“伯克利四子”罕见同台，我们整理了WAIC最豪华具身论坛

文｜富充

编辑｜苏建勋

2025年世界人工智能大会（WAIC）期间最“耀眼”的具身智能论坛，莫过于上海期智研究院举办的“人工智能交叉科学论坛”的主题活动。

这场论坛难得聚齐了当下国内具身智能领域的“伯克利四子”——吴翼、高阳、许华哲和陈建宇，这四位学者均毕业自加州大学伯克利分校，目前都从事具身机器人相关工作。

其中陈建宇创立了星动纪元，高阳为千寻智能联合创始人、许华哲为星海图联合创始人。吴翼则任蚂蚁集团强化学习实验室首席科学家。

（点击“星动纪元”、“千寻智能”，可查看我们之前的报道。）

这四位的罕见同台，分享内容自然离不开具身智能领域几大核心问题：

具身智能的瓶颈——“获取数据”，这个难题怎么解？

从简单任务（拿、放），到复杂任务（收拾屋子），机器人从大脑到本体该如何提升？

已经形成共识的“VLA算法”，里面又有哪些非共识的方法论？

除了创业者/大厂科学家的身份以外，吴翼、高阳、许华哲和陈建宇四位均担任上海期智研究院PI（Principal Investigator，首席研究员）。

姚期智为图灵奖得主、清华大学交叉信息研究院院长。2005年，姚期智创立“清华学堂计算机科学实验班”（姚班），以培养世界顶尖的计算机科学人才著名。上海期智研究院于2020年成立，姚期智担任院长。

上海期智研究院院长、清华大学交叉信息研究院院长姚期智致辞；图片：上海期智研究院

以下观点来自陈建宇、高阳、吴翼、许华哲在“人工智能交叉科学论坛”的发言，由《智能涌现》总结、整理编辑：

陈建宇：获取质量最好的数据，需要具身智能学习人类

畅想中会迎来一个与机器人有关的未来世界，我觉得达到这一愿景会有三个阶段。

第一个阶段，机器人将进入我们的生产力系统，生产手机、汽车等现在生活中所需物品。这个可能贡献超过目前一半的GDP。

第二阶段，机器人会成为最大的终端，也能够自己制造自己。

第三阶段，机器人可以帮助人类去拓展能力边界，比如马斯克说的火星移民。在长远的未来，机器人甚至能布满整个宇宙。

要实现这样的结果，我认为最短的路径是直接去学习人类的经验和数据，毕竟人类是现在世界上唯一的通用智能体。

具身智能的瓶颈，主要在于如何使数据和模型更高效。构建人形机器人，可以更方便机器人从人类的学习范式里学习。

陈建宇和他分享的“具身智能数据金字塔” ；图片：上海期智研究院

具身智能有一个数据金字塔模型，显示了具身智能训练数据的来源。

金字塔的塔尖是遥操作采集的数据，数据量大概在1万小时以内。但是我们训练语言模型的数据，如果换算成小时的话，大概是10的九次方小时，所以仅使用遥操作收集数据达不到具身智能需要的数据量。

而真正训练具身智能的数据量比语言模型所需数据量还要大一些，所以我们必须要用到人类行为的数据，这就是具身智能训练数据金字塔中间的一层。

我们可以通过VR眼镜、智能眼镜等终端采集到人类第一视角的数据。

金字塔的最底端是我们称为“一切发生在人类世界”的数据，也就是互联网上的广泛数据，比如视频网站。目前统计出Youtube上所有视频时长大概是10的十一次方小时。这类数据是现成的，而且非常非常多样化。

确实，在很多情况下我们可以用仿真，但仿真有一个致命问题，就是仿真里面没有人类这样的具身智能体去产生数据。

几乎所有的智能代码和行为数据都是由人类去产生的，而如果仿真能构建出这样一个智能体的话，实际上我们已经把这个“真”做出来了。所以这是一个鸡生蛋、蛋生鸡的问题。仿真基本上只能构建比较Passive的物理交互数据。

所以要构建人形机器人，直接去对标人类机体性能。比如星动纪元最新发布的星动L7，高度为1.7米，接近人类身高，同时它也有类人的胳膊、腰、头部以及腿部，能更好收集人类的多样性数据。

有人会关心双足机器人的成本是不是会更高，我认为不用特别担心这个问题。因为对通用机器人来说，降低价格最重要的因素在于规模化，而不是仅仅降低它的自由度。

通用人形机器人应用场景更多，随着规模起量，成本也将大幅下降；但专用或简易形态的机器人，由于可扩展的场景有限，所以也会限制规模化，所以成本的下降反而有限。

接下来，说说模型如何构建。当前主流的VLA（Vision-Language-Action，视觉语言动作模型）模型会存在一些问题，因为本质上来说它是在做纯粹的克隆。

问题一是模型只能从大量人类行为数据里克隆，缺乏举一反三能力；这也造成了第二个问题，机器人很难超越人类表现。

所以具身智能要参考人类的学习方式。

第一就是，建模整个世界，先形成物理世界的认知，类似我们说的“世界模型”。就像我们开车到十字路口会减速，即使没有经过大量的数据教学，人类也知道要防止撞到路口突然冲出来的人。

第二点就是，向人类学“强化学习”。比如学乒乓球，教练手把手教学是一个“模仿学习”的范式。但是这还不足以让人学会这么高难度的技巧，所以需要在自己训练中根据击球情况调整姿势，达到想要的效果，这就是“强化学习”。

所以我们的方法是，把VLM擅长的理解和世界模型擅长的生成进行结合，做成统一的模型，放到具身智能上。

这是我们做的融合世界模型的第一个探索PID模型，同一个模型不光做预测，同时也是做行为的生成。要找到相应的工具，最接近的工具就是类似sora基于diffusion视频生成的模型，因为它能生成非常细致的物理世界的行为环境动作。

基于Diffusion Policy，我们也有工具去很好地生成模型的行为。这样一来，具身智能就可以对视觉、以及其他模态做出预测。接下来我们提出了“Video Addiction Policy”，进一步扩大了我们的数据，运用大量的互联网和视频数据进行预训练，使得泛化性得到进一步提升。

最终，我们希望能真正把模型技术、数据通过我们不同形态的机器人，应用到现实生活中。通过一系列技术，机器人可以做出高动态全身运动，例如跳舞；除此之外可以完成操作，比如物流分拣

高阳：让机器人的思考融合“快与慢”

千寻智能联合创始人高阳；图片：上海期智研究院

ChatGPT等模型取得今天的成功是基于拥有海量数据，但目前机器人的数据是非常匮乏的。当前公开最大的数据集，也才有不到100万条轨迹。相对互联网上文本、图文数据，相差好几个量级。

核心的问题是，我们到底该如何解决具身智能中的数据瓶颈，我认为最重要的方式就是“数据金字塔”。就是说我们要利用不同质量、不同来源的数据，把数据量去堆上去。

刚才陈建宇老师也提到了具身智能数据金字塔。我将具身智能数据分为上中下三层，下层是海量的互联网视频；中间层是人类操作数据；最上层是强化学习数据，也就是让机器人在会某个技能之后，与环境进行进一步交互来修正它的能力使成功率达到99%以上，所使用的数据。

我今天想说的是，在具身智能的金字塔再往后一步，就是硬件的感知层面和获取数据后的模型结构方面再做提升。

从感知层面而言，现在VLA只有视觉，但是对人类来说触觉是一个非常重要的模态，比如插U盘的动作，人并不一定需要眼睛盯着USB口。但如果机器人要盯着才能完成这个工作，姿势会非常奇怪。

现在提出的“TactileVLA”概念，就是在VLA基础上加上触觉。再举一个例子，比如机器人擦黑板，一遍没擦干净，它会用VLM尝试思考，是不是因为黑板上的字迹特别顽固，要再用更大力气再擦一遍。

通过带触觉输入，带触觉输出，以及带触觉反馈的过程，就可以把触觉非常好的融合到VLA的模型里。

有了触觉，让具身智能去拿不同的物体，可以通过预训练知识让它拿得更好。比如说拿水果和拿铁块的力不一样。

就可以结合触觉具有摩擦力等功能对擦黑板工作进行更准确判断。

在通过数字金字塔获取到丰富数据量之后，还需要一个好的数据结构，让机器人从目前的数据里面学到正确知识。就像大语言模型有Transformer架构。

当我们想让机器人做伏特加调酒的时候，面对面前巨多的瓶瓶罐罐，具身智能要把动作分解成若干可以去执行的原子动作。但如果只用VLA做反思性思考，或者我们常说的System1思考模式（一种大脑处理信息做决策的方式，更偏直觉、速度快）成功率会非常低。

我们提出了OneTwoVLA，是一种把System1和System2（大脑的系统性思考，速度更慢），做结合的模型。这个模型在接到任务之后会自主判断，当前的任务是需要进行分析还是只完成当前的动作路径。

具体而言，比如一个涮火锅机器人机器人面前有很多食材。你让它涮牛肉，它就涮牛肉；你让它涮蔬菜，它会发现面前有很多种类蔬菜，于是停下来问用户涮哪一种。通过这个模型，可以把任务在结构的层面上进行分解，达到更好的效果。

吴翼：具身智能未来不只有一个智能体，而是Multi-Agent

蚂蚁集团强化学习实验室首席科学家吴翼；图片：上海期智研究院

我们的终极目标是要让机器人走进千家万户，做很复杂的任务。

但是即使我们实现了当前所有的技术，可能还是未必达到这个愿景。那这个过程中我们是不是漏掉了什么？

从2022年ChatGPT开始，当时大模型可以基于人类指令，被动回答问题；到2025年退出Agent智能体，可以回答非常复杂的、宏观且抽象的问题，主动做很多工作。三年间，大语言模型的发展非常迅速。

机器人领域，我想也会有这样一个过程。比如有一天我告诉“它把屋子进行打扫”这样一个抽象的任务，它会自己调用工具完成。所以这就是一个具身智能体（Embodied Agent），像Agent一样工作，但有物理的身体。

我们也可以从Agent的构建上，去寻找具身智能体的启发。

一个AGI智能体需要有三个能力：规划、记忆调整、使用工具。我们希望具身智能体也有这样的三种能力。

Agent是Function Call（工具调用）智能体，同理，具身智能体也可以调用不同的Function。具体而言，具身智能体会先做逻辑推理，然后写代码，然后具身智能体会做代码执行。

我们可以想象家里有一条四足机器狗，现在想让它关灯，但是它的高度距离开关有一定差距，需要踩着一个箱子，完成这个动作。

在和物理世界交互时机器狗发现，踩着一开始的箱子仍然达不到灯开关的高度，那从这个出错的地方往后的代码都没有用了。大模型会从这里开始重新思考，写一段新代码去换一个高度合适的箱子，然后机器狗去执行新的代码。

这个过程中，有一个软件智能体在执行，还有一个硬件和现实世界做交互。

总结一下，就像大模型可以从ChatGPT可以进化成Agent，希望具身智能也可以从机器人进化成具身智能体。

再往后展望一下，我们希望未来不只是一个具身智能体，而是很多具身智能体交互，也就是所说的Multi-agent的概念。比如一个机器狗足球队，多个机器狗一起踢球，会有竞争和合作；人和机器狗之间也可以有类似的人机交互。

最后对未来做一个展望，我觉得未来世界会是一个具身智能体的世界，有很多聪明机器人，做很复杂的任务；人也可以和机器狗交互，牵机器狗着上街。

最后推荐一下我的AReaL开源项目，希望通过这个开源框架帮助大家做更好的智能体。

许华哲：多的数据不好，好的数据不多，但不能“放弃治疗”

星海图联合创始人许华哲；图片：上海期智研究院

一个机器人，从它看一张图，做一件事开始，最后它的行为形成了规模定律。这中间有怎样的故事线呢？

我和一些观点倾向认为，具身智能在小规模数据的情况下，是一场背诵的游戏。

比如模型看到一个图片，是桌面上有多个工具，它可以背下来这几个工具的使用方法、在不同方向放置的情况下如何进行最好的拿取。但很显然，这样的模型是很难有好的泛化性。

所以，真正的挑战，如果这个图片里的空间非常巨大，模型就不能靠纯背诵做好工作。这就产生了对泛化和规模化的需求。

所以还是要有足够多的训练数据，覆盖范围足够广，这样机器在非常大量的数据中可以学到一些本质的东西。比如说在世界各地的人都能看到不同的物体从高处落下，最后总结出了本质“牛顿定律”。

但是现在采集数据的技术路线或多或少都有一定的问题。我个人怀疑，现在的数据采集永远都到不了我们想要的规模。

目前我们有人类数据，也有仿真数据，他们虽然很便宜、也可以大量提供，但是如果数据里是一些与现实世界有冲突的内容，那就未必能学到本质的东西。

如何把有偏移的“牛顿定律”挪回正确“牛顿定律”的位置，这是一个未解之谜。这也是为什么具身智能现在不能像大模型一样立刻很好地干活，简而言之问题就是数据不够好。

多的数据不好，好的数据不多。但不能“放弃治疗”，我有一个解决方法。

许华哲提出的具身智能数据Scaling坐标包括横轴Path Sampling，和纵轴World Sampling，单边提升也可以对Scaling形成促进；图片：作者拍摄

就是我们在谈具身智能数据Scaling的时候，有横轴、纵轴两个坐标可以影响它，一个叫World Sampling，另一个叫Path Sampling。

举一个例子，就像是让具身智能学习倒水这个动作，World Sampling是它在不同的“世界”里倒水的案例。比如在办公室倒水、在家里倒水、在酒吧倒水；而Path Sampling是说先不用管它的位置，可以在家里这一个场景用不同动作路径实现倒水。

现在我的组里也在沿着Coodinate（坐标）这一方向去做研究。

所以我的非常粗糙的猜想是，具身智能很难在这个坐标里，沿着一个理想的上升斜线往右上角行进。因为它需要的数据量太大，而我们现在拿不到。

所以我们或许可以先沿着其中一个轴做得好一些，再沿着另一个轴做突破。而不是一开始就在World Sampling这条轴上采集很多很多数据，这样所需要覆盖的空间就会太大了，工作量也会太大。