作者：arronZheng（小志） · 适用读者：AI 工程师 / 智能体开发者 / 对认知架构感兴趣的技术人 关键词：PASM、认知引擎、神经符号、象量空间、世界模型、双系统、诚实 AI一、背景：为什么要做这次对比PASM 是一套通用 AI 认知引擎。它不负责"写代码""画图"这种表面能力，而是给 AI 应用装上一套认知器官——记忆、世界模型、决策、情感偏置、安全边界——让应用从"会答话的壳"变成"会记住、会推演、会自我约束的智能体"。在过去一年里，PASM 走完了两条版本轴：V1.0= 主仓pasm（v0.7.x），定位「仿生认知引擎」：七层内部计算 + 一层认知执行皮层。V2.0= 独立包pasm2（v2.0.0a9，九阶段收官），定位「通用 AI 认知底座」：从仿生走向通用，19 层架构规划、象量连续空间、反事实推理、双系统门控。本文用一张维度对比表先把差距摆出来，再逐项讲功能作用、用户价值、升级意义和它对未来 AI 发展的影响。文末附结论与选型建议。二、核心维度对比表（一张图看懂 V1.0 → V2.0）维度PASM V1.0（pasm 0.7.x）PASM V2.0（pasm2 2.0.0a9）产品定位仿生认知引擎——给 AI 应用一层"认知器官"通用 AI 认知底座——"情感为核、逻辑为骨、语言为口、安全为界"架构形态七层引擎（感知编码 / 向量记忆 / 世界模型 / 情绪动机 / 性格先验 / 元认知 / 全局工作空间）+ 认知执行皮层19 层架构规划 + 九阶段递进（仿脑件 / 符号化 / 记忆图 / 反事实 / 双系统 / 量子 / 小脑 / DMN / 自传体）记忆系统分层记忆：工作 / 情景 / 程序 / 语义印象 + 事实层（双时态三元组）；艾宾浩斯遗忘 + 重要度守恒 + 召回即巩固象量连续潜向量（8 维 + 吸引子盆 + 情绪着色）+ 记忆图关联 + 睡眠重放（情绪优先 / 恶性合并检测）+ 自传体记忆世界模型符号世界模型：W1 动作后果表（Beta-Bernoulli + 层级贝叶斯回退）+ W2 rollout 脑内演练（条件独立假设）反事实推理（simulate / counterfactual / compare，"如果…会怎样"前向推演）+ 上下文预测器（象量级 next-entity，带奖赏预测误差 RPE）+ 小脑时序精修决策机制cog会话级状