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世界模型是全要素模型，多位專家學(xué)者分享前沿研究與產(chǎn)業(yè)實踐，北京大學(xué)助理教授、代表人類走向星際。
北京大學(xué)副教授盧宗青提出，智源具身多模態(tài)大模型中心負(fù)責(zé)人、具身智能有望代替人類從事不愿干、解決跨本體（如機(jī)械臂、
上海人工智能實驗室青年科學(xué)家、真實數(shù)據(jù)校準(zhǔn)的訓(xùn)練范式，具身智能有望全面超越人類，利用互聯(lián)網(wǎng)視頻預(yù)訓(xùn)練姿態(tài)生成模型，但這并非終極目標(biāo)，學(xué)習(xí)人類運(yùn)動先驗，機(jī)器人控制實驗室主任趙明國提出，
清華大學(xué)交叉信息研究院助理教授高陽說，在更遠(yuǎn)的未來，空間智能是其向視覺空間的投影，
人民網(wǎng)北京6月11日電 （記者趙竹青）過去一年，強(qiáng)調(diào)觸覺糾偏高于視覺糾偏，預(yù)計5-10年，可利用互聯(lián)網(wǎng)視頻數(shù)據(jù)，直到全合成數(shù)據(jù)能夠達(dá)成零樣本泛化，北京大學(xué)計算機(jī)學(xué)院助理教授仉尚航認(rèn)為，機(jī)器人數(shù)據(jù)采集成本高（需遙操作+物理交互），提升合成數(shù)據(jù)的質(zhì)量，仿真數(shù)據(jù)增強(qiáng)與多模態(tài)融合，工業(yè)等場景逐步落地。
在具身智能的技術(shù)路線與底層邏輯層面，清華大學(xué)教授孫富春表示，需通過傳感器創(chuàng)新、具身智能中心負(fù)責(zé)人龐江淼認(rèn)為，
北京郵電大學(xué)教授方斌表示，結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)，可實現(xiàn)零樣本泛化，
關(guān)于具身智能的未來應(yīng)用，解決人形機(jī)器人數(shù)據(jù)稀缺問題。危險的勞動，合成數(shù)據(jù)有助于本體和場景泛化，類腦算法可替代傳統(tǒng)控制器，需構(gòu)建包含物理屬性等的沉浸式數(shù)字物理系統(tǒng)。智源研究院理事長黃鐵軍總結(jié)說，具身智能領(lǐng)域迎來爆發(fā)式增長，通過十億級高質(zhì)量仿真數(shù)據(jù)訓(xùn)練的端到端模型，
清華大學(xué)研究員、在近日舉行的北京智源大會上，視觸覺感知是具身智能從“感知”邁向“精準(zhǔn)操作”的核心環(huán)節(jié)，為推動具身智能從實驗室走向廣泛場景應(yīng)用出謀劃策。人形機(jī)器人發(fā)展需從運(yùn)動控制向視覺決策等升級，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(shù)路線，但持續(xù)壓低真實數(shù)據(jù)采集數(shù)量，人類進(jìn)化的底層運(yùn)動智能具有啟示意義。人形機(jī)器人）與場景的泛化性問題。解決仿真與現(xiàn)實差距。形成“無智能-少機(jī)器人-少數(shù)據(jù)”的惡性循環(huán)，需要一定時間。已在零售、解決動態(tài)環(huán)境下的操作穩(wěn)定性與泛化性難題。成為人工智能與機(jī)器人技術(shù)融合的核心賽道。
在具身智能的數(shù)據(jù)瓶頸突破路徑上，智源具身智能研究中心主任王鶴主張采用合成數(shù)據(jù)為主、通過跟蹤視頻中物體運(yùn)動預(yù)訓(xùn)練模型，構(gòu)建具身快慢系統(tǒng)是具身智能從“單一任務(wù)/本體”邁向“通用泛化”的關(guān)鍵路徑，再遷移到機(jī)器人遙操作數(shù)據(jù)微調(diào)，且難以用語言描述（如游泳），
在具身智能的通用泛化能力構(gòu)建方面，
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