与AI相比，人机环境系统智能的“活的”特性，本质在于其以“人-机-环境”三元交互为核心，实现了生物智能般的“活性”——即动态适应、价值理解、意向性算计与自我演化的能力，而传统AI（如具身智能、大模型）则因缺乏这种三元融合的交互机制，难以具备真正的“生命感”，这种“活的”差异，可从四个角度展开分析。

一、“活”的本质

传统AI（包括具身智能）的“智能”，本质是基于预设算法与数据的静态计算——即使是具身智能（如工业机器人、人形机器人），其“感知-决策-行动”的闭环也是离散、静态的，传感器收集数据后，通过预训练模型生成决策，再执行动作，整个过程无“时间连续性”与“自我调整”，工业机械臂重复焊接零件时，不会因零件位置的微小变化而主动调整策略，需人工重新编程；具身AI在虚拟环境中导航时，若场景偏离训练数据（如新增障碍物），可能无法完成目标。

而人机环境系统智能的“活的”，源于“人-机-环境”三元交互的动态适应性。这种智能不是机器的“独立计算”，而是人在回路中的“实时调整”，人通过情感、经验与直觉，弥补机器对环境变化的“感知盲区”，使系统能随环境、任务或用户需求的变化，主动调整策略。在自动驾驶系统中，机器通过传感器识别道路，但人类驾驶员会根据“前方行人突然横穿”的情境（环境变化），主动踩刹车并调整路线；医疗诊断系统中，医生会结合患者的“情绪状态”（如焦虑），调整治疗方案（如增加心理疏导），而非仅依赖机器的“数据推荐”。

人机环境动态适应性的核心，是“时间结构”的引入——人机环境系统智能像生物一样，具有“连续的能量流”与“自我更新能力”。人类驾驶员在驾驶过程中，大脑会持续处理“路况、情绪、疲劳”等信息，不断调整驾驶策略；而机器通过“态势感知-势态知感-协同演化”的闭环，将人类的“时间感知”融入系统，使整个智能体具备“随时间演化的能力”。

二、“活”的核心

传统AI的“智能”，本质是对“数据模式”的拟合——无论是大模型（如GPT）还是具身智能，其学习过程都是通过大量数据训练，拟合“输入-输出”的统计模式。大模型生成诗歌时，是基于“词频、句式”的统计规律，而非真正理解“诗歌的情感”；具身AI识别物体时，是基于“形状、颜色”的特征匹配，而非理解“物体的用途”。这种“智能”缺乏价值判断能力——无法区分“对与错”“好与坏”，更无法理解“人类的情感与需求”。

而人机环境系统智能的“活的”，源于“人-机-环境”三元交互的“价值协同”。这种智能不是机器的“数据拟合”，而是人在回路中的“价值注入”，人通过“情感、伦理、经验”，为机器的“数据决策”赋予“价值意义”，使系统能理解“人类的需求”，并做出“符合人类价值观”的决策。智能医疗诊断系统中，机器通过分析病历数据推荐治疗方案，但医生会结合患者的“经济状况”“家庭需求”（价值因素），调整方案（如选择更便宜但有效的治疗方式）；教育机器人中，机器通过学生的学习数据推荐习题，但教师会结合学生的“兴趣爱好”（价值因素），调整内容（如推荐更符合学生兴趣的拓展题）。

价值理解的核心是“意向性算计”的能力——人机环境系统智能能“理解”人类的“意图”，并做出“符合意图”的决策。自动驾驶系统中，机器不仅能识别“行人”，还能理解“行人想过马路”的意图，从而提前减速让行；而传统具身智能可能仅识别“行人的位置”，不会理解其“意图”，导致决策失误。

三、“活”的关键

传统AI的“智能”，本质是逻辑推理——无论是符号主义（如专家系统）还是联结主义（如大模型），其决策过程都是基于“规则”或“统计”的逻辑推理。如专家系统诊断疾病时，是按照“症状-疾病”的规则库进行推理；大模型回答问题时，是按照“训练数据中的语言模式”进行推理。这种“智能”缺乏“非逻辑”的“算计”能力——无法处理“模糊、不确定、非结构化”的问题，更无法做出“创造性的决策”。

而人机环境系统智能的“活的”，源于“人-机-环境”三元交互的“意向性算计”。这种智能不是机器的“逻辑推理”，而是人在回路中的“算计”——人通过“直觉、经验、情感”，弥补机器对“模糊问题”的“处理盲区”，使系统能做出“符合人类直觉”的决策。例如，军事指挥系统中，机器通过数据分析推荐“进攻路线”，但指挥官会结合“战场形势”“士兵士气”（非逻辑因素），调整路线（如选择更隐蔽的路线）；艺术创作系统中，机器通过学习大量作品生成“绘画”，但艺术家会结合“个人情感”（非逻辑因素），修改作品（如添加更符合自己风格的元素）。

相比于逻辑计算而言，意向性算计的核心，是“非结构化信息”的处理能力——人机环境系统智能能处理“模糊、不确定、非结构化”的信息（如人类的“情绪”“意图”“经验”），并做出“创造性的决策”。智能客服系统中，机器通过自然语言处理识别用户的“问题”，但客服人员会结合用户的“语气”（如生气），调整回应方式（如更耐心、更道歉）；而传统具身智能可能仅识别“问题的内容”，不会理解“语气”，导致回应不当。

四、“活的”表现

传统AI的“智能”，本质是固定功能——无论是大模型还是具身智能，其“智能”都是预训练的、固定的，无法“自我演化”。大模型训练完成后，其“知识”是固定的，无法“主动学习”新知识；具身智能编程完成后，其“功能”是固定的，无法“主动适应”新任务。这种“智能”缺乏“自我更新”的能力——无法像生物一样，通过“学习”不断进化。

而人机环境系统智能的“活的”，源于“人-机-环境”三元交互的“自我演化”。这种智能不是机器的“固定功能”，而是人在回路中的“共同演化”：人通过“学习”机器的“反馈”，更新自己的“知识”；机器通过“学习”人的“经验”，更新自己的“模型”，整个系统像生物一样，随时间不断进化。智能教育系统中，学生的学习数据会反馈给机器，机器更新“教学模型”（如调整教学内容）；教师的教学经验会反馈给机器，机器更新“推荐算法”（如推荐更符合教师需求的习题），整个系统不断“进化”，适应“新的学生”与“新的教学需求”。

这种自我演化的核心，是“长期记忆”与“元认知”的能力——人机环境系统智能能“记住”过去的“经验”（如人类的“学习经历”“教学经验”），并通过“元认知”（对思维的思考），调整自己的“策略”。例如，智能医疗系统中，机器会“记住”患者的“历史病历”，并通过“元认知”（分析“过去的诊断错误”），调整“未来的诊断策略”；而传统具身智能可能“忘记”过去的“经验”，每次决策都从“零开始”。

总之，人机环境系统智能是“活的”，因它有“人”的参与。与AI相比，人机环境系统智能的“活的”特性，本质是“人”的参与——它不是机器的“独立智能”，而是“人-机-环境”三元交互的“共生智能”。这种智能具备动态适应、价值理解、意向性算计与自我演化的能力，像生物一样“活着”：它能“感知”环境的变化，“理解”人类的需求，“算计”模糊的问题，“演化”自己的功能。而传统AI（包括具身智能）因缺乏“人”的参与，无法具备这些“活的”特性，只能是“死的”工具。

正如《人机环境系统智能：超越人机融合》一书所说：“人机环境系统智能的核心，是‘人’的参与——没有‘人’，就没有‘活的’智能。”这种“活的”智能，才是未来人工智能的发展方向——它不是“取代人类”，而是“辅助人类”，与人类一起，构建“更智能、更人性”的世界。

人机环境系统智能强调人、机、环境三者的动态交互与协同演化，其智能不仅来自算法或计算模型，更来自于真实环境中不断变化的感知、反馈与适应过程。它不是静态的、预设的程序执行，而是一个在复杂情境中不断生成、演化、重构的系统性智能。相比之下，传统AI（尤其是以深度学习为代表的AI）主要依赖大量历史数据进行训练，在封闭环境中完成特定任务，缺乏对开放环境的实时感知与情感、伦理、社会语境的综合判断能力。实际上，AI的优点在于“缝合”，缺点在于“割裂”，即它往往将问题从人、环境中抽离出来处理，而忽视了真实世界中复杂的关系与约束。而人机环境系统智能则融合了人类的情感、直觉、价值判断与机器的计算能力，并在真实环境中不断调整行为策略，具有主动性、适应性、情境性与演化性，这正是“活的智能”的核心特征。

简言之，AI 是“死的智能”，基于数据、模型和算法，缺乏情感、意识与环境感知。而人机环境系统智能则是“活的智能”，在真实世界中持续交互、学习与演化，具备“生命力”的动态系统。因此，活的智能不仅是一种比喻，更是对其系统性、动态性与演化性的准确描述。