陈佳玉专访：从核聚变到通用机器人，攀登具身智能的AI珠峰

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从核聚变到机械臂：数学本质的殊途同归

陈佳玉的履历极具传奇色彩——从自动驾驶到核聚变，再到如今的家用机器人。在外行看来，控制一团几亿度的等离子体与指挥一个机器人拿起水杯似乎风马牛不相及。然而，通过 AI新闻 的视角深入剖析，我们会发现两者在数学底层逻辑上的惊人一致性。

无论是核聚变的磁约束控制，还是机器人的关节运动，本质上都是在解决高维、非线性的连续控制问题。陈佳玉指出，这两者都可以被建模为马尔可夫决策过程（MDP）。在强化学习（Reinforcement Learning）的框架下，只要定义好“观测”、“动作”和“奖励函数”，算法就能在复杂环境中寻找最优解。这种跨学科的视角，不仅揭示了算法的通用性，也为 AGI（通用人工智能）在物理世界的落地提供了坚实的理论支撑。

攀登珠峰：为何选择强化学习与世界模型

在通往 AGI 的道路上，存在多种技术范式。陈佳玉坚定地选择了强化学习，他认为这是最接近人类认知过程的学习方式。与单纯的大数据灌输不同，强化学习强调在交互中学习，这与人类在物理世界中积累经验的过程如出一辙。

针对当前具身智能的两大流派——VLA（视觉-语言-动作）模型与世界模型，陈佳玉提出了更为深刻的见解。他认为，真正的智能体不应只是模仿动作序列（VLA模式），而应理解动作背后的因果关系。例如，机器人抓紧杯子不是因为模仿了动作，而是因为它理解“松手会导致杯子摔碎”这一因果链条。因此，构建以Agent（智能体）为中心的世界模型，成为了他目前攻克的核心科学问题。这与目前市面上Sora等生成式 大模型 所构建的第三人称世界模型有着本质区别，前者更强调交互与干预，而非仅仅是观察。

学术与产业的“双栖”模式：打破资源壁垒

陈佳玉目前的身份非常独特：他既是香港大学的博导，也是原力无限的资深研究科学家。这种“双栖”模式折射出当前 人工智能 研究的一个重要趋势——算力与数据的资源依赖。

在 AI资讯 领域，我们常看到高校科研往往受限于算力、场地和资金。做通用机器人研究，不仅需要昂贵的硬件设备，更需要海量的真实世界数据。原力无限作为一家商业化成功的公司，提供了必要的工程资源和落地场景。陈佳玉坦言，通用机器人的落地关键在于“数据飞轮”何时转动。只有当成千上万台机器人进入家庭，日夜不停地产生数据，才能形成“数据-算法-更强机器人”的正向闭环。这种产学研的深度结合，是目前突破 LLM 和具身智能瓶颈的最佳路径。

展望未来：持续学习与场景泛化

对于具身智能的未来，陈佳玉保持着“务实的理想主义”。他指出了当前技术圈最容易被忽视的一个难题：持续学习（Lifelong Learning）。目前的 AI 模型往往存在“灾难性遗忘”的问题，即学会新任务就忘了旧知识。如何让机器人像人类一样，在不断适应新环境的同时保留旧技能，是实现通用家用机器人的关键。

按照他的推演，行业发展将经历三个阶段：首先是单场景下的任务泛化，这在未来2-3年内有望实现；随后是大规模的推广部署与降本；最后，依托海量跨场景数据的反哺，实现真正的场景泛化。这一路径清晰地描绘了从专用机器人走向通用机器人的演进逻辑。

结论

陈佳玉的科研历程和观点，为我们理解具身智能提供了一个极其清晰的切面。从追求理论深度的“天才少年”，到注重工程落地的“实干家”，他代表了新一代AI科学家的特质：既仰望星空，追求算法的数学本质；又脚踏实地，致力于解决洗碗、洗衣等实际痛点。

随着强化学习理论的突破和数据飞轮的转动，我们有理由相信，那个既能理解物理法则又能服务千家万户的通用机器人时代，正在加速到来。想要获取更多关于 ChatGPT、Claude 以及 AI变现 的最新动态，请持续关注 Aigc.bar，我们为您提供最前沿的 AI日报 和深度解析。