具身智能发展瓶颈 - 机器人学习新技能需从头开始训练 缺乏基础能力持续进化机制[1] - 算力增长与数据堆积不能直接提升机器人运动控制能力 例如机械臂灵巧性或双足机器人稳定性[1] - 强化学习Scaling Law在具身智能领域尚未有效建立 行业面临物理世界适应性挑战[1] 物理世界交互困境 - 现实环境随机性因素阻碍性能提升 包括不同材质摩擦/空气阻力/物体形变等物理特性影响[2] - 算力投入与性能提升不成正比 哈佛机器蚂蚁实验显示算力增加10倍仅带来环境适应能力2%提升[2] - 机器人采用高能耗"蛮力计算"对抗物理法则 而非仿生式低功耗适应策略[2] 生物智能启发 - 章鱼分布式神经元结构展示身体即计算的自然智能模式 5亿神经元分布于触手实现独立感知与决策[3] - 生物智能依赖身体与环境实时互动 如人类婴儿学步和动物捕猎行为[4] - 需发展身体自主适应能力 使机器人在未预设场景中根据环境变换调整状态和行为[5] 进化方向突破 - 未来突破点在于身体与大脑协同进化 算法无需针对细微环境持续训练[5] - 需建立类似生物的自然调整机制 通过互动实现自适应优化[5] - 自然界从单细胞到人类的进化史证明该路径可行性[5] 衡量标准变革 - 当前机器人缺乏抗干扰智慧 重点应从避免犯错转向错误后快速修正能力[7] - 容错率应成为新智能衡量尺度 真实世界中稳定性比精准度更重要[8] - 存在泛化能力缺陷 机器人无法抽象通用规律 如掌握马克杯后仍需从零学习保温杯抓握[8] 未来发展路径 - 需让机器人理解动作本质 如抓握涉及的形状/重量/摩擦力关系 而非死记硬背物体数据[9] - 测评标准应从精准度转向生命力指标 以突破现有技术天花板[9] - 最终目标是发展出与物理世界和谐共处的身体智能系统[6]