摘要：大众点评...

百思不得姐

模型与数据双轮转动业内判断：物理AI“ChatGPT时刻”最快两年_我的网站

肖申克的救赎

A | 封面新闻记者欧阳宏宇在本届WAIC上，人工智能加速落地，从屏幕里大步走向物理世界，继文本生成、智能体AI后，“物理AI”概念受到关注。经典开放世界RPG《巫师3：狂猎》亮相科隆游戏展开幕夜。

B | 官方宣布，《巫师3：狂猎重制版》将于9月29日正式上线，同时游戏Steam国区价格也将从此前的149元上涨至199元。值得注意的是，官方确认凡是在GOG、Steam、Epic Games Store、PS5以及Xbox Series X|S平台拥有《巫师3：狂猎》的玩家，均可以在重制版上线后免费升级。此外，原版玩家还将直接获得两部大型资料片《石之心》与《血与酒》。

C | 当人工智能加速由虚向实，随之而来的问题是，这一AI落地的新场景会呈现何种演进路径？其搭载的AI大模型是何种形式？距离机器人的“ChatGPT时刻”还有多久？ 7月19日，在2026世界人工智能大会“智启具身论坛2026：迎接物理AI智能涌现”上，多位业内人士和行业专家就物理AI智能涌现的条件与路径分享了观点。

D | 两部扩展内容将完整包含在《巫师3：狂猎重制版》中，因此此前仅拥有游戏本体的玩家也无需额外购买。在专家看来，只需不到5年的时间，机器人“ChatGPT时刻”就要到来，在此之前，则需要上亿小时级别的物理数据支持。画面方面，重制版将对游戏进行全面升级，包括场景、NPC以及怪物材质优化，植被效果也将得到明显强化。模型与数据飞轮是物理AI持续进化的关键在AI产业主线聚焦大模型之后，业界正渐渐形成共识：下一阶段AI不会停留在生成内容，而会进入真实环境，理解空间、预测变化并完成行动。归结起来，这就是物理AI受到关注的核心动因。那么，该如何发展物理AI？智元合伙人、高级副总裁、具身业务部总裁，觅蜂科技董事长兼CEO姚卯青在现场分享称，物理AI的挑战在于，必须同时打通表征与闭环这两条路线。同时，游戏还会加入重新制作的光影、渲染以及光线追踪效果，进一步提升游戏世界的细节与层次感。前者是对世界的抽象和压缩，人类所有的认知、判断、理性全是以表征为基础的；后者是智能体与环境进行持续的交互，从计算的角度来看，它包含了输入、算法、输出、评价、迭代这样的循环，从生物学角度来看，它就是从一种从感知到理解、决策、行动、环境反馈的一个完整闭环。玩法方面，重制版也并非单纯的画质升级。

E | 官方将对技能树进行重新设计，让不同技能搭配能够更加明显地影响玩家的战斗风格，同时提供更高的构筑自由度，使角色成长体系更加符合现代RPG的玩法体验。《巫师3：狂猎重制版》将于9月29日正式上线。在姚卯青看来，要推动物理AI的发展，主要靠模型与数据两方面作用。本文由游民星空制作发布，未经允许禁止转载。“模型决定起点，数据定义终局，二者相互作用将产生‘飞轮效应’；当飞轮转动，智能涌现只是时间问题。” 具体在模型侧，他以智元构建的三阶段训练架构为例谈到，在该架构中，分为“预训练—后训练—持续学习”三个步骤，即推动视觉语言动作模型（VLA）与世界动作模型（WAM）两条技术路线持续演进，并向统一的世界推理动作大模型（WRAM）迈进，同时从算法、仿真、真机训练层面打通规模化迭代闭环。简而言之，就是让机器人既能边看菜谱边学着直接上灶台炒菜，又要学着理解火候、食材特性，还要反复总结经验，最终培养出一个“既懂原理又会实操”的机器人大厨。

F | 在数据侧，则要依托MEgo系列采集终端、治理平台与真机数据集等，构建覆盖数据采集、治理、训练和部署回流的全链路物理AI数据基础设施，推动真实场景数据持续反哺模型进化。

G | 更多相关资讯请关注：巫师3：狂猎专区。据悉，目前，这套模型与数据协同迭代体系已在真实产业场景中获得验证。“我们相信物理AI智能涌现不是会不会来的问题，它是一定会到来的。”姚卯青预判到，智能涌现只是时间问题，其一定会在行业突破数据墙、表征墙、闭环墙之后，形成这样一套可优化、可泛化、可进化的物理世界AI的进化系统。

H | 数据缺口巨大但智能涌现“一定会来” 数据缺口“上万倍”，业内判断：2到5年迎来机器人ChatGPT时刻对于机器人的“ChatGPT时刻”何时会到来，专家普遍认为，至少需要两年时间，如果发展进程顺利，也不会超过五年时间。其关键在于数据。腾讯首席科学家、腾讯Robotics X实验室主任、福田实验室主任张正友谈到，由于具身智能到最后本质上要跟物理世界交互，因此交互数据是必不可少的。这些数据在一定程度上会产生飞轮效应，即不仅是成功的交互，即便是失败的交互也是格外宝贵的。 “收集数据时放到预训练下，未来的部署时间会越来越短，最后实现零成本的新场景任务复现。”谈及飞轮效应之下，训练数据的构建形式，Dyna Robotics联合创始⼈兼⾸席科学家⻢也骋认为，不同的数据可以采用“金字塔组合”形态，即顶层高质量部署数据+中层海量真机数据+底层更海量的互联网数据。