具身智能终极蓝图：学界与业界在IROS达成惊人共识！

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超越“大模型+躯壳”：具身智能的新定义

长期以来，外界对具身智能的普遍认知停留在“ChatGPT + 机器人”的简单叠加。然而，自变量机器人CEO王潜等业界先锋在会上明确指出，这种看法已经严重过时。真正的具身智能，其本质是一个基础模型（Foundational Model），而非一个简单的应用组合。

与虚拟世界中的LLM不同，具身智能必须直接与充满不确定性的物理世界进行交互。物理世界的随机性极大，一个在模拟中完美的抓取动作，在现实中可能因为瓶盖没拧紧、物体表面湿滑等无数变量而失败。这种复杂性决定了分层解耦的方案（如“感知-规划-控制”的传统模式）已行不通，端到端的模型成为必然。

会议上形成的共识主要包含以下几点： * 端到端是必然：物理交互的复杂性决定了模型必须从传感器输入直接到电机输出，中间环节的割裂会丢失关键信息。 * 通才模型是关键：专才模型虽然高效，但无法泛化。只有通才模型才能在学习不同任务的过程中，发现并利用共通的物理结构与规律，从而产生类似大语言模型的“涌现”能力，实现技能的迁移。 * 物理世界是唯一训练场：真正的物理智能，不可能在虚拟世界中凭空涌现。模拟环境可以加速训练，但最终模型必须在与真实世界的交互中迭代和完善。

物理与数据的双向奔赴：牛顿与辛顿的握手

如何构建这样的基础模型？香港大学席宁教授和浙江大学许超教授的观点不谋而合，指向了“物理规律”与“数据驱动”的深度融合，堪称一场“牛顿与辛顿的握手”。

纯数据驱动的模型（如深度学习网络）虽然强大，但它们是黑箱，缺乏可解释性，且无法保证其行为遵循基本的物理定律。这在需要高安全性和可靠性的机器人领域是致命的。席宁教授提出的GAT（Generative Adversarial Tri-model）模型为此提供了精妙的解决方案。它不再是传统GAN的零和博弈，而是让一个物理模型和一个数据模型进行“合作博弈”，相互学习、相互约束，最终收敛到一个既高效又符合物理规律的规划方案。

此外，席宁教授还挑战了机器人控制的根本范式。他认为，以时间作为机器人轨迹规划的参照系（“我们为什么要依据地球围着太阳转的规律来控制机器人？”）是不合理的。未来的具身智能，应当建立以感知为基础的参照系（Perceptive Reference），即根据传感器实时感知到的信息来直接决定下一步动作，这使得机器人能更灵活、更智能地应对动态变化的环境。

从模仿到体验：数据瓶颈的终极突破口

大模型的成功告诉我们一个朴素的真理：Scaling Law，即模型性能随数据、算力和参数规模的增长而提升。然而，在具身智能领域，数据成为了新的瓶颈。

王潜指出，模仿学习（即学习人类操作数据）已经逼近了其数据量的天花板。我们不可能让人类演示所有可能的任务和场景。未来的突破口在于体验学习（Experience Learning），也就是让机器人通过与环境的自主交互来产生数据、进行学习。这与强化学习之父Richard Sutton的观点完全一致。

清华大学的许华哲助理教授从另一个角度补充了这一点。他认为，经验是完成世界闭环的关键。只有通过自身的行为产生数据，机器人才能学会处理那些小众但又必须完成的关键任务。这意味着，未来的机器人农场，可能不再是单纯的算力中心，而是一个个机器人实体在物理世界中进行7x24小时不间断探索和试错的“体验工厂”。

探寻第一性原理：智能的欲望、先验与未来

会议的圆桌论坛将讨论推向了更深邃的哲学层面——具身智能的“第一性原理”是什么？

欲望驱动智能：许华哲提出，智能源于欲望。人类的智能发展，源于对生存和探索的原始欲望。因此，我们需要思考如何“给机器人自己的欲望”，让它们拥有内在的驱动力去探索和学习。

先验知识的植入：“为什么马一生下来就会走路，而我们训练机器狗需要海量数据和漫长时间？”答案在于生物亿万年进化刻在DNA里的“先验知识”。如何将这种结构化的先验高效地植入到神经网络中，是加速机器人学习的关键。

身心合一的系统：许超教授用“躯体和灵魂”的比喻，强调了物理身体与智能大脑的不可分割。赵明国教授则将其归纳为“信息与能量的流动”：从外部物理世界获取信息（传感），进行处理与推理，再将结果以能量形式输出到物理世界（动作），这个闭环的顺畅流动，才是一个系统真正的生命力所在。

结论

IROS上的这场思想盛宴清晰地表明，具身智能的研究已经进入了深水区。学界和业界不再满足于表面的功能实现，而是共同指向了一个宏大的目标：构建一个源于物理世界、融合物理规律与数据驱动、通过自主体验不断进化的通才基础模型。

“大模型 + 自动化 = 具身智能”的简单公式已被彻底抛弃。我们正站在一个新时代的开端，一个真正意义上的智能机器人即将从这里起步。对于所有人工智能的从业者和爱好者而言，持续关注这类前沿动态至关重要。想要获取最新、最深度的AI新闻和AGI发展脉络，不妨常访问 AIGC导航 (https://aigc.bar)，与全球顶尖思想保持同步，共同见证这场激动人心的智能革命。