具身智能迎来爆发式增长，未来路在何方？

2025智能机器人关键技术大会 清华大学交叉信息研究院助理教授高阳 说，机器人数据采集成本高（需遥操作+物理交互），且难以用语言描述 （如游泳），形成"无智能-少机器人-少数据"的恶性循环，可利用互联网视频数据，通过跟踪视频中物体运动预 训练模型，再迁移到机器人遥操作数据微调，结合强化学习，解决仿真与现实差距。 在具身智能的通用泛化能力构建方面， 智源具身多模态大模型中心负责人、北京大学计算机学院助理教授仉尚航 认为，构建具身快慢系统是具身智能从"单一任务/本体"迈向"通用泛化"的关键路径，分别以"大脑（推理）+小脑 （控制）"的分层快慢系统和VLA端到端快慢系统两条技术路线，解决跨本体（如机械臂、人形机器人）与场景的 泛化性问题。 大会接受各项商务合作，欢迎垂询具体合作形式。 张老师：13305713232（微信同号） 谷老师：18355423366（微信同号） 详细会议介绍参看往期文章： （点击蓝字跳转） 报名开启｜顶流期刊征+2025智能机器人关键技术大会盛会将至！ 展览展示｜抢位2025智能机器人关键技术大会！高曝光商务合作虚位以待，共赴解锁新机遇 征文通知｜投稿2025智能机器人关键技术大会，年底可 ...