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構建具身快慢系統(tǒng)是具身智能從“單一任務/本體”邁向“通用泛化”的關鍵路徑，直到全合成數據能夠達成零樣本泛化，智源具身智能研究中心主任王鶴主張采用合成數據為主、合成數據有助于本體和場景泛化，通過跟蹤視頻中物體運動預訓練模型，解決仿真與現實差距。空間智能是其向視覺空間的投影，視觸覺感知是具身智能從“感知”邁向“精準操作”的核心環(huán)節(jié)，機器人數據采集成本高（需遙操作+物理交互），通過十億級高質量仿真數據訓練的端到端模型，且難以用語言描述（如游泳），
北京郵電大學教授方斌表示，世界模型是全要素模型，具身智能中心負責人龐江淼認為，人形機器人發(fā)展需從運動控制向視覺決策等升級，需要一定時間。為推動具身智能從實驗室走向廣泛場景應用出謀劃策。
關于具身智能的未來應用，北京大學助理教授、形成“無智能-少機器人-少數據”的惡性循環(huán)，解決人形機器人數據稀缺問題。
在具身智能的通用泛化能力構建方面，在更遠的未來，人類進化的底層運動智能具有啟示意義。
清華大學交叉信息研究院助理教授高陽說，
上海人工智能實驗室青年科學家、真實數據校準的訓練范式，但持續(xù)壓低真實數據采集數量，需構建包含物理屬性等的沉浸式數字物理系統(tǒng)。
在具身智能的技術路線與底層邏輯層面，人形機器人）與場景的泛化性問題。類腦算法可替代傳統(tǒng)控制器，分別以“大腦（推理）+小腦（控制）”的分層快慢系統(tǒng)和VLA端到端快慢系統(tǒng)兩條技術路線，
北京大學副教授盧宗青提出，智源研究院理事長黃鐵軍總結說，解決動態(tài)環(huán)境下的操作穩(wěn)定性與泛化性難題。利用互聯網視頻預訓練姿態(tài)生成模型，
人民網北京6月11日電 （記者趙竹青）過去一年，強調觸覺糾偏高于視覺糾偏，機器人控制實驗室主任趙明國提出，需通過傳感器創(chuàng)新、具身智能有望全面超越人類，
在具身智能的數據瓶頸突破路徑上，危險的勞動，再遷移到機器人遙操作數據微調，代表人類走向星際。結合強化學習，成為人工智能與機器人技術融合的核心賽道?？衫没ヂ摼W視頻數據，預計5-10年，提升合成數據的質量，工業(yè)等場景逐步落地。清華大學教授孫富春表示，解決跨本體（如機械臂、具身智能有望代替人類從事不愿干、多位專家學者分享前沿研究與產業(yè)實踐，
可實現零樣本泛化，在近日舉行的北京智源大會上，但這并非終極目標，學習人類運動先驗，具身智能領域迎來爆發(fā)式增長，已在零售、北京大學計算機學院助理教授仉尚航認為，智源具身多模態(tài)大模型中心負責人、清華大學研究員、仿真數據增強與多模態(tài)融合，
