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其中，Emu3對多模態(tài)技術(shù)的升級迭代具有重要作用。多模態(tài)是通往AGI（通用人工智能）的必由之路，系同時使用多種不同類型的數(shù)據(jù)形式——如圖像、文本、語音、視頻、傳感器信號等，來共同表達信息或完成任務的技術(shù)或系統(tǒng)。

具身熱但發(fā)展狀態(tài)尚早

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無論是物理世界還是數(shù)字世界，AI落地都需要底座大模型的智能化支撐。

6月6日至7日，第七屆智源大會在北京舉行，被“眾星捧月”的嘉賓從去年的月之暗面創(chuàng)始人楊植麟變更為今年的宇樹科技CEO王興興。在多位與會人士看來，一輪又一輪明星公司或創(chuàng)業(yè)者崛起的背后，AI（人工智能）越來越快的發(fā)展速度是核心驅(qū)動力。

王仲遠認為，大模型技術(shù)還遠沒有到發(fā)展的盡頭，過往所說的“百模大戰(zhàn)”更多的是大語言模型的競爭，而大語言模型受限于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的使用，基礎模型性能雖然還在提升，但是提升速度不如以前，突破瓶頸的解法包括強化學習、數(shù)據(jù)合成、多模態(tài)數(shù)據(jù)三方面。

另外，跨本體的小腦技能目前還未完全掌握技術(shù)路線。王仲遠以美國機器人初創(chuàng)公司PhysicalIntelligence為例，該公司已經(jīng)能夠?qū)⒏鞣N硬件采集下來的數(shù)據(jù)用于模型訓練，進而得到更加泛化的能力，目前來看該路線具備一定效果，但還并未達到行業(yè)廣泛共識的水平。想要真正實現(xiàn)跨本體、跨硬件的具身智能小腦模型，還需要硬件在一輪輪的產(chǎn)業(yè)迭代中進行淘汰與收斂。

至于控制技術(shù)層面，唐劍以行業(yè)過去常用的MPC（基于數(shù)學模型預測的控制，Model Predictive Control）為例，該控制方式的優(yōu)點包括高可靠性、高確定性、高精確度，但也伴隨預編程（單一場景任務）、僅適用于結(jié)構(gòu)化環(huán)境、僅適用于固定流程與操作對象等缺點。

此次Emu3升級的意義在于，傳統(tǒng)多模態(tài)訓練方法需要復雜的擴散模型或?qū)⒉煌B(tài)分開處理再組合，但Emu3不需要這些復雜操作，可以通過一種新的視覺tokenizer（可以把圖像和視頻轉(zhuǎn)換成類似文字的符號序列），將圖像與視頻變成和文本一樣的離散符號，進而在一個統(tǒng)一框架里處理所有模態(tài)數(shù)據(jù)。這意味著模型可以在一個模態(tài)上學習到的知識直接遷移到其他模態(tài)上，大幅簡化多模態(tài)學習的復雜性。

今年智源大會傳遞出的AI重點從大語言模型的預訓練，更迭為世界模型的培育發(fā)展。智源研究院院長王仲遠表示，AI正加速從數(shù)字世界走向物理世界，也因此，智源研究院宣布從“悟道”時代邁入“具身智能”探索階段。

具體訓練方式表現(xiàn)為不斷學習海量已有數(shù)據(jù)，再通過強化學習和少量真實世界的數(shù)據(jù)不斷訓練其能力，不斷突破具身智能的發(fā)展上限，這與大模型發(fā)展路線不謀而合，基礎能力發(fā)展到一定程度后，可以通過強化學習進一步激發(fā)智能化程度。

需注意的是，王仲遠強調(diào)，由于目前具身領域的技術(shù)路線尚未收斂，不同廠商、不同團隊都在用不同方式進行探索，智源走的技術(shù)路線目前只是“一家之言”。

對于世界模型的精準定義，王仲遠在采訪中表示，目前世界范圍內(nèi)暫時沒有共通的定義，已存在的名稱包括“空間智能”“時空智能”等。此次智源研究院發(fā)布的一系列相關產(chǎn)品與技術(shù)，也代表了自身對世界模型的理解。

去年智源便對大模型的技術(shù)路線進行了預判：從大語言模型向多模態(tài)，尤其是原生多模態(tài)世界模型的方向發(fā)展。而原生多模態(tài)世界模型本質(zhì)上是為了讓AI感知和理解物理世界，進而推進與物理世界的交互。進入物理世界之后，在宏觀層面，大模型與硬件結(jié)合，通過具身智能的發(fā)展解決實際生產(chǎn)生活問題。

整體來看，王仲遠總結(jié)稱：具身大模型的發(fā)展仍處于非常早期的階段，可類比大模型在GPT-3 之前的技術(shù)探索期，具體包括技術(shù)路線尚未形成共識，學界與產(chǎn)業(yè)界對核心技術(shù)路徑存在分歧，仿真數(shù)據(jù)、強化學習、大小腦融合架構(gòu)等方向仍在探索中，尚未形成統(tǒng)一方法論；另外產(chǎn)業(yè)落地尚需突破，盡管智源推出具身智能跨本體大小腦協(xié)作框架等成果，但離大規(guī)模商用仍有較長距離，需解決“感知-決策-行動”協(xié)同、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合等基礎問題。具體技術(shù)路徑的成熟與產(chǎn)業(yè)落地仍需多方長期共同努力。

參與主論壇的圖靈獎得主、深度學習領域奠基人之一的蒙特利爾大學教授Yoshua Bengio稱：“我們低估了AI進步的速度?！泵姹谥悄蹸EO李大海也在采訪中表示，技術(shù)的發(fā)展是非線性的，大模型作為基礎技術(shù)與基礎設施，待未來發(fā)展到一定程度后，行業(yè)一定會更關注基礎設施之上的應用，這是行業(yè)合理規(guī)律。

強化學習在后訓練和推理方面的提升作用已明確表現(xiàn)在OpenAI o1、o3、o4、DeepSeek R1等產(chǎn)品上，合成數(shù)據(jù)目前學術(shù)界仍在努力突破。至于多模態(tài)數(shù)據(jù)，在全世界范圍內(nèi)，多模態(tài)數(shù)據(jù)規(guī)?？蛇_文字數(shù)據(jù)的百倍、千倍甚至萬倍以上，但這些數(shù)據(jù)遠未被高效利用，多模態(tài)技術(shù)的發(fā)展也是本屆大會討論的重點之一。

具身智能不僅是智源提及世界模型與物理世界建立聯(lián)系的“渠道”之一，更是此次大會重點核心議程。

另在北京人形機器人創(chuàng)新中心有限公司CTO唐劍看來，機器人行業(yè)發(fā)展還面臨多項痛點，第一就是機器人的場景泛化能力差，比如一款機器人只能工作在一個場景內(nèi)，打螺絲的專職打螺絲，酒店送餐的專職送餐，很難看到原來干打螺絲工作的機器人跑去酒店送餐。即使在單一場景內(nèi)，機器人也需要搭載不同的程序與軟件來完成，因此機器人的任務泛化能力也很差。第三點便是機器人的本體泛化能力差，廠商一般針對具體某一類工作場景設計一款機器人本體。

智源提供的解決方式之一便是跨本體的具身大腦，未來行業(yè)可以通過具身智能的融合模型突破硬件構(gòu)型、數(shù)據(jù)類型，使得這些數(shù)據(jù)能夠被真正有效集成起來，這樣采集的真機數(shù)據(jù)不會被浪費。但同時，王仲遠表示，具身大腦的跨本體相對較為容易，而具身大腦最重要的是感知與理解世界，通過與世界交互，完成任務規(guī)劃與指令拆解，這部分僅僅通過大腦是不夠的，還需要指揮硬件本體，后者是更大的挑戰(zhàn)。

底座大模型如何破瓶頸

智源發(fā)布大模型產(chǎn)品可以追溯至2021年3月的悟道1.0，作為中國首個超大規(guī)模信息智能模型，悟道1.0填補了中文超大預訓練模型生態(tài)的空白。悟道2.0在知識推理、多語言生成等方面逐漸提速。2023年的悟道3.0開始在通用視覺與多模態(tài)等方面取得突破。

因此今年，智源推出“悟界”系列大模型，承載的是智源對人工智能從數(shù)字世界邁向物理世界的技術(shù)趨勢判斷與思考。具體來講，“悟界”系列包括原生多模態(tài)世界模型Emu3、腦科學多模態(tài)通用基礎模型見微Brainμ、跨本體具身大小腦協(xié)作框架RoboOS 2.0與具身大腦RoboBrain 2.0以及全原子微觀生命模型OpenComplex2。

針對物理世界對數(shù)據(jù)需求量大、目前多模態(tài)數(shù)據(jù)又不足的難題，王仲遠表示這是具身智能目前存在循環(huán)悖論——具身能力不足限制了真機數(shù)據(jù)的采集，數(shù)據(jù)稀缺導致模型能力弱、落地難，無法進一步提升能力。這一困難從不同角度出發(fā)有不同解法，智源走的是大模型路線，更多依靠互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)幫助機器人學習智能。

近年來，大語言模型和多模態(tài)模型的發(fā)展，進一步推動機器人從1.0時代邁向2.0時代。目前，大模型與機器本體深度耦合，進而驅(qū)動以具身智能為核心的機器人2.0時代，正在加速數(shù)字世界與物理世界融合。

王仲遠表示，大模型技術(shù)過往基于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，尤其是互聯(lián)網(wǎng)文本數(shù)據(jù)訓練而來，固然對知識的理解很強，但對真實世界的運作規(guī)律并不理解。AI從數(shù)字世界跨向物理世界時必須突破數(shù)字世界的隔閡，最重要的隔閡和邊界是空間和時間的感知。這也是此次智源一系列AI產(chǎn)品進行具身與腦科學等行業(yè)落地時，可以進一步探索的方向。