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机器人“ChatGPT时刻”最快两年！智元姚卯青：先跨过数据、表征与闭环“三堵墙” - 华尔街见闻 在论坛上，智元合伙人姚卯青首次系统披露"模型+数据"技术飞轮，披露3C产线成功率99.99%、百台机器人分布式强化学习等核心数据。压轴圆桌上，六位大咖激辩Scaling Law"物理墙"，VLA与世界模型路线之争现场交锋，并对机器人"ChatGPT时刻"给出2至5年的时间预判。

首页 资讯 股票 债券 商品 外汇 公司 硬AI 快讯 会员 VIP会员 大师课 法律信息 版权声明 用户协议 付费内容订阅协议 隐私政策 华尔街见闻 关于我们 广告投放 版权和商务合作 联系方式 意见反馈 机器人“ChatGPT时刻”最快两年！智元姚卯青：先跨过数据、表征与闭环“三堵墙” 董静 07/19 20:25 在论坛上，智元合伙人姚卯青首次系统披露"模型+数据"技术飞轮，披露3C产线成功率99.99%、百台机器人分布式强化学习等核心数据。压轴圆桌上，六位大咖激辩Scaling Law"物理墙"，VLA与世界模型路线之争现场交锋，并对机器人"ChatGPT时刻"给出2至5年的时间预判。 从真实交互数据稀缺、跨本体表征不足到部署可靠性难题，具身智能行业正从“能演示”转向“能干活”的关键验证期。 7月19日，2026世界人工智能大会（WAIC）核心分论坛“智启具身论坛2026——迎接物理AI智能涌现”在上海世博中心举行。论坛由智元、觅蜂科技联合主办，汇集清华大学、佐治亚理工学院、Physical Intelligence、Genesis AI、Dyna Robotics、Sunday Robotics及腾讯Robotics X等机构代表，讨论焦点集中于物理AI的数据来源、模型路线、仿真训练与商业化部署。 （图片来源：觅蜂科技） 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姚卯青在论坛上提出，物理AI要从“模型演示”跨向规模化作业，必须突破数据、表征和闭环三堵“物理墙”。他预计，若将机器人“ChatGPT时刻”定义为机器人能够“开箱即用”、理解开放式自然语言指令并完成日常任务，行业或需积累“1亿小时级别”的具身数据。对于机器人“ChatGPT时刻”的时间表，多位嘉宾给出2年至5年的判断。 在主旨演讲中，姚卯青将智能概括为两条主线：一是对世界的抽象与压缩，即“表征”；二是智能体在环境中完成“感知、理解、决策、行动、反馈”的持续“闭环”。 （图片来源：觅蜂科技） 他表示，语言、代码和数学等数字AI能力，可以依托互联网数据持续扩展；但物理AI必须进入真实世界，在与环境、物体和人持续交互的过程中积累经验、修正策略。 “数字AI可以被互联网数据喂养出来，但物理AI必须在真实世界里摸爬滚打。”姚卯青说。 他将行业当前的瓶颈归纳为三堵“物理墙”： 数据墙：真实交互数据稀缺、采集成本高，难以像网页文本一样实现低成本、规模化获取； 表征墙：跨任务、跨环境、跨机器人的统一物理表征尚未形成； 闭环墙：真实世界试错成本高、反馈速度慢，一次失败可能造成零部件甚至整机损失。 姚卯青表示，当前具身数据无论按Token还是时长计算，与头éƒ

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