突破具身智能物理死角：IJCAI 2026 具身智能泛化与控制突破

告别理想仿真，中国学术团队用物理工程方案回应落地挑战。    作者丨张璐    编辑丨岑峰                                                                                                       过去一年多里，具身智能似乎按下了快进键。从 Physical Intelligence 发布的π₀到开源社区追捧的OpenVLA，VLA大模型一路高歌猛进。在各种标准基准测试和精心搭建的实验室 Demo 中，机械臂叠衣服、拿取物品流畅得宛如人类，动辄刷出 90% 甚至 95% 以上的成功率。然而，当全行业都在欢呼“机器人的 GPT 时刻”到来时，前沿学术界与产业界却爆发了一场剧烈的反思：这些动辄数十亿参数的具身大模型，真的学会“举一反三”了吗？还是在“死记硬背”？在主流学术视角中，VLA 大模型像是

原文：雷峰网