拒绝只画饼！蚂蚁灵波沈宇军带你拆解物理世界“具身大脑”4步落地秘籍

导语：白嫖前沿干货：蚂蚁灵波首席科学家沈宇军手把手拆解具身智能技术路线，带你厘清通用大脑与物理模型的破局点。

既然大模型吃尽了互联网数据红利，那迈向物理世界的机器人该如何避开数据空白期？蚂蚁灵波科技首席科学家沈宇军拆解了具身智能“通用大脑”的落地实操方法：VLA和世界模型单打独斗都不是终局，必须收敛为独属于物理世界的统一模型。具体攻略步骤如下：

第一步：从AIGC转向AIGA，主攻物理交互动作生成

• 明确方向：不要停留在文字、写歌、画画等内容生成阶段，具身智能的核心在于生成Action（动作）。
• 场景落地：主攻工厂搬货、分拣、药房零售等高频刚需场景，用机器人释放基础体力劳动，验证模型闭环。

第二步：解耦硬件，像开发手机系统一样打造“通用大脑”

• 定好自身定位：避开繁杂的硬件本体研发，将精力集中在智能控制侧，即开发类似手机操作系统的通用大脑。
• 利用双重优势：接入物理世界的力觉、触觉、温度等多模态输入。利用大自然提供的真实物理反馈（如重力、碰撞）进行直接学习，无需依赖人工设计的奖励函数。

第三步：强化空间感知，融合VLA与工作/世界模型

• 从源头抓起：在输入端建立高精度的空间感知能力，将不同传感器的物理距离、深度等输入转化为模型看得懂的有效信息。
• 技术路线融合：VLA模型负责精准的人机交互与多模态融合，世界模型（WAM）负责前瞻性预测。设计模型时，必须将二者结合，开发专为机器人任务而生的物理模型。

第四步：分阶段卡点，参与2028全民数据共建红利

1. 1-2年内：紧跟行业标杆样例，寻找首批真实投产的商业应用。
2. 2-3年内：将投产样例批量复制到各行各业，逐步向C端渗透。
3. 2028年前后：当人人都可通过日常行为产生标准化的训练数据时，具身智能的“ChatGPT时刻”就会到来，提前做好兼容该标准的准备。