大模子的爆发，吃的是互联网几十年累积的数据红利。

可当 AI 从数字寰球迈向物理寰球，蚂蚁灵波科技首席科学家沈宇军发现：机器东谈主的数据，简直照旧一派空缺。

此前，他曾在公开演讲中率先提议 AIGA 的宗旨—— AI 2.0 下半场，东谈主工智能要从数字寰球的"文娱"走向物理寰球的"干活"，从 Content（内容）生成走向 Action（行为）生成。

在 2026 中国 AIGC 产业峰会的 GenAI Talk 设施，沈宇军与量子位合股首创东谈主兼总剪辑李根围绕这一话题张开了一场深度对话，主题为《AI 2.0 下半场：从 AIGC 到 AIGA》。

也恰是从"数据"这条干线动身，他抛出了一个让现场作念 VLA、作念寰球模子的东谈主王人"小小一震"的判断：

单独的 VLA 和寰球模子，王人不会是具身智能的末端。

就像东谈主类既能把多样信息交融在全部，也会展望改日事情的走向，从智能的角度，二者例必要逢迎，统筹兼顾。

而它们最终会走向什么？沈宇军目下给出的谜底是——一个独属于物理寰球的模子。

为了完满体现沈宇军的想考，在不改造欢跃的基础上，量子位对演讲内容进行了剪辑整理，但愿能给你带来更多启发。

2026 中国 AIGC 产业峰会是由量子位独揽的行业峰会，近 20 位产业代表与会参谋。线下参会不雅众超千东谈主，线上直播不雅众近 400 万，获取了主流媒体的平庸柔顺与报谈。

中枢不雅点梳理

大模子踩中了互联网昔时几十年的数据红利，但机器东谈主的物理寰球数据还存在很大的空缺，AI 下半场更要害的是数据如何从数字寰球过渡到物理寰球。

想要作念存在于物理寰球的通用机器东谈主大脑，要害的一环是空间感知才能。如何把传感器的输入酿成更好的信息传递给模子，从传感器的输入开动去理会这个寰球，很要害。

关于 VLA 和寰球模子的时刻阶梯之争，起始不管时刻阶梯如何演进，数据王人是离不开的。其次，这两条路王人不会是末端。机器东谈主数据量累积到一定进度的时候，二者一定会走向交融，催生出独属物理寰球的模子。

判断：1～2 年后，会出现一些标杆样例，让模子着实投产；2～3 年，该样例会被批量复制，越来越多产业会诈欺模子；在这之后，机器东谈主会尝试以某种阵势进入 C 端；然后缓缓信得过进步到家庭。

东谈主东谈主王人能为机器东谈主产生数据的时候，便是具身智能的 ChatGPT 时刻。

以下为对话全文：

"大模子踩中了互联网几十年的数据红利"

李根：AIGC 上半场众人王人在谈惊愕，但看得更远少许，处所笃定后，剩下的便是实践。咱们每年王人但愿找一位既有学术前沿知悉，又是产业实践者的嘉宾——既懂 Know，也懂 Know how。沈博便是这么的嘉宾。咱们先从昔时到目下，AI 2.0 从 ChatGPT 起步，履历了写稿、画画到编程，你如何看这条旅途？

沈宇军：大模子从 ChatGPT 的冲破起步，最开动众人以为好玩，其后缓缓走向实用，尤其是最近 Coding 才能的爆发。我自己作念机器东谈主行业，从这个视角看，大模子其实是踩中了互联网昔时几十年累积的数据红利。

如何说呢？互联网累积了海量的笔墨、图像、视频素材，这些数据恰好碰上了算力的发展，两者交融到全部，在爆发的时候偶然把互联网几十年的数据累积用起来了。

再进一步看，自动驾驶也发展了快要十几年，缓缓累积了属于我方的数据——从起始车上没那么多传感器，到目下东谈主类开车时数据可以被自动记载下来。反不雅机器东谈主行业，数据目下照旧一个很大的空缺。咱们莫得几十年的互联网累积，也莫得十年的自动驾驶千里淀，机器东谈主目下的数据相配缺少。

有东谈主说 AI 终于走到下半场，从数字寰球往物理寰球走，咱们也提议了 AIGA（AI 生成 Action）的宗旨。但作念模子的中枢其实是在作念数据。我以为更要害的问题是：数据到底如何演变？如何让数据信得过从数字寰球过渡到物理寰球？

李根：是以物理空间的数据是空缺，亦然新大陆？

沈宇军：对。昔时一年内容厂商越来越多，内容自己发展得也可以。本年能看到一个彰着的趋势：多样种种的数据采集阵势开动流露。这讲明众人缓缓意志到，具身智能——具身是一部分，智能是一部分——要作念智能就离不开数据。仅仅众人还没想了了：物千里着幽静能到底需要什么样的数据？以及如何尽可能地把数据圭表化？

圭表化是很迫切的事。Call back 一下，大模子的得手很猛进度上收成于互联网把数据圭表化了。Coding、对话这些边界，互联网还是搞得相配好了，目下更多是去享受这个红利。

但到了物理寰球，从脚下丰富多采的数采阵势来看，众人天然意志到了数据的迫切性，却还莫得找到那条最正确的路。我信托在不远的将来，数据这件事也会缓缓拘谨。

" AIGC 还不够，模子要能出产出产力"

李根：你们提议了 AIGA 的诈欺范式，能共享一下吗？为什么提 AIGA？

沈宇军：照旧从模子落地的角度来讲。众人从最开行为念 Chat，到目下作念 Coding，模子正在缓缓往出产处所迁徙。在数字寰球，编程、内容创作王人是很好的出产处所。但咱们毕竟活在物理寰球，信得过想要的有体感的就业，照旧需要物理寰球中的具体交互。

是以咱们以为只须 AIGC 可能还不够。到临了，智能到底能不可帮咱们处理一些具体的问题？众人王人说 Agent，Agent 能在数字寰球帮咱们处理好多过程问题、调用一些器用，但好多让东谈主信得过有体感的东西照旧要有操作。比如我目下便是想喝一杯咖啡——这个场景可能有点须生常谭了。

尤其咱们作念具身的，更但愿这个模子不啻能出产内容，更能出产所谓的出产力。

李根：这个出产力有什么样的遐想力和落地场景？

沈宇军：这应该是昔时一段时期行业一直在磋议的。比如，机器东谈主还是进入工场、物流、仓库，去搬货、作念分拣。咱们也和内容厂商合营，在这些场景中作念了一些探索。前不久，咱们的机器东谈主还进入了药房的线下零卖门店。

如简直的有幸能看到那么一天——机器东谈主发展得相配好、相配智能——那生涯中的方方面面王人可以落地。举个例子，刚才上台前，需要责任主谈主员把椅子搬上来，责任主谈主员要挑升在那儿等着。如果时期上有诊治，他就得一直在控制等着。

如果有一天这件事机器东谈主能作念，它站在那儿也无所谓，它知谈什么时候该上场，而况把事作念好，那就能开释出好多劳能源，让众人去作念更有价值的事情。我信托机器东谈主会缓缓渗入到生涯的方方面面。

李根：是以每一个需要东谈主的地方，改日王人可能有机器东谈主替代或实行？

沈宇军：对，我以为更多是把东谈主开释到更需要东谈主的事情上，比如创造、文化这些更偏东谈主类举止的方面，而不是去作念败兴重迭的膂力活。

"灵波的定位是作念通用大脑，有点像手机的操作系统"

李根：蚂蚁灵波的时刻选择和定位是什么？

沈宇军：灵波的定位比较知晓：作念智能侧。如何理会？

我打个不一定妥当的譬如——有点像手机的操作系统。在咱们看来，机器东谈主不管是进入企业照旧进入千门万户，众人对硬件的诉求一定是不相通的，不可能只须一款斡旋的机器东谈主。就像众人用手机，华为、小米、苹果，各有各的偏好，这是个性的需求。企业更是如斯：有的地方需要力气大的机器东谈主，有的需要更敏捷的机器东谈主。

但这些机器东谈主有一个共同的需求：智能。智能不是工业机器东谈主那种按固定轨迹、在固定时期作念固定的事。生涯中好多事是飞速的，智能的含义便是要能移交这些飞速性。像我刚才说的，大会时期诊治了，它能不可知谈什么时候该上场搬椅子？这是一个简便的例子。

是以灵波的定位很知晓：咱们但愿作念一个相对通用的"大脑"，让悉数机器东谈主在这个大脑下更好地完成任务。

物理寰球比较数字寰球有两个上风。

第一，模态信托更多——有听觉、温度、触觉等等。这些模态在数字寰球不太好获取，但不代表它们不迫切，因为好多时候智能恰是通过越来越多的模态叠加来已毕的。目下数字寰球讲多模态，其实照旧逃不开文本、图像、视频、声息。你能让它感受到"力"吗？不太能。是以物理寰球因为模态更丰富，开云体育(中国)官方网站反而可能催生出更强的智能。

第二，物理寰球能拿到着实的反应。在数字寰球，任务大多是东谈主为界说的——东谈主给一个圭表，但愿模子给出某种输出。但在物理寰球，好多东西是大天然界说的：比如一个苹果，你扬弃它一定会落地，不需要任何东谈主界说，这是现实法规。因为有了与物理寰球的逢迎，智能很可能能从现实里凯旋学习，致使超出东谈主为设定的亏本函数或奖励函数。

基于这两点上风，物千里着幽静能的遐想空间相配大。天然，目下变量太多，需要考据的东西也太多，好多成分耦合在全部，行业会先分出好多派别，但缓缓一定会拘谨。

李根：总结一下，灵波作念的是宇树等内容厂商的补充，提供大脑 / 操作系统；物理 AI 可能催生更试验的智能。目下众人对阶梯有不同磋议，比如 VLA、寰球模子等。你如何看？

沈宇军：回话 VLA 之前，我先说一下对具身智能时刻阶梯的举座判断。

众人常常参谋如何作念模态交融，主如果 VLA 和寰球模子两条路。但我想提另一个点——灵波要作念通用大脑，而且是存在于物理寰球的大脑，咱们布局中有一个很要害、但行业很少提到的设施：空间感知才能，也有东谈主叫空间智能。

机器东谈主生涯在物理寰球，输入来自多样传感器，不是简便的笔墨或像片。物理寰球有深度、距离、力等传感器。把这些输入酿成有用信息，是具身智能相配迫切的一环。但目下众人更热衷于参谋最中枢的那块——如何把传感器输入酿成更好的信息传给模子，反而容易忽略输入端。

我的看法是，不管最终中枢模子的时刻阶梯如何变，从传感器输入开动更好地理会这个寰球，口舌常要害的。灵波在作念具身大脑的过程中，很要害的一环便是从输入端开动，作念好空间感知。

再回到众人最爱聊的中枢部分。本年 1 月底咱们对外讲了一些看法，两条阶梯咱们王人摸过：VLA 和 VA（目下也叫 WAM，寰球行为模子）。

我的体感是：第一，中枢照旧数据。不管范式如何变，把数据摸了了是要害才能。目下众人可爱提数据量——几万小时、十几万小时，致使百万小时。但只提数目不提质地是不科学的。到底什么样的数据是好数据？这很要害。

咱们昔时作念 VLA，很迫切的一件事便是把数据这条路趟通——拿到一条数据，该如何处理、该不该送给模子，这是中枢链路。不管时刻阶梯如何演进，数据是逃不开的。

第二，咱们两条路王人摸了，我的判断是：两条阶梯王人不会是末端。为什么？因为 VLA 和寰球模子处理的是不同问题。VLA 擅长东谈主机交互，它是从多模态模子往后蔓延一步，至极于多模态模子在物理寰球的诈欺。寰球模子则像视频生成模子往物理寰球的诈欺，更擅长对改日的判断。

我以为东谈主类这两方面才能王人具备：一方面能交融多样信息，另一方濒临改日有预判，作念事之前会概况想想落幕会如何。对机器东谈主而言，这两种才能必须逢迎，统筹兼顾——不可只可展望改日却无法交融模态，也不可只可交融模态却无法展望改日。

在我看来，VLA 在产业界更好落地、效果更高，是以作念的东谈主更多。但寰球模子如简直能展望改日，对机器东谈主一定有匡助。我判断，当机器东谈主数据量累积到一定进度时，这两条阶梯一定会深度交融。

这种交融致使不是像目下这么——把数字寰球的模子拿来作念物理诈欺，而是可能催生出物理寰球专有的模子。这个模子从一开动便是基于物理寰球更多模态策画的，专为机器东谈主诈欺而生。它可能不可跟东谈主对话，但能更好地实行任务。

总结起来照旧三点：第一，物千里着幽静能离不开传感器输入的空间感知，灵波会从输入端开动，让机器东谈主更好理会寰球；第二，不管时刻阶梯如何演进，数据是逃不开的，咱们要把机器东谈主需要的数据相关明显，致使推进制定圭表；第三，目下众人参谋的时刻阶梯王人不是末端，改日一定会有物理寰球专有的模子出现。

"东谈主东谈主王人能为机器东谈主产生数据时，便是具身智能的 ChatGPT 时刻"

李根：谢谢沈博如斯不绕弯子，那么具身大脑的发展节律和里程碑是什么？

沈宇军：短期看有几个变化。一是硬件会越来越拘谨——不是形态拘谨，而是供应链会拘谨，酿成模块化的东西，不再澈底耦合在全部。硬件和传感器会越来越圭表化。二是数据的圭表也会越来越拘谨。

这两点拘谨后，模子层面的时刻阶梯争论会越来越热烈。因为前两样定了，变量就在建模上。模子争论一段时期后，范式可能也会拘谨。模子拘谨之后，会反向推进硬件进行一次升级——当时的硬件还是不是上一代的了，而是挑升为具身智能打造的下一代硬件。就像这么的周期：硬件震憾、拘谨，然后模子迭代。这是可以期待的。

从产业落地角度看，也应该有一些期待。本年到来岁，会有一些标杆案例让模子信得过投产，不再是 demo，而是干与生意诈欺。2-3 年后，这些案例会被批量复制，越来越多产业会用到模子。之后，机器东谈主会尝试以某种阵势进入 C 端，可能不是悉数事王人能作念，但能找到一个切入点。然后缓缓进入家庭，就像目下新能源车相通进步开来。

李根：什么时候会出现具身智能的" ChatGPT 时刻"？

沈宇军：大模子的检修是一个捏续过程，从 GPT 1.0、2.0 到 3.0。但 Chat 为什么成为记号性时刻？因为它信得过走进了千门万户，东谈主东谈主王人能用、王人能体验到。类比到具身智能，什么时候能让大部分东谈主参与进来，那便是我认为的具身智能的 ChatGPT 时刻。

参与有两个层面。最直不雅的理会是具身智能普惠到每个东谈主——阿谁可能还比较远处。但在那之前还有一个阶段：数据阶段。就像目下众人开车，会为自动驾驶提供东谈主类驾驶教会相通。

什么时候能有一个数据圭表，让咱们每天的举止王人可以成为检修机器东谈主的数据？当东谈主东谈主王人能为机器东谈主产生数据的时候，在我看来，那便是具身智能的 ChatGPT 时刻。

李根：你以为这个还有多万古期？

沈宇军：目下还是有好多作念数据的公司出来了，仅仅门户不同。接下来一两年，应该是作念模子的公司和作念数据的公司之间磨合的过程。因为数据圭表一定是由模子来界说的，但模子提议的需求，硬件迭代也需要周期。经过一两年磨合，概况在 2028 年傍边，可以期待每个东谈主王人能成为具身智能的数据提供方。

从那一刻开动，具身智能的脚步会走得更快一些。

李根：那会不会同期出现雷同安卓和 iOS 的操作系统？

沈宇军：对，目下还是有这个分离了。灵波走的是通用大脑阶梯，也有一些公司比如特斯拉，既造我方的内容，也作念我方的大脑——模子挑升为内容就业。机器东谈主就像手机相通，众人不可能王人用归并款，因为总有个性化诉求。是以咱们比较矍铄地走通用大脑模式。

李根：是以蚂蚁灵波但愿成为机器东谈主时期的安卓系统？

沈宇军：对，这是咱们的一个好意思好愿景。

李根：总结一下，AI 2.0 下半场跟着物理寰球设备而张开，范式从 AIGC 走向 AIGA。数据是中枢，时刻阶梯正在拘谨，2028 年傍边可能迎来具身大脑的拘谨。蚂蚁灵波志在成为其中的安卓。谢谢沈博！

沈宇军：谢谢！

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