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“具身智能真正的‘涌现’是跨任务跨场景的
，最好的本体将萌生于中国 。 ”

5月29日，在2025张江具身智能开发者大会“具身·无界：智能模型的范式创新与架构革命
”论坛期间 ，联汇科技（OmAI）CEO兼首席科学家赵天成在接受澎湃新闻记者采访时作出上述表述。

随着具身智能浪潮的兴起
，为了让机器人能真正理解物理世界，视觉语言模型（VLM）、视觉语言动作模型（VLA）等具身智能大模型应运而生
。当前 ，如何让具身智能像人类一样进行规划与操作
，成为学术界与产业界共同面临的挑战。

赵天成毕业于卡耐基梅隆大学计算机系，在视觉语言模型领域有着多年的深入研究 ，多次担任国际顶会领域主席
，是国家重点研发计划（青年科学家）项目负责人 。其创办的OmAILab人工智能实验室在今年2月推出了VLM-R1开源视觉语言大模型，采用生成式奖励处理优化（Generative Reward Processing Optimization, GRPO）强化学习技术 ，将DeepSeek R1的方法从纯文本领域迁移到了视觉语言领域
，目前在GitHub上已获得近5000颗星
。

“当前具身智能模型的发展状态，与2017年 、2018年的大语言模型有相似之处 ，呈现出百花齐放的态势，存在诸多技术路线。但方向较为明确
，就是构建‘世界模型’ 。”赵天成表示，目前全球各实验室在实现世界模型方面均有各自不同的思路 ，“成熟的VLM模型
，其理解与生成功能目前仍是分离的
。我们正开展研究，探索如何实现统一结构 ”。

对于VLM-R1的走红 ，赵天成称
，最初发布的目的是让模型能够更好地进行复杂物体理解与视觉推理，目前社区已基于其开放框架衍生出众多新应用 。

“终端用户真正需要的是一个能交付结果
、完成任务的完整智能体（Agent）
。我们团队专注的是可以实际部署于物理终端的智能体 ，不论是机器狗、无人机还是摄像头
，都可以变成智能体。
”赵天成认为，智能终端面临的挑战比单模型层面要大得多 ，具身智能绝非仅凭一家公司之力便可做成
，必然会存在生态分层的商业模式，“中国的制造业实力强劲 ，当下并非一两家，而是有十几上百家企业在从事硬件本体研发 。我们专注于做好‘大脑’（AI能力）部分
，与从事本体研发 、打造‘小脑’（运动控制）的公司展开合作，这才是效率更高的商业模式 ，可以推动机器人真正进入良好的发展循环”
。

赵天成强调
，中国在具身智能领域具备显著优势，尤其是在供应链制造业和数据方面。他以小脑系统为例表示 ，“小脑和硬件的高度吻合意味着
，在中国更有机会萌生出最好的本体，我认为这是具有较高确定性的事情 ” 。

赵天成同时也向记者透露 ，其团队近期将推出机器人大脑平台
，旨在通过与更多硬件厂商合作，使智能硬件超越单纯硬件属性 ，成为能结合应用场景的智能体。

据赵天成介绍
，上述机器人大脑涵盖语言交互
、3D空间感知、记忆以及决策执行控制四大板块，能够依据应用场景实现快速定义
。

在当天的论坛上 ，赵天成便以移动机器人智能体为例，展示了其VLM在服务场景中融合多模态感知 、长程记忆与自适应决策的完整闭环案例：机器狗结合地图与视觉进行导航
，寻找目的地并完成相应动作，随后凭借记忆实现自主返航。

赵天成强调 ，物理终端智能体与普通智能体存在一个显著差异
，就是必须要“快”，要确保响应的时效性 ，“不能出现我说一句话
，机器人过了很久才行动的情况，这是任何人都无法接受的
” 。

他表示 ，可以通过强化学习
，使更小的模型能够解决特定场景的复杂任务，进而提高响应速度；也可借助模型结构的改进 ，例如替代类似GPT的自回归生成方式
，采用一次性生成一套方案的方法，从本质层面实现提速
。“对于一些特别复杂的逻辑判断 ，现在总体来说会慢一些，可能还需要一两年时间去不断进化”。赵天成预测道 。

那么
，具身智能的AGI（通用人工智能）何时能够到来？赵天成认为，一定是通过海量的某种学习方式 ，使其涌现出智能
，“真正的涌现应当是跨任务跨场景的，而不仅仅是抓取
、叠衣服等初级能力 ”
。

技术开源打破“单一阵营
”的壁垒 ，机器人大脑平台提供了从理论模型到物理终端的转化工具
，协同创新正加速推动具身智能技术的迭代发展。