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发布日期：2025-11-25 10:28    点击次数：127

文｜富充

剪辑｜苏建勋

“要是给你的企业100亿元来鼓吹具身智能的发展，这笔钱你会何如花？”

在11月20日举行的2025智源具身Open Day圆桌论坛上，主握东说念主抛出了这样一个绽开性问题。

濒临这个问题的嘉宾，来自8家国内具身行业的顶流企业机构：

智源估计院院长王仲远

智元机器东说念主结伙东说念主、首席科学家罗剑岚

北京大学助理教诲、星河通用独创东说念主王鹤

清华大学交叉信息学院助理教诲、星海图诱骗独创东说念主赵行

加快进化独创东说念主兼CEO程昊

自变量独创东说念主兼CEO王潜

招商局集团AI首席科学家张家兴

中国科学院大学教诲赵冬斌

“我合计100亿元不太够。”加快进化独创东说念主兼CEO程昊笑着酬报说念，不雅众席也发出默契的笑声，“要是唯一100亿，应该会找更多一又友通盘推动具身行业。比如把钱投到智源估计院。”

智元机器东说念主结伙东说念主罗剑岚倾向于用这笔钱惩处刻下的数据瓶颈：“我会去构建寰宇上最大的自我进化、自我闭环的数据飞轮。100亿元不错说许多，也不错说未几，但是第一个用100亿去作念这个事情的东说念主和机构还不存在。”

除了“何如费钱”，8位嘉宾还究诘了寰宇模子等业内怜惜的话题，也对当下主流聘请的VLA范式建议了反想和阅兵想路。

为增强不雅点间的碰撞，本次圆桌论坛上诱导了一个意旨的“举牌表态”时事：嘉宾需要通过举起1、2、3号牌，抒发喜悦、中立或不喜悦。

从举牌拆伙来看，即便在国内顶尖从业者之间，非共鸣依然存在。不合最为显然的，是“数据稀缺”问题的解法。

星海图诱骗独创东说念主赵行和招商局集团AI首席科学家张家兴，主张简直物理寰宇数据的遑急性；星河通用独创东说念主王鹤则强调，在简直数据难以汇集的方位，合成数据将发扬遑急作用。

自变量独创东说念主兼CEO王潜认为不错使用交融的数据，但要阐述不同的任务录取合适的数据来源。

怎么录取和组合数据才能已毕量变到质变的飞跃？不同的回答折射出每位创业者心目中的“第一性旨趣”与策略重点。

以下是《智能清楚》从论坛中录取的精彩内容，对话经作家整理：

△2025智源具身Open Day“具身模子会客厅”圆桌论坛，图源：智源估计院

主握东说念主：公共认为，寰宇模子会是具身智能的要害本事吗？

王鹤（喜悦）：我只可说这取决于对寰宇模子的界说。经过Sora等一系列视频生成模子的加工以后，寰宇模子正本在强化学习里的界说仍是变得越来越含糊了。

刻下一个主流想路是，让机器东说念主通过东说念主类行动的视频来学习。但这里存在一个根柢问题：机器东说念主的身体结构与东说念主类各别庞大——非论是轮式底盘如故双臂，其灵巧度和举止空间王人与东说念主不同。

因此，即便模子能生成传神的东说念主类动作，这类数据对机器东说念主的现实匡助也相等有限。

但是，放眼将来，瞻望才能对具身智能而言不可或缺。机器东说念主必须要能像东说念主相通，阐述将来的主张，推理出刻下应奉行的动作，进行动作的决议。

是以论断是：寰宇模子所代表的瞻望才能是中枢，但它的检修数据必须来自机器东说念主自身。唯一通过庞大机器东说念主数据，咱们才能检修出真确适用于机器东说念主的、有用的寰宇模子。

王仲远（喜悦）：寰宇模子对具身智能来讲确定是有作用，但它并不一定是具身智能必须的一个基座。

咱们所认识的寰宇模子，不单是是一个视频的生成。视频生成的时候，诚然也产生了下一帧的画面，但东说念主类现实上需要的是寰宇模子不错基于前续的时空现象，去瞻望下一个时空现象。

就比如说刚才我要回答的时候，我需要基于主握东说念主发问，可能会基于王鹤竭诚的回答，来组织我的谜底，并作念出提起发话器的决策。

主握东说念主：在通用大模子规模，Transformer这样的和洽架构催生了ChatGPT的爆发，但具身智能的模子并莫得干与到“一个大模子打寰宇”的形势，目下有分层的具身大模子、有端到端的VLA、有寰宇模子等等。

公共认为，具身智能模子最终会敛迹到由某个和洽架构主导吗？

张家兴（中立）：我认为具身智能真想走向来日的话，模子层面其实并不可沿着畴前三年LLM到VLM的这条路走下去。具身智能需要一个完全属于我方的架构。

就像东说念主的智能，是先有了动作，然后再有了视觉，临了才有了说话。VLA结构是在这个视觉跟动作之间夹了一个说话，其实这个并不安妥咱们真确的东说念主类的咱们操作的这个本质。

比如咱们开车的时候，不错一边聊天，一边听东西，一边看路。（说话莫得参与开车这件事情本人）这讲明Vison跟Action是买通的，并不需要Language一定在参与。

目下一些头部团队，尤其是硅谷的一些头部团队，正在作念新的多模态大模子架构。在这个架构下，原来Language First的现象，将有可能变成Vision First或者是Vision Action First，这是值得咱们期待的一个冲突。

赵行（喜悦）：我相等喜悦咱们需要一个平行于大说话模子的基础模子。

这个基础模子更不详率是一个Large Action Model，然后这个Large Action Model又依赖于视觉，因为视觉是寰宇上最通用的感知传感器信息。在此之上，咱们再去加入说话。

这和生物进化的法例是蛮像的。这个寰宇上先有了能认识的动物，然后他们有了视觉，临了出现了东说念主类这种高灵巧的生物。

然后我再多说一句，我合计具身的模子和大说话模子需要有一个越过不相通的方位，即是我但愿它会是一个闭环模子。

大说话模子更多的如故一个开环模子。也即是说，大说话模子是一问一答：你告诉它问题，然后让它给出谜底，中间它我方会有一些想维链，要是答对了就拆伙了。

但是具身智能不相通，具身智能不是经过一系列的想考然后作念一个动作，而是在作念一个动作以后坐窝得到了一个寰宇的响应，然后坐窝调整我我方的动作再去作念下一个动作。

罗剑岚（喜悦）：我合计目下具身智能最终会被一个一体的系统去惩处，这个系统内部包括VLA、寰宇模子、强化学习，而不是靠一个单一的模子。

这里讲解一下，我相等喜悦刚才张家兴说，目下这个VLA可能不是一个最终范式，但我合计它将来如故有Vision的，亦然有Language的，亦然有Action的。也即是说VLA这个大趋势是对的，但是并不见得长成目下这个步地，是以我还用VLA这个词。

同期，它也需要有一个寰宇模子，能够反想，能够作念瞻望，能够在Latent Space（潜在空间）上作念Imagination（设想）。天然这个系统里还需要强化学习。

这些要素共同组合以后，再配合简直寰宇里的数据飞轮，具身智能就不错不休自我进化，握续学习。

王仲远（喜悦）：最初智源估计院确定坚信，从终极现象来看，一定要有一个相对和洽架构的模子来惩处具身智能里的各式问题。这亦然咱们布局多模态寰宇模子的一个很遑急的原因。

天然，这所需要的数据量澄莹是要相等相等大的，以致我合计王人不一定是三年、五年就能够完全出现。

更好的具身大模子，可能要等庞大机器东说念主在简直场景中惩处具体问题、积聚出“具身智能互联网”级别的数据之后，才会出现。

王鹤（喜悦）：我合计从架构的角度上讲，咱们今天所说的Transformer看成一个跨模态的Attention机制，是很通用的。比如你发现它微辞文模态、视频模态、声息模态王人是不错的。

不外，今天具身的问题是，咱们东说念主有眼、耳、口、鼻、舌，这样多“觉”，虽然从Attention的角度，把这些“觉”Token化以后王人能放到Transformer里，但是它在输出上好像不是那么的对。

是以要是咱们把这些问题逐步惩处，架构上我合计将来是不错有一个很和洽的范式的。

但我合计关于当下来说，更长效的的挑战是数据。我相等认可仲远博士刚刚讲的，今天非论是视频生成的模子，如故对话模子，它本质王人曲直常天量的互联网大数据。

那么当下咱们要想去估计出一个Action First的模子，其问题在于目下地球上的东说念主形机器东说念主住户太少。这样少的一个数目，不及以撑起探索出一个Action First的架构和模子。

是以我的看法是，短期内咱们要靠合成数据来摸索这个标的，它会比用简直数据更快。先用这种轮番让具身智能的才能点增长，然后它的东说念主口才能增长，才能助长出一个真确相等Powerful的大模子。

程昊（喜悦）：咱们因为作念运控多一些，是以更多从机器东说念主运控视角上想考具身智能模子。

咱们但愿能有一个具身模子，它能基于需求，基于环境，时刻输出将来100帧的动作。咱们脑补一下，这可能是一个机器东说念主认识的动画。

这个模子一朝跑通的话，所有具身智能就会相等好落地了。

为什么咱们会比拟怜惜寰宇模子？因为这内部一个挺中枢的点，即是寰宇模子会瞻望接下来到底会发生什么，这既包括机器东说念主本色主动地想作念什么，还有即是这个事件会发生什么。

比如作念饭即是一个相等难的事情，但不错先用一些分层的轮番让机器东说念主先落地：先拿个快递、拿个箱子，这些即是比拟简便的事情。

不外这照实很有挑战，已毕起来比拟远。是以咱们中间会合计可能先用一些分层的轮番，先作念一些Agent，先落地。

就像刚才王鹤竭诚说的，只消一落地，机器东说念主公民一定会增加。因为落地就会创造价值，然后公共就王人有能源、有钱、专诚愿去造相等多的机器东说念主公民，然后汇集庞大数据。

然后这些数据转头，我合计会反哺所有具身智能大模子的诱导。

王潜（喜悦）：我合计问题中Transformer这个说法略微有少量点误导。今天咱们即使说话模子内部，也不一定王人用Transformer的架构。

天然我认识这个问题是在究诘咱们会不会有一整套完善的，近似于当年GPT的一个完好的基础模子。从这个角度上来，我合计如故有的。

咱们能从说话模子身上学到两件越过遑急的事。

第一是数据很遑急，但不是简便的“越多越好”。在说话模子期间咱们仍是看到，单纯堆数据范围有时带来最佳效力，高质料、高效力的数据才是决定性成分。

是以虽然咱们也作念合成数据，但目下仍然以物理寰宇的简直数据为主，因为咱们认为在具身场景里，数据质料比数据总量更能拉开一个量级上的差距。

第二是 要作念Foundation Model（基础模子） 。我认为必须要有一套物理寰宇的基础模子，它平行于或者是沉寂于假造寰宇。

原因在于，假造寰宇和物理寰宇的特色各别太大。物理寰宇中摩擦、斗争、碰撞等精细物理经过，本人很难用说话或传统合成数据准确状貌。是以最终咱们需要的是一个径直在物理寰宇上学习的基础模子，能够去状貌扫数这些细密和复杂的物理经过一个模子。

它应该既能物化机器东说念主，同期亦然一个寰宇模子。是以，在咱们的实践里，寰宇模子、VLA 这些见识并不是互斥的：归拢个模子既不错输迁徙作，也不错输出视频等等，咱们把这举座看作“物理寰宇的基础模子“。

至于为什么要作念通用模子，原因是通用模子学到的是跨任务的共性结构，也即是某种“学问”或“本质法例”。在具身，这可能是牛顿定律、物体属性，在说话里是逻辑和学问。

我反而认为，最终是不是咱们要禁受目下的多模态模子，用它来看成具身模子的基础、基座；而是5至10年之后，来自具身的多模态模子有可能成为主导。也即是说，咱们用物理寰宇中汇集到的数据作念出来的多模态模子，可能会反偏激来吞并今天以假造寰宇的数据为主作念出来的多模态模子。

这其实也安妥东说念主类解析：咱们一世斗争到的多模态数据远少于互联网范围，却能酿成很强的寰宇认识。其中一个要害原因即是具身智能不错在动作中完成交互感知和主动感知，更好地从而在时辰和因果的维度上收拢物理寰宇的法例。

△现场嘉宾举牌情况展示了关于具身智能问题的非共鸣，图源：智源估计院

主握东说念主：刚才几位嘉宾异途同归强调了数据的遑急性，目下能否用一两句话先容一下你们是聘请了什么样的策略去濒临数据瓶颈的问题？

张家兴：咱们的数据理念是，第一，坚信简直物理寰宇汇集的数据，这个遑急性刚才王潜说过许屡次了。

第二，在所有数字金字塔中，咱们接下来更偏重于以东说念主自身看成本色去汇集的数据。这是资本最低，量最能上得去的数据，主要用于预检修。

赵行：咱们亦然以简直数据为基础。然后有三个切入点。

第一个切入点是简直性、质料。是以咱们从简直机器东说念主的数采看成起首。

第二个怜惜的点是各样性。比起数采厂，咱们更多去到简直的场景里去作念数采。

然后第三个方面，再去怜惜数目。扩大汇集范围，裁减汇集资本。

罗剑岚：咱们亦然坚握简直数据，然后也会很喜爱数据质料。

我合计咱们有两个点会想杰出一下，一是刚才赵行竭诚也说了，要在简直场景汇集简直数据，而不是只是是在数据汇集厂内部去汇集。

另外少量我想说的是，我合计将来所有数据飞轮的构建，如故通过机器东说念主自主地去产生数据。这不是只是靠遥操作，而是要把庞大的机器东说念主部署在简直场景内部，然后机器东说念主与环境交互，产生相等等闲、相等多元化的数据。

王仲远：咱们如故坚握从视频数据中，去作念基座模子的学习。

因为刚才也提到了，视频数据是咱们不错海量获取，又同期模拟简直寰宇的一个数据。然后通过真机汇集的数据作念微调，再通过强化学习去作念响应，去不休种植模子才能。

这一套逻辑其实跟目下小一又友刷手机来坚决寰宇是一个旨趣：先通过视频学习到这个寰宇，再通过简直的交互体验来种植他们的手段。这也安妥第一性旨趣。

王鹤：可能在座的东说念主里头，我是很强调仿真实。

并不是说简直寰宇咱们能采到的数据，我要有意去仿真它，而是咱们发现许多底层的物化王人是通过庞大的强化学习习得的，而简直寰宇作念这样的强化学习比拟清贫。

比如咱们今天看到的扫数东说念主形的足式行走、舞蹈，包括各式复杂身体的物化，全部是通过仿真器习得的。

咱们最近看到的趋势，来自咱们跟清华大学合营的灵巧手神志。到今天扫数作念手内操作的灵巧手做事，也王人是用仿真器习得的，而不是通过遥操作。

因为公共可能发现，遥操物化一个灵巧手时，你不知说念阿谁手的手指遇到没遇到，扎到没扎到，受几许力，这很难操作。

是以我的看法是，模拟器并不是说咱们含糊简直寰宇，而是这些丰富的物理交互，从模拟器为始，它给咱们一个很好的Base Controller，让咱们能在简直寰宇里能把数据飞轮转起来。这个是我合计是合成数据的职责。

程昊：咱们目下现实上是用仿真数据会多一些，因为照实是用仿真数据比拟快。

但咱们目下用仿真数据训的主张，其实是为了让具身智能快速先落地，落地之后能获取许多简直数据。

也许获取简直数据之后，举座才能再有种植，可能会发现存些情况下简直数据资本太高，后头可能又初始庞大用仿真数据，我合计它可能是一个螺旋飞腾的经过。

临了即是视频数据确定是最多的，只不外目下视频数据许多时候训出来效力不那么好费力。但这个问题我合计从历史来看，确定是有解法的。

是以结尾的解法咱们合计，很有可能如故交融的数据，哪个阶段哪个数据好用，就先用哪个。

王潜：咱们是什么数据王人用，但是咱们可能用的这个方位有侧重点。

就像我刚才说的，这个不同数据的溜达各别如故蛮大的，比如说咱们也用庞大的互联网数据，基本上互联网上能爬的数据，咱们确定王人会王人会去爬一遍的。这个可能主要用来作念预检修，学一些学问。

咱们仿真也作念，但是可能不会用它来作念这种斗争（Contact）、取物（Reach）的操作，可能只会用来作念导航、决议这些。那操作可能主要如故以这个物理寰宇的简直数据为主。

赵冬斌：我想自动驾驶应该亦然具身的一个相等遑急的例子。自动驾驶是落地了，从自动驾驶的训导来看的话，他把车卖给用户到C端，然后每个司机在每天在路上去开车，就把数据收转头了。

什么时候咱们的这些机器东说念主能卖到或者租出到简直场景，边做事边收数据，数据量就会更快涨起来。

主握东说念主：是以每位嘉宾能否用一句话讲解，你们在作念决策时的第一性旨趣是什么？

张家兴：我比拟坚信旧年图灵奖获取者的说法：让机器我方去发现，让机器我方去探索。

赵行：咱们在星海图刚创立的时候，就有一句话是“In Scaling Law We Trust“。即是咱们如故坚信数据的范围化，能够反向的驱动咱们模子的进化和智能的已毕。

罗剑岚：我合计咱们要作念难而正确的事情，风景长宜放眼量，许多事情短期看是包袱，永久来看它是会产生庞大的价值。

王鹤：星河通用勤奋于于让数据飞轮转起来。即使目下咱们作念的不是别东说念主认为最炫酷的东西。

程昊：咱们在决策的时候会怜惜说他到底能不可落地，某个标的是不是对落地有匡助。

王潜：咱们的判断圭臬即是能不可从一个比拟长的时辰周期上给客户和消耗者创造简直的价值。

赵冬斌：从估计上来看的话，智能驾驶跟具身智能会存在交互的复旧。

主握东说念主：具身智能很吸睛，但是也很费钱。一个快问快答的问题，要是给你的企业100亿元来鼓吹具身智能的发展，这笔钱你会何如花？

王潜：我合计我最初把这个阛阓上能吸纳的好的东说念主才，王人吸纳过来。其次确定是算力和数据源。

程昊：最初我合计100亿不太够（笑）。然后要是我唯一100亿的话，应该会找更多的一又友通盘推动具身行业。比如投资到智源估计院，眩惑全球的估计的东说念主才来心无旁骛地作念比拟永久的本事冲突。

王鹤：我合计100亿其实并不遑急，遑急的是你何如能够用你的功绩和你坚定的进展眩惑到东说念主才加入。咱们不但愿公共为了钱每天睁开眼睛，而是为了一个将来东说念主与机器东说念主共生的寰宇。

我也认为，会用这十亿好意思金复旧智源估计院。

罗剑岚：我合计我会去构建寰宇上最大的自我进化、自我闭环的数据飞轮。100亿这个钱不错说许多，也不错说它未几，但是第一个用100亿去作念这个事情的东说念主和机构还不存在。

赵行：我也想会去构建一个最大的数据引擎，能把物理寰宇的信息统统数字化下来。

张家兴：我是但愿能够蓄意属于咱们的机身智能的基础模子，然后能够作念大范围预检修，真实能够Scale Up上去。