从�性符号到空�智能：WAO架�作�超越Transformer的三���模型From Linear Tokens to Spatial Intelligence: The WAO Architecture as a 3D Semantic Model Beyond Transformers摘要（Abstract）当代人工智能以Transformer架��主�，其核心机制基于一��性Token序列。�一��虽然在自然�言�理中取得了�著成功，但它将�言、��、声音等多�信号�扁��性����。正如李��教授在�立World Lab�指出的那�：“人工智能必�从一�的��模型，迈向三�的世界模型。” WAO（Word-Aivatar-OS）提出了一条基于�言本体的新路径。它以�字�多���Token�元，以��知���（S KG）�核心算子，将�言、�像与行��一在同一个��拓扑��中。�架�以立体化的��流形（semantic manifold）取代Transformer的平面注意力矩�，使意�能�通����点̶�系̶空��播��立体智能�算。一、Transformer 的�性局限Transformer 的注意力机制�能建模符号之�的序列依存�系，缺乏空���。当��或听�信号被���一�向量后，系�所能做的只是��符号，而无法理解世界。因此，即使是最大�模的�言模型（LLM），依然局限于文本推理，�以在真�世界中�行具身推理（embodied reasoning）。二、�字：天然的三����元与拼音文字不同，�字不是�性符号，而是��体素（semantic voxel）。每一个�字融合了三���：象形�（Iconic Layer）̶̶字形中�含��与空���；音韵�（Phonetic Layer）̶̶�音形成��序列的�奏；�理�（Semantic Layer）̶̶概念通��系网��成��拓扑。三、SKG：从��到空�的�算�梁WAO 核心的��知���（Semantic Knowledge Graph, SKG）将每个�字�����点，以意��系��，�建可遍�的��拓扑网�。���播不再沿序列展�，而是在拓扑中�散，�算��度� O(N log N)，�著�于Transformer 的 O(N²)。�使其能�以低能耗������推理、因果分析与空�模�。四、从混合�到具身智能WAO 提出了Hybrid-Brain（混合�，HB）概念，作��接符号理解与行�控制的中介�知引擎。其信息流�：�字（3D Token）→ ��知���（SKG）→ 混合�（HB）→ 具身机器人（Embodied Robot）。在�一��中，�言理解即是行�生成，��、��、情感等模�在�一的��拓扑下�行。五、��当World Lab旨在推�人工智能从一�走向三�之�，WAO的“�字̶SKG”架�已在�言�面��了�一��。Tr ansformer的世界是��的，SKG的世界是��的。�字代表人类最早的空���化�言，而WAO系�将�����化�具身智能的�算模型，建立了三����知（3D Semantic Cognition）的算法基�。