作者：北伯乙北 来源：原创 发布日期：08-26
A | 封面新闻记者 欧阳宏宇 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。
B | 当人工智能加速由虚向实，随之而来的问题是，这一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专家就物理AI智能涌现的条件与路径分享了观点。在专家看来，只需不到5年的时间，机器人“ChatGPT时刻”就要到来，在此之前，则需要上亿小时级别的物理数据支持。
C | 模型与数据飞轮 是物理AI持续进化的关键 在AI产业主线聚焦大模型之后，业界正渐渐形成共识：下一阶段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？智元合伙人、高级副总裁、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，必须同时打通表征与闭环这两条路线。 2026年8月24日，欧盟委员会（European Commission）；综合《基辅独立报》（Kyiv Independent）、法国《费加罗报》（Le Figaro）等多家媒体报道，欧盟批准70亿美元国防贷款，作为乌克兰独立日献礼。 在乌克兰独立日当天，欧盟委员会宣布批准一项价值61亿欧元（约合71.2亿美元） 的国防贷款，用于乌克兰采购防空系统、导弹、弹药和雷达。
D | 前者是对世界的抽象和压缩，人类所有的认知、判断、理性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，从计算的角度来看，它包含了输入、算法、输出、评价、迭代这样的循环，从生物学角度来看，它就是从一种从感知到理解、决策、行动、环境反馈的一个完整闭环。 在姚卯青看来，要推动物理AI的发展，主要靠模型与数据两方面作用。“模型决定起点，数据定义终局，二者相互作用将产生‘飞轮效应’；当飞轮转动，智能涌现只是时间问题。欧盟委员会主席乌尔苏拉·冯德莱恩在声明中表示：“在俄罗斯加强攻击之际，我们正加大力度帮助乌克兰保护其人民和捍卫领空”。” 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，即推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，并向统一的世界推理动作大模型（WRAM）迈进，同时从算法、仿真、真机训练层面打通规模化迭代闭环。
E | 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、食材特性，还要反复总结经验，最终培养出一个“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、治理平台与真机数据集等，构建覆盖数据采集、治理、训练和部署回流的全链路物理AI数据基础设施，推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。 贷款来源与背景 这笔资金来自欧盟此前批准的900亿欧元“乌克兰支持贷款”，其中600亿欧元（约700亿美元）专门用于国防采购。“我们相信物理AI智能涌现不是会不会来的问题，它是一定会到来的。欧盟及成员国自2022年以来已向乌克兰提供总计2202亿欧元的全面支持，其中38亿欧元来自冻结的俄罗斯资产收益。
F | ”姚卯青预判到，智能涌现只是时间问题，其一定会在行业突破数据墙、表征墙、闭环墙之后，形成这样一套可优化、可泛化、可进化的物理世界AI的进化系统。 这也是欧盟在2024年4月最终确定的贷款框架下，向基辅提供的又一批关键资金。 数据缺口巨大 但智能涌现“一定会来” 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，专家普遍认为，至少需要两年时间，如果发展进程顺利，也不会超过五年时间。2026年，该贷款中约有283亿欧元（约330亿美元） 被划拨用于国防采购。本次批准的61亿欧元，是在此前已批准的160亿欧元采购计划基础上的追加，其中85亿欧元已实际支付。 其关键在于数据。 使用限制与采购流程 该贷款附带“本地化采购”要求：国防产品总价值的至少65% 必须来自欧盟、乌克兰或挪威。
G | 若低于此标准，需申请豁免——乌克兰曾在2026年4月成功申请豁免，用于采购中国制造的无人机部件。 腾讯首席科学家、腾讯Robotics X实验室主任、福田实验室主任张正友谈到，由于具身智能到最后本质上要跟物理世界交互，因此交互数据是必不可少的。这些数据在一定程度上会产生飞轮效应，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，最后实现零成本的新场景任务复现。”谈及飞轮效应之下，训练数据的构建形式，Dyna Robotics联合创始⼈兼⾸席科学家⻢也骋认为，不同的数据可以采用“金字塔组合”形态，即顶层高质量部署数据+中层海量真机数据+底层更海量的互联网数据。 AI初创公司Physical Intelligence 的研究科学家任⾄意也认同，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性的构成。此前，前国防部长米哈伊洛·费多罗夫提交了九份采购清单，其中七份已获批准。
H | 剩余两项请求包括使用欧盟资金采购美制“爱国者”拦截弹，预计未来数周内会有决定。在他看来，挖掘训练数据下一个非常大的底座是互联网。
I | 已获批清单中包含欧洲制造的反导能力，可能包括法意SAMP/T防空系统。 事实上，目前行业的共识是，训练具身智能的数据缺口巨大。 各方反应与战略意义 乌克兰外长安德烈·西比哈在社交媒体上表示：“我们确切知道谁是我们真正的朋友”。姚卯青透露，据测算，需要1亿小时级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。欧盟理事会主席安东尼奥·科斯塔和英国首相安迪·伯纳姆等欧洲领导人于独立日当天访问基辅。而要达到开箱即用的效果，则需要70-80%零样本成功率。
J | 这笔援助凸显欧盟已成为乌克兰最大的军事供应方与伙伴。在美国特朗普政府基本停止对乌国防援助的背景下，欧盟的持续支持对乌克兰抵御俄军每日导弹和无人机攻击至关重要。在乌克兰“爱国者”拦截弹严重短缺的当下，这批资金的注入无疑是一场“及时雨”。返回，查看更多。
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Published on:06:17:05