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模型与数据双轮转动 业内判断：物理AI“ChatGPT时刻”最快两年_我的网站

A |     封面新闻记者 欧阳宏宇          在本届WAIC上，人工智能加速落地，从屏幕里大步走向物理世界，继文本生成、智能体AI后，“物理AI”概念受到关注。当人工智能加速由虚向实，随之而来的问题是，这一AI落地的新场景会呈现何种演进路径？其搭载的AI大模型是何种形式？距离机器人的“ChatGPT时刻”还有多久？          7月19日，在2026世界人工智能大会“智启具身论坛2026：迎接物理AI智能涌现”上，多位业内人士和行业专家就物理AI智能涌现的条件与路径分享了观点。在专家看来，只需不到5年的时间，机器人“ChatGPT时刻”就要到来，在此之前，则需要上亿小时级别的物理数据支持。    　　北京8月11日电（记者 韩鹏飞）近日，国家发展改革委、国家能源局联合印发了《煤炭工业发展“十五五”规划》（发改能源〔2026〕979号，以下简称《规划》），明确今后一段时期我国煤炭工业高质量发展目标任务、重大工程与实施路径。         模型与数据飞轮          是物理AI持续进化的关键          在AI产业主线聚焦大模型之后，业界正渐渐形成共识：下一阶段AI不会停留在生成内容，而会进入真实环境，理解空间、预测变化并完成行动。

B | 　　煤炭是我国能源体系的压舱石，统筹能源安全保障与绿色低碳转型，是“十五五”煤炭行业发展的重要内容。此次出台的《规划》牢牢把握建设现代煤炭产业体系主线，兼顾当前与长远、发展与安全，部署九个方面重点任务，推动煤炭产业实现更高质量、更可持续发展。

C | 　　优化开发布局、调整产业结构，夯实煤炭稳定供给根基。归结起来，这就是物理AI受到关注的核心动因。行业将持续巩固优化东中西梯级开发格局，有序推进接续产能建设，持续完善跨区域煤炭调运体系。         那么，该如何发展物理AI？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姚卯青在现场分享称，物理AI的挑战在于，必须同时打通表征与闭环这两条路线。严格提高资源开发准入门槛，培育优质先进产能，稳妥推动低效落后产能有序退出，科学推进深部煤炭资源开采。

D |          前者是对世界的抽象和压缩，人类所有的认知、判断、理性全是以表征为基础的；后者是智能体与环境进行持续的交互，从计算的角度来看，它包含了输入、算法、输出、评价、迭代这样的循环，从生物学角度来看，它就是从一种从感知到理解、决策、行动、环境反馈的一个完整闭环。         在姚卯青看来，要推动物理AI的发展，主要靠模型与数据两方面作用。同时持续健全产供储销协同体系，强化稳产稳供能力，补齐煤炭储备短板，不断提升能源应急保障韧性。

E | “模型决定起点，数据定义终局，二者相互作用将产生‘飞轮效应’；当飞轮转动，智能涌现只是时间问题。”          具体在模型侧，他以智元构建的三阶段训练架构为例谈到，在该架构中，分为“预训练—后训练—持续学习”三个步骤，即推动视觉语言动作模型（VLA）与世界动作模型（WAM）两条技术路线持续演进，并向统一的世界推理动作大模型（WRAM）迈进，同时从算法、仿真、真机训练层面打通规模化迭代闭环。

F |          简而言之，就是让机器人既能边看菜谱边学着直接上灶台炒菜，又要学着理解火候、食材特性，还要反复总结经验，最终培养出一个“既懂原理又会实操”的机器人大厨。         在数据侧，则要依托MEgo系列采集终端、治理平台与真机数据集等，构建覆盖数据采集、治理、训练和部署回流的全链路物理AI数据基础设施，推动真实场景数据持续反哺模型进化。　　智能化、绿色化、清洁化转型同步纵深推进。         据悉，目前，这套模型与数据协同迭代体系已在真实产业场景中获得验证。“我们相信物理AI智能涌现不是会不会来的问题，它是一定会到来的。”姚卯青预判到，智能涌现只是时间问题，其一定会在行业突破数据墙、表征墙、闭环墙之后，形成这样一套可优化、可泛化、可进化的物理世界AI的进化系统。         数据缺口巨大          但智能涌现“一定会来”          数据缺口“上万倍”，业内判断：2到5年迎来机器人ChatGPT时刻          对于机器人的“ChatGPT时刻”何时会到来，专家普遍认为，至少需要两年时间，如果发展进程顺利，也不会超过五年时间。         其关键在于数据。         腾讯首席科学家、腾讯Robotics X实验室主任、福田实验室主任张正友谈到，由于具身智能到最后本质上要跟物理世界交互，因此交互数据是必不可少的。这些数据在一定程度上会产生飞轮效应，即不仅是成功的交互，即便是失败的交互也是格外宝贵的。在智能化建设领域，行业将分类分级推动煤矿智能化迭代升级，拓展人工智能井下场景应用，持续提升矿山数字化运行水平。         “收集数据时放到预训练下，未来的部署时间会越来越短，最后实现零成本的新场景任务复现。

G | 绿色低碳方面，着力提升煤炭绿色开采水平，推动全流程节能降碳，促进煤炭产业与新能源融合发展。”谈及飞轮效应之下，训练数据的构建形式，Dyna Robotics联合创始⼈兼⾸席科学家⻢也骋认为，不同的数据可以采用“金字塔组合”形态，即顶层高质量部署数据+中层海量真机数据+底层更海量的互联网数据。         AI初创公司Physical Intelligence 的研究科学家任⾄意也认同，能直接复现任务的真机数据“可回放”，但多种来源数据尽可能扩大本体多样性的构成。在他看来，挖掘训练数据下一个非常大的底座是互联网。

H | 持续拓展煤炭清洁高效利用路径，提升商品煤品质，推进煤电转型升级，有序延伸煤炭原料化利用链条。         事实上，目前行业的共识是，训练具身智能的数据缺口巨大。姚卯青透露，据测算，需要1亿小时级别数据才能够让机器人掌握对物理世界通用运行规律的理解。而要达到开箱即用的效果，则需要70-80%零样本成功率。　　科技创新、安全生产与行业治理协同并进。国内煤炭领域将持续强化产业基础研究与重大技术装备攻关，不断完善煤炭产业创新体系。坚守安全生产底线，夯实煤矿安全基础，深化重大灾害综合治理，持续改善煤矿职业健康条件。持续完善现代煤炭市场机制，健全行业管理制度，深化煤炭企业改革，稳妥开展能源领域国际交流合作。　　为推动重点任务落地，行业将依托五大重点工程发挥牵引带动作用，聚焦煤炭供应保障基地建设、煤矿智能化建设迭代升级、煤炭与新能源融合发展、商品煤质量提升、煤炭技术装备创新等关键领域，夯实产业发展载体。同时，通过完善矿区总体规划管理、产能台账管理、行业标准体系，优化煤炭价格区间调控机制等改革举措，以系统化政策合力护航产业高质量发展。

I | 　　为加快推进煤层气勘探开发、煤矿瓦斯抽采利用，按照既往工作惯例，专门编制《煤层气（煤矿瓦斯）开发利用方案》作为规划附件。煤层气（煤矿瓦斯）开发兼具安全生产、清洁能源供给、温室气体减排等多重价值，是煤炭产业绿色转型、安全发展的重要抓手。相关方案统筹保供与转型双重目标，推动各大煤层气产业基地增产提效，创新瓦斯治理模式，促进瓦斯综合利用与甲烷控排协同推进。

J | 同时从资源勘探开发、瓦斯抽采利用、核心技术攻关、外输管网建设四大维度细化实施举措，推动煤层气资源规模化、高效化开发利用，助力新型能源体系构建与能源强国建设。　　蓝图已经绘就，关键在于落实。在政策的引领下，各地区、各相关部门将对照发展目标细化分解各项重点任务，强化跨领域政策协同配套。引导金融机构遵循市场化、法治化原则，精准赋能煤炭产业安全、绿色、低碳升级发展。同时持续做好行业政策宣传解读工作，建立健全发展实施监测、中期评估与总结评估长效机制，保障各项工作有序落地。　　后续，相关部门及行业层面将持续强化行业统筹引领与全局协调，动态跟踪产业发展成效，持续优化行业发展支持政策，及时协调破解产业推进过程中的重点难点问题，全力推动“十五五”煤炭行业高质量发展落地见效，持续夯实煤炭基础能源支撑作用，为国家能源安全和绿色低碳转型保驾护航。版权申明：凡注有“”或电头为“”的稿件，均为独家版权所有，未经许可不得转载或镜像；授权转载必须注明来源为“”，并保留“”的电头。    。

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Published on:22:44:25