具身智能的ChatGPT时刻：需5-10年｜钛媒体AGI

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文章摘要

具身智能作为通向通用人工智能（AGI）的关键路径，逐渐成为人工智能领域的热门话题。在中关村论坛的圆桌讨论中，多位专家学者围绕具身智能的发展路径、数据范式、算法突破、系统架构与落地挑战展开了深入探讨。具身智能的核心优势在于其模态完备性和开放探索能力，能够通过多模态感知与物理交互，实现对现实世界的全面理解与持续更新。与传统的视觉-语言大模型相比，具身智能更接近人类的学习方式，尤其是通过多感官交互和动态闭环机制，加速智能体的成熟。

在数据方面，“99%合成数据+1%真实数据”的训练范式被认为是当前最具效率的策略。由于真实数据的采集成本高且存在迭代风险，合成数据成为具身智能发展的重要资产。然而，多模态数据的采集仍面临瓶颈，尤其是触觉、温度、力反馈等模态尚未得到充分利用。未来，如何高效整合不同模态的数据，将成为具身智能发展的关键挑战。

算法方面，泛化能力是具身智能的核心难题。跨本体、跨场景、跨任务的泛化能力是实现通用性的关键，但目前的研究仍处于早期阶段。人类的学习模式为具身智能提供了重要参考，例如通过“预训练+后训练”的方式，逐步积累技能并拓展应用场景。此外，基础任务如抓取、放置、移动等，虽简单但具备广泛的生产价值，是具身智能落地的重要切入点。

落地应用中，鲁棒性和稳健性是机器人从实验室走向家庭与工业场景的关键。建立完善的质量测试体系，确保硬件本体的可靠性和动作的稳定性，是实现大规模应用的前提。目前，人形机器人行业仍处于初期阶段，尚无成熟标准，但通过“相似场景”的泛化能力和模拟训练，逐步提升任务的稳定性和投资回报率，是行业发展的主要方向。

在系统架构上，“大脑”与“小脑”的协同控制是具身智能的核心问题。分模块实现与端到端整合各有优劣，前者更易落地，后者依赖海量数据。未来，如何高效融合“大脑”与“小脑”的功能，解决不同机器人本体与具身“大脑”间的兼容性问题，将是技术突破的重点。

关于世界模型的研究，观点存在分歧。部分学者认为，世界模型缺乏对真实物理特性的建模，难以直接推动具身智能发展；而另一些学者则支持世界模型的研究方向，认为其预测能力能够提升决策的效率和适应性。未来，如何将世界模型与具身智能结合，仍需进一步探索。

展望未来，具身智能的“ChatGPT时刻”可能以阶梯式演进的方式逐步到来。物流、食品精加工等标准化场景有望率先实现突破，而轮式机器人在特定场景中的应用也可能在短期内取得进展。然而，具身智能的发展不仅依赖模型进步，还需硬件研发的协同推进。开源技术路线和产业合作，将成为推动具身智能快速发展的关键动力。