具身智能竟是AGI唯一途径？宇树科技王兴兴颠覆性观点揭秘人工智能终极形态

近日，AI领域再度热闹非凡，宇树科技的王兴兴于IROS 2025美团机器人研究院年会上进行发言，此发言竟然将“具身智能”这一概念再度推至风口浪尖之上 。依我之见 ，当下谈论AGI虽说距离尚远 ，然而起码已经有人在认真思索机器究竟应当怎样“长身体”了 ，仅靠安坐在服务器里是决然无法成就终极智能的 。

具身智能与AGI的临近关系

在10月20日那场演讲当中，王兴兴有所提及，要是具身智能达成实现，那就表明着AGI或许距离并不遥远了。他凭借自身所拥有的行业经验着重指出，单独脱离实体的语言模型是存在显著明显短板的，唯有与物理本体相互结合起来，智能才能够朝着全面化方向不断迈进。

他列举出特斯拉自动驾驶的实例，用以表明真实数据具备的重要性。虚拟环境尽管能够控制，然而缺少和现实交互时存在的复杂性，而这恰恰是当前AI取得进步时面临的瓶颈之处。具身路径也许是当下最为可行的能够把AGI实现的方案 。

AGI作为终极发明的潜力

王兴兴做出指出，AGI有希望成为在人类历史当中覆盖面最为广阔的发明，会渗透到消费、工作以及娱乐等多个不同的领域。他持有这样的认为，这种系统级别的智能将会打破现存的技术局限，对人机协作方式进行重新定义 。

立足于实际应用层面来讲，AGI并非仅仅解决单一任务，而是能够在跨越不同场景的情况下进行自适应运作，这种具备全方位能力的属性，让其有别于当下的专用AI，同时也为各个行业的深度融合创造了可能性，而要达成这一进程，是以具身化为必要前提条件的。

具身智能的唯一实现途径

不是王兴兴长期主张，具身并非达成AGI的唯一路径，他也没有批评当前大语言模型对物理世界认知存在不足，更没有呼吁学界聚焦“世界模型”的构建，来弥补虚拟与现实的鸿沟 。

他坚信，唯有使AI拥有实体交互的能力，方可具备真正意义上的理解以及推理的水准。这个观点获得了大量顶尖学者的认可，并且渐渐摇身一变成为行业探索的全新方向。实体并非再是处于附属地位之物，而是智能的核心构成部分。

物理本体的关键作用

王兴兴以特斯拉自动驾驶系统为例进行说明，着重表明物理数据是不可被替代的。虚拟环境所产生的数据量是有限的，并且难以去模拟真实世界的不确定性以及实时反馈，所以基于实体的训练是更有价值的。

他持有这样的看法，本体感知跟交互能够助力AI构建更为丰富的世界表征，进而提升决策质量，这种从“数字智能”朝着“实体智能”的跨越，也许是突破当下AI天花板的关键所在。

硬件层面的第一性原理

在机器人的设计这点上，王兴兴提出来了，应当把成本以及重量当作核心指标，他还声称，这属于硬件的基本问题，它会直接对产品的可行性以及推广速度产生影响，特别是在人形机器人正逐渐兴起的当下这种情况 。

然而他也表明，当下AI范畴还没有清晰“智能”的下面原理，虽然硬件已经有了方向，可是智能自身的定义还有达成手段依旧有待进一步弄明白，这样的不确定性，同样形成了现阶段研发的主要困难之处。

机器人形态的多样化趋势

王兴兴作出预测，伴随AGI的推进会出现这样的情况，机器人形态将呈现出爆发式般的增长态势，其种类有可能远远超过当下，然而在目前这个阶段，人形设计在数据采集以及模型训练方面依旧具备现实可用的优势，更加容易达成技术落地以及应用推广。

他觉得形态是为功能服务的，往后的机器人不一定会局限于人形。不过从工程效率方面考量，现有的那种人形结构依旧是在交互与功能之间达到平衡的最优选择之一，而且还契合人类环境的适配要求。

实现AGI，究竟可不可以凭借“长出身体”来达成呢？你们认为王兴兴所讲的有没有道理呀？评论区等着倾听你的卓越见解呢！