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来自不同学科的多个框架正汇聚于一个科学问题：一套智能系统究竟需要具备何种能力，才能不只是对世界进行预测、仿真与逻辑推理，更能在真实物理环境中完成实体行动、展现智能行为。
当代AI已彻底改变了科学技术，机器学习，尤其是深度神经网络的进步，使得其在众多领域中得以广泛应用。然而，尽管在语言、视觉和基础模型方面取得了建模世界的能力，但开发出能够在其中稳健感知、有效行动并适应的系统，仍是一个尚未解决的挑战。
几乎所有的AI都运行在数字虚拟空间，与现实世界保持了某种距离。其结果是期望与能力之间产生了不对称性。尽管人们经常谈论AGI，但商业机器人系统在执行一些相对简单的任务时仍面临困难，例如应对现实中形态各异的普通房门并顺利开启。Moravec悖论依然成立：人类认为需要大量认知努力的抽象推理过程，往往比人类能够轻松完成的感知运动技能更容易被机器实现。
物理世界会从多个维度改变智能问题的底层逻辑。例如，图像和视频等视觉数据相对丰富且易于获取，尤其适用于对象分类或人脸识别等特定任务。但与标签相对固定的图像分析任务不同，物理交互本质上具有不确定性。同样的现实情境可能导致不同反应，甚至来自同一个体的反应也各不相同，而且在复杂或动态环境中，往往没有单一的“正确”动作可供学习。因此，捕捉物理交互的数据更难获得，耗时更长，使得机器学习稳健的现实行为变得更加困难。
我们之所以缺少适配的数据，部分原因在于承认我们尚未理解当身体、环境与行为相互作用时，究竟需要测量什么。来自世界模型、具身智能、生态心理学与神经科学，以及物理AI和机器人学等不同方向的多个框架，已开始在这一挑战上趋同发展。尽管这些方法并未使用相同的术语，但它们都涉及主体性、具身性以及感知与行动之间关系的问题。
世界模型的概念可追溯至苏格兰心理学家和哲学家Kenneth Craik。他于1943年提出，生物体若能同时维持一个“微观世界模型”以及自身可能行动的表征，就能更有效地运作。这一直觉构成了当前AI领域中该术语广泛应用的基础，其中世界模型通常被理解为能够支持预测、规划和评估行为的内在表征。目前的研究方法侧重不同方面：一些研究强调物理世界模型，以捕捉环境中的物体及其动态特性；而另一些则聚焦于心理世界模型，用于表示人类情境中的目标与社会互动等要素。
具身智能则转换了研究重心。该理论认为，智能并非脱离躯体、纯粹抽象的计算过程；恰恰相反，躯体有助于决定主体能够感知、学习和执行什么。近年来神经AI领域的研究进一步强调了这一点，指出具身性并非智能与大脑功能的附属部分，而是其结构的一部分。正如华盛顿大学神经科学教授Bing Brunton在2026年COSYNE会议上所强调的那样，大脑无法脱离躯体感知世界、作用于世界。因此，任何关于智能行为的模型都必须包含神经系统、外部环境，以及介于两者之间的躯体。
生态心理学与生态神经科学将关注点从生物如何感知世界，转向它们如何感知世界所提供的行动可能性。根据20世纪中叶美国心理学家James J. Gibson的理论，affordance是指躯体、环境与任务之间关系所产生的可操作性机会。以门把手为例，人类能直接感知到它 “可抓握”，这种行动可能性直观显现，无需先推导门把手的抽象含义。《自然机器智能》2019年的一篇新闻特写指出，这一观点可能促使机器人技术不再依赖于对世界的详细重建，转而优先还原日常环境中可交互的结构。更广泛地说，这种视角为感知、行为与环境之间的联系提供了新路径，而不会将智能简单地归结为内部表征或仅仅是反应。
近期关于“物理AI”的讨论，将这种向具身性与使用可能性的研究思路落地为工程实践。重点不仅在于将AI嵌入机器之中，更在于认识到感知、形态、材料和控制等因素共同促成了适应性行为。从这一观点来看，智能并非仅限于软件，而部分体现在材料、形态和力学之中。
这些相互交叠的研究方法共同指向一个科学问题：一个系统要在世界中表现出智能行为，需要具备哪些条件。它们在所强调的关键要素上有所不同——一些研究侧重于内在的预测性结构，另一些则关注具身性、感觉运动耦合或affordance，还有一些将智能的某些方面归因于材料、形态和力学结构。这些差异具有积极意义，因为它们能够深化科学问题，并有助于指导研究进展。
机器人学是系统在物理世界中实时产生影响的领域，因此成为检验关于世界模型、具身性、可用性以及物理AI各种主张的试验场。它也支持诸如具身图灵测试等设想，该测试的问题不再是机器能否令人信服地模仿人类对话，而是它是否能在现实环境中获取并执行熟练的动作。AI的下一阶段，或许不再主要由对世界的更好描述或预测来定义，而更多体现在其在现实中日益增强的行动能力上。
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