当数字大模型完成能力跃迁，人工智能的核心命题正转向真实世界——机器人如何感知环境、执行动作并自我进化？物理AI的“ChatGPT 时刻”何时到来？7月19日，2026世界人工智能大会核心分论坛“智启具身论坛2026——迎接物理 AI智能涌现”在沪举行，海内外顶尖高校、科研机构及头部科技企业代表齐聚一堂，共同拆解物理AI翻越 Scaling Law“物理墙”、实现通用智能涌现的可行路径。本次论坛由智元与觅蜂科技联合主办。
论坛上，智元合伙人、高级副总裁、具身业务部总裁，觅蜂科技董事长兼 CEO 姚卯青指出，物理AI的核心在于表征与闭环两大主线。表征，是对世界的抽象压缩；闭环，是智能体与环境之间持续发生的“感知、理解、决策、行动、反馈”循环。规模化发展需突破数据、表征、闭环三道壁垒。他强调，物理AI从“能演示”走向“能干活”，关键在于构建可泛化、可优化、可进化的通用具身智能系统。为此，智元搭建了“预训练—后训练—持续学习”三阶段训练架构，推动技术路线向统一的世界推理动作大模型演进；觅蜂科技则打造全链路数据基础设施，构建数据供给金字塔与回流飞轮，破解行业数据稀缺难题。这一技术体系已在南昌3C平板量产产线落地，作业成功率达99.99%，验证了技术在真实场景的可行性。
来自学界与产业界的嘉宾，围绕物理AI技术突破与场景落地分享前沿成果。清华大学计算机系副研究员苏航表示，具身智能正从单一任务模仿，转向开放世界通用能力预训练，未来竞争重点将聚焦基座模型的通用性与持续学习能力。Physical Intelligence研究科学家任至意展示了π0.7模型的跨本体泛化能力，该模型在ARX机械臂训练的衣物折叠能力，可零适配迁移至UR5双臂机器人，大幅降低部署成本。
Genesis AI联合创始人王尊玄、Dyna Robotics联合创始人兼首席科学家马也骋，分别分享了灵巧操作全栈方法与“研究与部署飞轮”战略。其中，Dyna Robotics 商用基座模型 DYNA-1在餐巾折叠任务中成功率达99.4%，可24小时无人干预自主作业超850次，实现从实验室演示到工业级可靠性的跨越。
在压轴圆桌对话环节，姚卯青、任至意、马也骋、Sunday Robotics联合创始人兼CEO赵子豪、腾讯首席科学家张正友等嘉宾，围绕物理 AI“ChatGPT 时刻”所需数据规模、数据来源、模型路线及本体设计展开深入探讨。嘉宾们形成共识：物理AI的智能涌现，需依靠互联网数据、真机数据、仿真数据等多源数据融合，且模型架构将走向多技术路线融合，而非单一模式。对于“ChatGPT 时刻”的到来时间，嘉宾预判为2至5年，核心在于构建数据、模型、真机反馈协同的持续进化飞轮。
本次论坛完整串联起物理AI从技术原理到产业落地的全链路思考，明确了突破“物理墙”的核心方向。作为世界人工智能大会的核心分论坛，“智启具身论坛”已连续举办两届，汇聚全球产学研顶尖力量，展现出中国硬科技企业在具身智能领域，正实现从参与者向引领者的转变。未来，随着数据、模型与闭环系统的协同升级，物理AI有望加速从技术愿景走向规模化落地，为新质生产力发展注入强劲动力。
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