机器人“大脑”设计之争，原子化模型如何打通物理世界

在人工智能领域，机器人从实验室秀场走向真实产业环境的进程正进入深水区。与数字世界不同，物理世界变量远超实验室预设，这对机器人的认知与响应能力提出了更高要求。中国人工智能学会发布的《人工智能关键能力1.0清单》明确指出，AI核心技术能力需要在基础算法、算力调度和行业应用等方面实现系统性突破。

云迹科技首席产品官段炎彪在接受科技日报采访时表示，当前机器人面临的最大挑战在于如何将复杂的物理世界转化为可被模型理解的数据。该公司十多年积累的超11亿次真实交互数据，经过脱敏处理后持续回流至“人机共生世界价值模型”。这些数据不仅包含人群偏好、交互过程等高价值信息，更通过训练、响应、反馈等自适应学习机制，让机器人在面对复杂场景时能够形成更准确的理解和清晰的逻辑。

为解决这一难题，云迹科技创新性地采用“原子化”设计理念。段炎彪解释称，就像积木将不同构造拆分为通用模块一样，团队将抓取、举起、放下等基本动作以及速度、载重等物理参数细化为模型可理解的“原子”模块。这种设计使得机器人能够在无需人工编排的情况下，快速组织起不同任务流并动态调整执行方案。

值得注意的是，该模型不仅关注机器动作的准确性，还将体验、效率、安全、资源利用和商业收益等多维度指标纳入评估体系。这使得云迹机器人在实际应用中能够带来可量化的业务价值，显著提升了不同行业对机器人的接纳程度。

广东省科学技术厅相关负责人表示，随着机器人应用场景的不断扩展，如何实现物理世界与数字世界的无缝连接已成为技术创新的关键。当前，业内主流技术路线已大致收敛为视觉-语言-动作（VLA）和世界模型两条明线，但二者之间的协同融合仍面临诸多挑战。

专家认为，未来机器人“大脑”的设计将围绕三个核心环节展开：首先是模型与数据之间的持续反馈机制，其次是视觉与行动之间的转化能力，最后是模拟与真实环境的对接。只有在这三个层面实现突破，才能真正实现机器人在物理世界中的稳定闭环运行。