅关乎技术路线的选择，更映照着我们对科技与人类关系的根本思考。
这种跨越千年的文明对话，或将重塑未来智能时代的发展图景。