中國報告大廳網訊，2025年6月6日，在全球AI領域備受關注的行業盛會上，某權威研究機構正式發布「悟界」系列大模型，標誌著其技術路線圖從傳統文本生成向具身智能方向全面升級。這一突破性進展不僅重新定義了人工智慧與物理世界的交互邊界，更預示著AI將深度參與人類社會的實際生產場景。

  一、戰略轉向：構建連接虛實的「世界模型」是必然選擇

  中國報告大廳發布的《2025-2030年全球及中國人工智慧行業市場現狀調研及發展前景分析報告》指出，當前主流大模型多聚焦於文本生成和對話理解等數字智能領域，但該機構認為AI技術正在經歷關鍵轉折點——從虛擬世界的知識推理向物理世界的感知交互延伸。其核心邏輯在於：人工智慧的價值不僅體現在學術能力的提升上，更應通過具身智能實現與現實環境的深度融合。「世界模型」的構建成為這一戰略的核心載體，它試圖整合多模態數據，捕捉物理規則與人類行為規律，為AI系統提供理解真實世界的底層框架。例如，該機構在發布會上強調，新發布的「悟界」系列已初步具備跨模態感知和動態決策能力。

  二、技術路徑：機器人形態選擇與大小腦協同的探索難題

  具身智能的發展面臨兩大關鍵挑戰：其一是物理載體的選擇標準尚未統一。儘管人形機器人的社會適應性優勢明顯，但輪式、四足等構型在特定場景下更具數據獲取效率；其二是如何實現「大小腦」系統的高效協同，即決策層與執行層的無縫配合。該機構開發的作業系統已支持多種機器人形態適配，但研究者坦言：「當前感知數據仍無法支撐完全通用模型的訓練。」這揭示了具身智能技術距離成熟應用仍有顯著差距。

  三、瓶頸突破：數據稀缺性下的創新解決方案

  「做具身模型，現在數據非常稀缺」，這一困境貫穿於從實驗室到產業落地的全過程。為解決真實世界數據不足的問題，研究者提出結合預訓練與強化學習的技術路線——先通過現有大規模數據構建基礎能力，再利用少量真實交互數據進行針對性優化。這種模式借鑑了當前大模型發展的成功經驗，例如某機構負責人指出：「當基礎模型達到一定水平後，強化學習可顯著提升任務執行效率。」但實現物理世界的泛化能力仍需5-10年的持續探索。

  四、未來展望：從專用到通用的十年征程

  該機構此次戰略升級標誌著AI技術正加速向「具身智能2.0」邁進。儘管當前仍處於技術路徑驗證階段（即「小組賽」），但通過構建多模態世界模型、優化機器人適配體系以及突破數據瓶頸，人類有望在未來五年內實現初步的物理交互場景落地。到本世紀末，具備跨領域通用能力的AI系統或將重塑工業製造、醫療健康等核心產業形態。

  總結來看，此次「悟界」系列的發布不僅是技術路線圖的重要轉折，更揭示了人工智慧發展的新範式：當數字智能與物理實體深度融合後，AI將真正成為推動社會進步的核心驅動力。這一進程既需要算法層面的持續創新，也離不開跨學科協作與產業生態的共同建設。在數據積累與硬體疊代的雙重驅動下，具身智能有望在未來十年內定義人工智慧的新紀元。