领先李飞飞！中国AI大牛开源世界模型，大晓机器人打破AGI物理墙

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具身智能的困境：为何我们需要真正的世界模型？

目前的AI发展呈现出一种严重的“偏科”现象。基于LLM的智能体在处理文本和代码时表现惊人，但一旦进入物理世界，它们往往显得笨手笨脚。这是因为现实世界的数据采集极其困难且昂贵。我们无法通过穷举法让自动驾驶汽车撞毁成千上万次来学习安全性，也无法让机器人通过简单的图像识别完全理解重力与摩擦力。

具身智能（Embodied AI）被公认为下一个十年的AI重心，但它正撞上一堵“数据墙”。长期以来，行业依赖“遥操作”——即人类穿戴设备手把手教机器人。王晓刚一针见血地指出，这种方式本质上是“有多少人工，就有多少智能”，不仅成本高昂，且泛化性极差。

更糟糕的是，现有的视频生成模型往往缺乏物理因果一致性。生成的视频中，杯子可能悬浮，水流可能倒流。对于机器人而言，这种缺乏物理常识的“幻觉”不仅无用，甚至是导致操作失败的毒药。因此，构建一个既逼真又符合物理定律的世界模型，成为了实现AGI的必经之路。

告别遥操作：大晓机器人的“环境式数据采集”范式

大晓机器人的核心竞争力在于它试图终结“提线木偶”式的训练逻辑。王晓刚提出了一套名为“环境式数据采集”的新范式，旨在让AI像人类婴儿一样，通过“观察”来学习，而不是单纯依赖人类的机械示教。

这种方法利用第一视角（如AR眼镜）和第三视角（环境摄像头）的数据，配合强大的视觉算法，直接从人类的日常行为中提取“操作逻辑”。这意味着AI不再只是模仿像素的移动，而是开始理解手腕发力的角度、物体间的力反馈以及物理节奏。

这种转变标志着具身智能从AI 1.0时代的线性人工堆砌，迈向了真正的数据驱动自我学习时代。对于希望了解更多关于 人工智能 学习范式转变的读者，AINEWS 提供了丰富的 AI新闻 和分析。

开悟3.0的核心技术：让AI学会“思考”与“记忆”

如果说数据采集解决了“看”的问题，那么大晓发布的开悟3.0则解决了“想”的问题。这也是其敢于对标全球顶尖团队的底气所在。

Puffin技术：与相机共思

传统的视频生成模型往往是“盲”的，它们机械地预测像素，却不知道观察者的位置。大晓联合南洋理工大学推出的Puffin技术，创造性地将“相机的位姿”变成了一种可被理解的Token。这意味着机器人不再是被动接收画面，而是能像福尔摩斯一样，反推拍摄角度，甚至预演“如果我往左走一步，会看到什么”。这种空间感的建立，让具身智能拥有了关键的“预演”能力。

WorldMEM：打破金鱼记忆

具身智能的另一大挑战是“物体恒常性”。在传统模型中，随着时间推移，背景物体往往会凭空消失或变形。大晓引入的WorldMEM架构，采用线性注意力机制，极大地降低了长序列计算的成本。这就像给机器人装上了一个“无限容量”的记事本，确保它在执行长达数分钟的任务时，依然记得房间原本的布局和物体的状态。

对比李飞飞World Labs：动态交互才是王道

在谈及与李飞飞团队的World Labs发布的Marble有何不同时，王晓刚展现了技术自信。他认为，Marble更多是在生成一个静态、唯美的3D场景，类似于精美的游戏建模。

然而，真实世界是动态的。你推椅子，椅子会倒；你松手，杯子会掉。开悟3.0采用的是“多模态理解-生成-预测”一体化架构，它不仅区分静态和动态物体，还能直接处理力学信息。未来的机器人需要具备“物理直觉”——看到玻璃杯就知道它是滑的、易碎的。这种物理常识的涌现，只能来自于对真实物理世界的深度模拟，而这正是大晓机器人超越单纯“造景”的地方。

开源的魄力：做世界模型领域的DeepSeek

在科技巨头纷纷筑起技术高墙的今天，大晓机器人选择了一条更为艰难但也更具格局的道路——开源。

开悟3.0的开源，不仅仅是对自身技术的自信，更是一场构筑全球具身智能生态的战略布局。正如DeepSeek在 大模型 领域通过开源掀起风暴，大晓正立志成为世界模型领域的破局者。通过软硬一体的闭环（环境数据引擎采集、开悟3.0模拟、机器人本体验证），大晓正在构建类似特斯拉的数据飞轮。

未来的 AGI 竞争，不仅仅是算法的比拼，更是物理世界数据的争夺。大晓机器人通过开源，将最顶尖的物理智能能力赋予全球开发者，这无疑将加速具身智能落地的进程。

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