2025年，机器人技术风头正劲。从家用服务到工业制造，从人形机器人到自主系统，“具身智能”成为AI世界的关键词之一。然而在火热的应用背后，我们是否也做好了足够的冷思考？通用与专精的抉择、模仿与自学的博弈、语言与行为的边界、自主性与容错率的设定……这些问题不仅关乎技术走向，更关乎未来人与智能体的共处方式。
7月26日下午，作为2025世界人工智能大会（WAIC）的重要组成部分，由大会组委会指导的“机器人火热应用的冷思考”青年思辨会在上海世博中心成功举办。活动邀请来自清华大学、上海交通大学、智元机器人、地平线机器人等高校与前沿企业的青年研究者与工程专家，围绕具身智能发展的核心技术与认知挑战展开深度研讨与多元交锋。
从仿真世界到通用控制，具身智能路在何方？
来自清华大学智能产业研究院助理教授赵昊提出“以生成式仿真释放具身智能灵感”的核心理念。他指出，当前机器人仍缺乏足够的物理世界理解能力，而具物理感知能力的生成式仿真技术正是填补这一空缺的关键。他展示了包括灵巧表情控制系统、通用可供性框架等多项成果，强调数字世界与真实世界的桥接将极大加速机器人认知与动作能力的进化 。
来自上海交通大学助理教授穆尧围绕其团队打造的具身智能平台RoboTwin 框架，分享了通用机器人系统从“模仿行为”迈向“理解任务”的技术演进路径。他指出：“模仿让机器人知道怎么做，但通用系统更需要理解为什么这么做。”依托 RoboTwin 2.0 的大规模域随机化与语言驱动协同策略，应以生成式数字孪生和专家轨迹合成技术为支撑，在模仿学习与策略迁移之间建立高效耦合，推动机器人跨任务、跨本体的泛化能力稳步提升。
来自地平线具身算法研究员林天威则以“向更强泛化能力迈进的VLA（视觉-语言-行动模型）”为主题，系统梳理了当前VLA在位置、传感器、本体、指令等多个维度的泛化瓶颈，并介绍了多个面向3D理解和生成的开源系统，强调“只有基础视觉模型具备空间感知与跨模态一致性，通用VLA才能真正落地”
从单场景到跨场景，从模仿到理解
在随后的讨论环节，具身智能领域的多位青年专家围绕多个核心问题展开了深入探讨。
来自智元机器人具身研究中心副主任任广辉强调“通用性并非空谈”。他提出：“我们构建的GO-1模型和AgiBot World数据集，正是为跨本体、跨任务的泛化能力打基础。”他认为，具身智能若局限于单一场景，很快就会在复杂现实中碰壁。
在“语言是否必要”的议题中，嘉宾们观点对立。部分学者指出语言是构建任务意图与抽象概念的载体，是提升机器人“理解力”的关键；而另一些声音则认为语言未必必要，“行为是具身智能的第一语言”。
关于“模仿 vs. 自学”的议题，从工程可行性和泛化能力角度分别展开分析。前者指出，模仿学习能够降低部署风险，尤其在真实硬件操作中容错成本高昂；而后者则指出，仅靠模仿难以适应变化环境，强调“理解为何比知道怎么更重要”。
观众共议自主性、容错率与责任边界
在观众互动环节，现场嘉宾与观众围绕“机器人应具备多大自主决策权？”展开热烈讨论。多数与会者认为，“受控自主”是当前可接受的路径，例如物流机器人在规则内自主避障，但重大任务仍需人类授权干预。“容错率应如何设定？”则引发更多场景化思考。讨论中形成共识：高风险场景（如医疗、工业）应接近零容错；而低风险场景（如家务机器人）可接受一定错误，前提是后果可控、可恢复。最后一个话题“责任应由谁承担？”尤为敏感。与会者指出，当前仍倾向由生产方与使用者共担责任，但随着系统自主性上升，“智能体本体”是否应承担部分决策后果也成为值得探讨的前沿伦理议题。
冷思考，为热技术护航
本次青年思辨会在具身智能技术热潮中，注入了一剂冷静与理性。通过从底层模型、真实数据到伦理边界的多维讨论，构建起具身智能未来发展的复杂图景。正如主持人所言：“具身智能绝非单一路径或终极答案，而是一场横跨AI、认知、工程与伦理的漫长协同。”
未来，青年科研力量将持续在数据、模型、任务与社会责任之间寻找最优耦合点，为人机共融社会打造真正可信、可控、可解释的智能体系统。
