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9月14日，由中国科协立项支持，中国人工智能学会主办的人工智能研讨活动在中国科技会堂举办，20余位来自高校、科研院所及企业的一线专家围绕相关议题开展交流研讨。本次活动由北京邮电大学人工智能学院教授马占宇担任执行主席，中国电信人工智能研究院（TeleAI）研究科学家白辰甲担任学术秘书。
主旨报告环节，清华大学自动化系副主任鲁继文以“具身智能感知与操作”为题，系统阐述感知系统与操作机制的协同逻辑，分享具身智能环境感知精度提升、复杂场景操作适应性优化等方面的研究成果，为具身智能从理论走向实际应用提供技术方向指引。中国科学院自动化研究所模式识别实验室研究员张兆翔作“空间智能：具身智能的算法基石”报告，深入剖析空间智能在具身智能体系中的核心支撑作用，从算法架构设计、空间信息处理效率、多场景适配性等维度，分析了当前空间智能算法的发展现状与突破难点，并结合实际案例展现算法优化对提升具身智能环境交互能力的关键价值。北大—银河通用具身智能联合实验室主任王鹤以“合成数据驱动的具身VLA预训练新范式”为题，详细介绍各种合成数据生成方法，以及用合成大数据进行VLA预训练和少量真实数据后训练的新范式，认为该新范式在解决真实数据稀缺、数据标注成本高方面具有较大优势，可以大幅降低真实数据的采集需求和提升操作成功率，并通过真实案例分享该范式在零售和陪伴领域的应用进展。
自由发言环节，专家们围绕具身数据、具身模型和具身应用等方面话题展开讨论，结合研究专长发表各自见解。其中，北京邮电大学人工智能学院特聘研究员郭亨指出，具身数据应包含多种模态的信息。中国科学院计算技术研究所研究员王瑞平认为，合成数据仍需解决物理材质、非刚体和流体模拟等难题。北京交通大学教授靳潇杰提出，世界模型不仅需学习物理规律，还需要社会层面的知识建模。中国科学院计算技术研究所研究员阚美娜强调物理合理的环境建模与分布外泛化能力。北京电信人工智能首席专家孙启仁认为未来医疗是具身智能的重要场景。中国电信人工智能研究院研究科学家白辰甲提出，具身智能应当首先应用在小规模受限场景中，打通数据回流闭环，最终进入生活。
大家一致认为，具身智能是推动人工智能迈向通用智能的关键突破口，其发展既是前沿科学问题，也是重大工程挑战。当前，具身智能仍处于初期发展阶段，面临算法、算力、数据、场景多重考验，但其在机器人、自动驾驶、智慧医疗等领域展现的巨大潜力值得高度关注。需加强跨学科合作与产学研联动，推动具身智能的基础理论研究、关键技术攻关和应用场景拓展，共同加速我国在人工智能前沿领域的创新突破。
会前，专家们赴人形机器人数据训练中心实地考察，了解人形机器人数据采集体系、训练模型架构、核心技术研发水平及实际应用成效，加深对具身智能、空间智能等技术在人形机器人领域应用场景与实践路径的认知。
