融贷无忧配资智源学者研讨会聚焦具身智能探讨技术演进与产业落地路径

【环球网科技综合报道】8月27日，“智源学者·具身智能学术研讨会”在北京举办。来自北京大学、清华大学、北京航空航天大学、中国科学院自动化研究所等高校及科研院所的20余位专家学者参会，围绕世界模型、具身智能架构及灵巧操作三大核心议题展开研讨，旨在推动人工智能从数字空间向物理世界延伸，探索具身智能规模化落地的可行路径。

世界模型：补齐物理感知与策略学习闭环

在世界模型专题研讨中，与会专家指出，当前该领域范式多元，已在视频生成、JEPA系列及3D空间表达等方向取得进展，但尚未形成统一标准或显著落地效果。专家认为，世界模型服务具身智能的关键在于补齐“物理感知”与“策略学习”的能力闭环，解决预测状态对行动指导的缺口。在数据层面，“交互性”与“多样性”被视为训练核心标准，需合理配置第一视角、仿真及互联网数据比例。除具身智能外，AI for Science、医疗、游戏及数字孪生等领域也被视为重要应用方向，业界期待以快速泛化与上下文学习能力为标志的技术突破。

具身智能：突破物理理解瓶颈建立统一标准

针对具身智能从实验室走向规模化部署的挑战，与会学者认为，制约发展的关键并非本体硬件，而是对物理空间的结构化理解与推理能力，以及本体、模型、数据间缺乏统一标准导致的高迁移成本。在技术架构上，分层式架构及大模型、世界模型与VLA模块的协同成为主流探索方向。关于数据建设，专家呼吁补齐长尾交互行为等高质量数据，并建立分类筛选机制。在商业化节奏方面，工业等垂直场景有望率先落地，通用智能的实现仍需数年时间，安全体系与生态建设需同步推进。

在灵巧操作研讨环节，学者们指出当前机械手与人类手部能力仍存在显著差距，材料科学与传感器技术是主要瓶颈。尽管驱动器性能差距缩小，但主端遥操作设备普遍缺乏力触觉反馈，采集频率难以满足精细作业需求。数据方面，面向泛化任务的高维动作空间数据匮乏，抓取及不同材质处理等基础动作仍是难点。视触觉技术虽在带宽与帧率上有所提升，但在标准化、稳定性及耐久性方面仍待突破。