星动纪元陈建宇：VLA 非终局，具身大脑已进入世界模型时代 | WRC 2026
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当机器人开始理解世界，通用智能才进入物理空间。 作者丨吴思梦 陈嘉欣 编辑丨岑 峰 过去几年，机器人解决的问题是“如何更精准地执行动作”。 在工业生产线上，机器人可以完成焊接、搬运、装配等大量重复任务，但这些能力建立在一个前提之上：环境、流程和目标都已经被提前定义。机器人并不需要真正理解世界，只需要按照预设路径完成任务。 但当机器人开始走出工厂，进入物流、服务甚至家庭场景，问题正在发生变化。面对一个没有见过的物体、一个没有训练过的任务，机器人能不能理解环境、预测变化，并找到完成任务的方法？ 这成为通用机器人走向下一阶段必须回答的问题。 大模型的发展为机器人提供了新的可能。语言模型证明，人工智能可以通过大规模数据学习复杂规律，并获得跨任务泛化能力。但机器人面对的并不是语言世界，而是真实的物理世界。 因此，具身智能领域正在探索一个更底层的问题：大模型究竟应该如何赋能机器人？ 目前行业的主流方向是 VLA。它让机器人通过学习大量人类行为数据，将视觉、语言和动作统一起来。但 VLA 的核心仍然是模仿——模型学习人类过去如何行动。 问题在于，如果机器人面对一个从未见过的新任务，仅依靠已有动作经验…