封面新闻记者 欧阳宏宇四川泡沫板胶
在本届WAIC上，人工智能加速落地，从屏幕里大步走向物理世界，继文本生成、智能体AI后，“物理AI”概念受到关注。当人工智能加速由虚向实，随之而来的问题是，这AI落地的新场景会呈现何种演进路径？其搭载的AI大模型是何种形式？距离机器人的“ChatGPT时刻”还有多久？
7月19日，在2026世界人工智能大会“智启具身论坛2026：迎接物理AI智能涌现”上，多位业内人士和行业就物理AI智能涌现的条件与路径分享了观点。在看来，只需不到5年的时间，机器人“ChatGPT时刻”就要到来，在此之前，则需要上亿小时别的物理数据支持。
模型与数据飞轮
是物理AI持续进化的关键四川泡沫板胶
在AI产业主线聚焦大模型之后，业界正渐渐形成共识：下阶段AI不会停留在生成内容，而会进入真实环境，理解空间、预测变化并完成行动。归结起来，这就是物理AI受到关注的核心动因。
那么，该如何发展物理AI？智元伙人、总裁、具身业务部总裁，觅蜂科技董事长兼CEO姚卯青在现场分享称，物理AI的挑战在于，须同时通表征与闭环这两条路线。
前者是对世界的抽象和压缩，人类所有的认知、判断、理全是以表征为基础的；后者是智能体与环境进行持续的交互，从计的角度来看，它包含了输入、法、输出、评价、迭代这样的循环，从生物学角度来看，它就是从种从感知到理解、决策、行动、环境反馈的个完整闭环。
在姚卯青看来，要动物理AI的发展，主要靠模型与数据两面作用。“模型决定起点，数据定义终局，二者相互作用将产生‘飞轮应’；当飞轮转动，智能涌现只是时间问题四川泡沫板胶。”
具体在模型侧，他以智元构建的三阶段训练架构为例谈到，在该架构中，分为“预训练—后训练—持续学习”三个步骤，即动视觉语言动作模型（VLA）与世界动作模型（WAM）两条技术路线持续演进，并向统的世界理动作大模型（WRAM）迈进，同时从法、仿真、真机训练层面通规模化迭代闭环。
简而言之，就是让机器人既能边看菜谱边学着直接上灶台炒菜，又要学着理解火候、食材特，万能胶生产厂家还要反复总结经验，终培养出个“既懂原理又会实操”的机器人大厨。
在数据侧，则要依托MEgo系列采集终端、理平台与真机数据集等，构建覆盖数据采集、理、训练和部署回流的全链路物理AI数据基础设施，动真实场景数据持续反哺模型进化。
据悉，目前，这套模型与数据协同迭代体系已在真实产业场景中获得验证。“我们相信物理AI智能涌现不是会不会来的问题，它是定会到来的。”姚卯青预判到，智能涌现只是时间问题，其定会在行业突破数据墙、表征墙、闭环墙之后，形成这样套可优化、可泛化、可进化的物理世界AI的进化系统。
数据缺口巨大
但智能涌现“定会来”
数据缺口“上万倍”，业内判断：2到5年迎来机器人ChatGPT时刻
对于机器人的“ChatGPT时刻”何时会到来，普遍认为，至少需要两年时间，如果发展进程顺利，也不会过五年时间。
其关键在于数据。
腾讯席科学、腾讯Robotics X实验室主任、福田实验室主任张正友谈到，由于具身智能到后本质上要跟物理世界交互，因此交互数据是不可少的。这些数据在定程度上会产生飞轮应，即不仅是成功的交互，即便是失败的交互也是格外宝贵的。
“收集数据时放到预训练下，未来的部署时间会越来越短，后实现成本的新场景任务复现。”谈及飞轮应之下，训练数据的构建形式，Dyna Robotics联创始⼈兼⾸席科学⻢也骋认为，不同的数据可以采用“金字塔组”形态，即顶层质量部署数据+中层海量真机数据+底层海量的互联网数据。
AI初创公司Physical Intelligence 的研究科学任⾄意也认同，能直接复现任务的真机数据“可回放”，但多种来源数据尽可能扩大本体多样的构成。在他看来，挖掘训练数据下个非常大的底座是互联网。
事实上，目前行业的共识是，训练具身智能的数据缺口巨大。姚卯青透露，据测，需要1亿小时别数据才能够让机器人掌握对物理世界通用运行规律的理解。而要达到开箱即用的果，则需要70-80样本成功率。相关词条:不锈钢保温 塑料管材设备 预应力钢绞线 玻璃棉板厂家 pvc管道管件胶
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