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對話智源研究院院長王仲遠:AI加速從數(shù)字世界邁向物理世界

2025/06/09 16:15      DoNews


  2025年智源大會上,人形機器人成為焦點。智源研究院院長王仲遠表示,人工智能正加速從數(shù)字世界走向物理世界,致力于解決實際生產(chǎn)生活問題。

  王仲遠認為,大語言模型性能提升逐漸遇到瓶頸,未來發(fā)展方向將從單一的大語言模型轉向多模態(tài)尤其是原生多模態(tài)世界模型。這些模型能夠感知和理解物理世界,從而推動與物理世界的交互。

  在技術路線方面,智源研究院推出“悟界”系列大模型,包括原生多模態(tài)世界模型Emu3、腦科學多模態(tài)通用基礎模型見微Brainμ、跨本體具身大小腦協(xié)作框架RoboOS 2.0與具身大腦RoboBrain 2.0以及全原子微觀生命模型OpenComplex2。

  關于“世界模型”的核心定義,王仲遠以咖啡杯為例指出,現(xiàn)有模型僅能描述靜態(tài)信息,而無法預測動態(tài)變化。Emu3的核心突破在于建立對物理因果關系的理解,而非簡單拼接多模態(tài)信息。

  對于具身智能的落地路徑,王仲遠持務實態(tài)度。他肯定了人形機器人的長期價值,但短期內(nèi)四足、輪式等形態(tài)將共存。人形機器人成熟周期較長,現(xiàn)階段穩(wěn)定性仍需提升。

  針對數(shù)據(jù)悖論問題,王仲遠提出通過互聯(lián)網(wǎng)視頻數(shù)據(jù)訓練基礎能力,再以少量真實數(shù)據(jù)強化學習微調的方法。工廠場景因其封閉性和重復任務特點,成為具身智能首個突破口。

  關于“大小腦融合”概念,王仲遠表示,當前數(shù)據(jù)量不足以支持該模型訓練,未來5-10年可能實現(xiàn)。具身智能目前泛化性不足,需逐步發(fā)展到具備跨領域泛化能力。

  MCP、Agent成為人工智能領域熱點話題。王仲遠認為,當基礎大模型達到可用狀態(tài)后,Agent可成為產(chǎn)業(yè)界發(fā)力方向,類似于移動互聯(lián)網(wǎng)APP的發(fā)展趨勢。

  王仲遠指出,“百模大戰(zhàn)”已收斂至少數(shù)玩家,未來可能出現(xiàn)基于基礎大模型衍生出的垂類模型競爭。具身大模型發(fā)展仍處于早期階段,面臨技術路線分歧和產(chǎn)業(yè)落地挑戰(zhàn)。

  王仲遠總結,當機器人能夠真正理解物理世界的因果關系時,將是物理AGI的重要里程碑。

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