中国澳门，2026 年 9 月 11 日——9 月 8 日，《财富》领袖论坛 2026 汇聚了来自世界各地的商业领袖、创新者和行业专家，共同探讨新兴技术及其对商业和社会的影响。
AGIBOT 联合创始人兼联席总裁、具身智能事业部总裁、Maniformer 董事长兼首席执行官姚茂庆博士参加了题为“动态智能：具身与自主”的小组讨论，分享了他对机器人部署、世界模型、物理人工智能数据和人才的见解。
图片来源：财富杂志
世界模型需要理解状态并生成行动
姚博士在讨论世界模型时表示，这一概念涵盖了广泛的架构和应用。对于具身人工智能而言，其目标不仅仅是生成逼真的视觉内容，而是要理解环境的状态及其随时间的变化。
例如，系鞋带不仅仅是生成最终结果的逼真图像。机器人需要理解所涉及的物体、动作顺序以及整个任务过程中不断变化的物理状态。
视频生成技术的最新进展表明，人工智能生成的环境和动作越来越可控。对于具身人工智能而言，挑战在于如何将这些能力转化为物理动作，例如移动机械臂、控制关节或操作机械爪。
扩展数据规模以驱动具身人工智能的新功能
姚博士表示，具身人工智能同样可以受益于数据和模型训练规模的扩大。随着数据量和模型训练规模的增加，机器人可能会发展出更强的零样本泛化能力。
在接下来的三到五年里，随着数百万乃至数千万小时的数据积累，机器人或许能够“开箱即用”地完成更多日常任务。
在此背景下，Maniformer正围绕其MEgo系列数据采集软硬件构建集成式物理人工智能数据基础设施。该平台整合了真实世界数据、仿真数据和人体演示数据，旨在帮助解决具身人工智能开发中的数据瓶颈问题。
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