目前，从复杂系统、群体智能与人机协同深度融合的角度分析，单纯的分布式智能体系依然存在局部与整体、事实与价值难以统筹兼顾等缺点，弥聚式群体智能或将是人机环境系统智能的终极形态。从已有研究来看，弥聚式群体智能的核心在于“弥散—聚合”的动态平衡机制，弥散强调个体智能体的自主性与分布式感知，避免信息过载与中心化僵化；聚合则通过共识算法、动态权重调节等手段，实现群体层面的决策涌现与协同优化。这种机制不仅突破了传统AI“集中式计算”或“完全分布式”的二元对立，还引入了“态-势-感-知”四维动态权重模型，使系统能够根据情境实时调整理性与感性、个体与群体、短期与长期之间的张力。例如，在危机决策中，“感”的权重可能突增，而在战略规划中，“势”的权重则更高。

更进一步，弥聚式群体智能通过“1+1=2”与“1+1≠2”的辩证协同，实现了线性计算与非线性算计的统一，从而构建出超越个体智能叠加的超级智能生态。这种生态不仅融合了人类的直觉、经验与伦理判断，也整合了机器的计算能力与感知广度，最终形成一种“人机共生、环境协同”的演化型计算计智能系统。因此，从理论深度、技术可行性与系统演化趋势来看，弥聚式群体智能具备成为人机环境系统智能终极形态的潜力。它不仅是技术的集成，更是对复杂性、不确定性和价值观动态平衡的认知范式重构。

一、“弥聚式群体智能”与“人机环境系统智能”的概念界定

要理解二者的关系，需先明确核心概念的内涵。弥聚式群体智能是一种分布式与集中式动态平衡的群体智能形态，强调个体智能的“弥散”（Decentralization，如每个智能体自主感知、决策）与群体智慧的“聚合”（Aggregation，如通过信息交互涌现全局优化策略）的统一。其核心特征是“个体自主、群体协同”，既保留了个体的灵活性，又通过群体交互实现了单一智能体无法完成的复杂任务。

人机环境系统智能是指人类、机器、环境三大要素通过动态交互与协同，涌现出的系统级智能。其本质是“人-机-环境”三元协同的复杂系统，核心目标是实现“1+1+1＞3”的整体效能，而非单一要素的最优。

二、弥聚式群体智能的理论支撑

1. 人机环境系统智能的“终极形态”需解决的核心矛盾

人机环境系统智能的核心挑战是“个体与群体的平衡”，若过度强调“集中式”（如单一中心控制），则会导致系统鲁棒性差（中心节点故障则整体崩溃）、灵活性低（无法适应动态环境）；若过度强调“分布式”（如完全自组织），则会导致系统协同效率低（个体间信息交互成本高）、目标一致性差（无法形成全局优化）。弥聚式群体智能通过“弥散-聚合”的动态平衡，恰好解决了这一矛盾——个体保留自主性，群体实现协同性，为人机环境系统智能提供了最优的协同模式。

2. 符合复杂系统的演化规律

根据复杂系统理论，复杂系统的演化趋势是从“简单个体”到“复杂群体”，从“无序”到“有序”，最终实现“涌现性”（Emergence，即群体行为超越个体之和）。弥聚式群体智能的本质是复杂系统的“自组织-自适应”演化结果，自组织是个体通过简单规则（如“邻近原则”“品质原则”）交互，无需中心控制即可形成群体结构；自适应是群体能根据环境变化（如任务需求、资源约束）动态调整策略，实现全局优化；涌现性是群体的“弥散-聚合”行为涌现出超越个体的智能，如无人机集群的协同侦察、人机协同的智能决策。

3. 人机环境系统智能的“终极形态”需满足的“三大条件”

条件1：支持“人-机-环境”三元协同。弥聚式群体智能的“个体”可扩展为“人、机器、环境”（如人类决策者、智能机器人、物理环境传感器），通过“弥散-聚合”实现三元交互。例如，在智能工厂中，工人（人）、工业机器人（机器）、环境传感器（环境）通过弥聚式群体智能协同，实现产线的动态优化。

条件2：实现“动态平衡”的智能涌现。弥聚式群体智能的“弥散”（个体自主）与“聚合”（群体协同）是动态平衡的——当环境稳定时，群体倾向于“聚合”（集中式决策，提高效率）；当环境变化时，群体倾向于“弥散”（分布式决策，提高鲁棒性）。这种动态平衡为人机环境系统智能提供了自适应能力。

条件3：具备“可持续进化”的能力。弥聚式群体智能的“个体”（人、机器）能通过交互学习（如人类向机器传递经验、机器向人类反馈数据），实现系统级的持续进化。例如，在智能医疗中，医生（人）、诊断AI（机器）、患者数据（环境）通过弥聚式群体智能协同，不断优化诊断策略，提升医疗效率。

三、“弥聚式群体智能是人机环境系统智能终极形态”的技术演进支撑

1. 技术框架

根据人机环境系统智能矩阵理论，弥聚式群体智能的技术框架是“个体-群体-系统”三级递进，个体层内每个智能体（人、机器）具备自主感知（如传感器、视觉）、决策（如AI算法、人类经验）能力；群体层通过“弥散-聚合”机制（如信息交互、任务分配）实现群体协同，涌现全局策略；系统层

将群体智能与“人-机-环境”三元要素融合，实现系统级的智能优化（如智能城市的交通调度、智能工厂的产线优化）。

2. 关键技术

弥聚式群体智能的实现依赖以下关键技术，这些技术均为人机环境系统智能的前沿方向。首先是分布式感知与决策，即通过传感器网络（如环境传感器、机器人传感器）实现分布式感知，通过AI算法（如强化学习、联邦学习）实现分布式决策；其次是动态协同机制，通过“弥散-聚合”的动态平衡（如任务分配的“中心化-分布式”切换），实现群体协同的高效性；还有人机交互技术，通过自然语言处理（NLP）、多模态交互（如视觉、触觉）实现“人-机”高效交互，通过“人-机”协同学习实现系统进化；最后是环境自适应技术，通过环境传感器（如温度、湿度、光照）实现环境感知，通过AI算法（如自适应控制）实现系统对环境的自适应。

2025年，弥聚式群体智能已在人机环境系统中得到广泛应用，验证了其“终极形态”的合理性。智能工厂中人形机器人群体智能通过弥聚式群体智能，实现了“协同分拣、协同搬运、精密装配”等多任务协同。其中，“弥散”表现为每个机器人自主感知（如3D视觉、力觉），“聚合”表现为群体通过信息交互（如跨场域纯视觉感知）实现任务分配，最终涌现出“产线级智能”，提升了工厂的生产效率。智能医疗中人机协同诊断系统（如医生+AI）通过弥聚式群体智能，实现了“人类经验+机器数据”的协同。其中，“弥散”表现为医生（人）的自主诊断（基于经验），“聚合”表现为AI（机器）通过分析大量医疗数据（如病历、影像）提供诊断建议，最终涌现出“精准诊断智能”，提升了诊断的准确率。智能城市中智慧空间AI（如智能交通系统）通过弥聚式群体智能，实现了“交通信号灯+车辆+行人”的协同。其中，“弥散”表现为每个交通参与者（车辆、行人）的自主决策（如车辆选择路线、行人过马路），“聚合”表现为交通信号灯通过感知（如摄像头、雷达）实现动态调整，最终涌现出“交通优化智能”，缓解了城市交通拥堵。

四、弥聚式群体智能的未来发展趋势

未来，弥聚式群体智能将向“多模态融合”方向发展，即融合视觉、听觉、触觉、味觉等多模态信息，提升系统的感知与决策能力。在智能机器人中，融合视觉（3D感知）、听觉（语音识别）、触觉（力觉）实现“类人”感知，提升与人类的交互体验。

弥聚式群体智能将从工业领域（如智能工厂）扩展到全场景（如智能医疗、智能城市、智能家庭），成为“人机环境系统”的核心支撑。在智能家庭中，弥聚式群体智能可实现“家电+人类+环境”的协同（如空调根据人类体温调整温度、灯光根据人类活动调整亮度），提升家庭生活的舒适度。

弥聚式群体智能的发展将更加强调“人类中心”，即确保系统的发展符合人类的价值观（如隐私保护、公平性、可持续性）。例如，在智能诊断系统中，通过“人机协同”确保AI的建议符合医生的伦理判断（如不歧视患者），在智能交通系统中，通过“弥散-聚合”确保交通优化的同时保障行人的安全。

五、结论

综上所述，弥聚式群体智能做为人机环境系统智能的终极形态，其核心逻辑是弥聚式群体智能的“弥散-聚合”动态平衡，解决了人机环境系统智能的“个体与群体”核心矛盾；符合复杂系统的“自组织-自适应”演化规律，为人机环境系统智能提供了“终极协同模式”；许多研究成果如智能工厂、智能医疗、智能城市等案例验证了其“终极形态”的合理性。未来，随着技术的进一步发展（如多模态融合、全场景覆盖），弥聚式群体智能将成为“人机环境系统智能”的核心支撑，推动人类社会进入“智能协同”的新纪元。