“过去二十年，我们经历了智能手机时代，智能汽车时代。我认为，下一个时代的物理智能终端，就是智能人形” 作者丨邓哲敏 齐铖湧 编辑丨齐铖湧 2026年7月14日当地时间上午十点，悉尼ICC中心，机器人国际顶会RSS 2026 迎来了重磅的“青年成就奖”（Early Career Sportlight）颁奖时刻。 香港大学助理教授李弘扬登场，成为这一荣誉设立22年来首位获奖的国人学者，并发表了现场演讲。 RSS2026 青年成就奖每年仅授予极少数学者，今年仅4位，与 Best Paper、Test of Time Award 等一道，被视为每届RSS 最具含金量的荣誉之一。 与当下AI会议动辄万人的大网场对比，RSS 更强调人与人之间面对面的交流，也更关注论文本身的质量。用李弘扬的话来说，RSS 向来以单轨制、小规模、高门槛著称，是一个非常old school的顶会。 然而，站上这个极具传统底蕴讲台的李宏扬，却是一个彻头彻尾的跨界破局者。 从自动驾驶领域到具身智能，从2022年百强影响力AI论文BEVFormer、CVPR 2023最佳论文UniAD（近十年来大陆学术机构唯一获此奖项的工作），再到具身百万真机数据集，他的研究轨迹并不古板唯一。 同时，他也是一个非常愿意拥抱变化的学者。 在与AI科技评论（雷峰网公众号）的对话中，李弘扬提到，这届RSS 正在拥抱变化："从200人到700人，它也在 embracing new trending。"而他本人，恰恰是这种变化的缩影，从学术界走向产业界，从自动驾驶跨界具身智能，从单一技能栈走向全身协调。 谈到学术，他大聊特聊港大的学术氛围；谈到产业界，他希望自己未来成为"具有科学家精神的企业家"，并直言非常欣赏智谱AI创始人唐杰，尽管不认识对方，但他依然认为对方是"大学老师里面创业第二成功的"，当追问第一是谁，他则给出另一个让人信服的答案。 与此同时，他也是一个充满passion的学者，对话中，他反复提及一个他努力说服自己、也推动行业的概念——智能人形，他认为，全身智能（WBI）将是继智能手机、智能汽车之后的下一个物理终端载体，情到深处，他甚至试图“pua”AI科技评论的同学，称我们此时此刻聊出的“智能人形”词汇，在未来十年会成为一个家喻户晓的存在。谈及此处，他眼里有光，尽管前一天只睡了两个小时。 一个月前，他曾在公开场合笑称自己将不再“进行”公开学术演讲，潜心“产品经理”，我们很期待和他聊聊获奖感受和他的心路历程，才有了今天的对话。 以下是AI科技评论（雷峰网公众号）与李弘扬的对话，在不改变原意的前提下进行了编辑整理： ▎AI科技评论：恭喜斩获RSS青年成就奖，WBI工作里哪项突破帮您拿下该奖项？ 李弘扬： 我觉得其实最重要的就是 UniAD，端到端自动驾驶。今天主持人Dylan Shell在介绍我的时候，重点提到了三个项目：BEVFormer、UniAD 和 Agibot-World。这几个工作应该是大家最熟悉、也最有代表性的成果。 当然，这个奖不会只看一篇论文。过去几年，我们还做了很多其他工作，比如在具身智能方向与智元合作建设 AgiBot World 百万真机数据集，也持续组织机器人竞赛、推动社区发展。最近，我们又开始探索 Whole-body Intelligence（全身智能）这条新的技术路线。 所以我更愿意把这个奖理解为一种长期积累的认可。它既包括研究成果，也包括社区贡献，以及我们一直在尝试推动机器人领域向前发展的努力。 ▎AI科技评论：您的全身智能（WBI）和普通机器人VLA模型核心区别是什么？ 李弘扬： 其实大部分人都是不太看好全身智能的，觉得很难；或者说大部分人还没意识到这个点。如果观察今天整个具身智能的发展，会发现大家主要沿着两条路线往前走。一条是上半身，重点在 VLA、灵巧操作、高自由度操作能力；另一条是下半身，重点在各种 contact-rich 的运动控制，比如踢足球、打乒乓球，以及机器人与环境发生复杂接触时的控制能力。这些方向当然都很重要，但在我看来，它们最终都会汇聚到同一个问题，如何实现全身协调。 真正困难的，不是分别把上半身和下半身做好，而是如何让机器人在真实环境中，把感知、决策、运动控制、灵巧操作全部统一起来，根据环境变化实时协调全身完成任务。这意味着，它面对的不再是某一个技能，而是整个技能体系。它对算法、数据、控制、硬件，以及整个机器人系统的要求都会高得多。 所以，我们提出了 Whole-body Intelligence，希望解决的就是这个问题。我认为，这是具身智能真正的“Touch High”——真正决定机器人能否进入千行百业的关键问题。更多详细技术细节，参见源策官网：https://www.archon.tech/blog/whole-body-intelligence。 ▎AI科技评论：刚才演讲中有个视频是打乒乓球，机器人倒了，大家都笑了。 李弘扬：（笑）大家都喜欢看机器人摔倒。但实际上，这恰恰说明全身协调能力的重要性。 很多人会把机器人摔倒理解成控制没有做好，但真正的问题是，当机器人开始执行越来越复杂的任务时，它必须同时兼顾运动控制、环境交互和灵巧操作，任何一个环节出现问题，都可能导致整个系统失衡。尤其是现在越来越多机器人都装上了灵巧手，摔倒的代价其实非常高。我们自己也买过一些灵巧手，基本上摔一次就容易损坏。机器人不像软件系统，很多问题都是要付出真实硬件成本的。 所以，全身智能不仅关系到机器人能不能完成任务，也关系到机器人系统是否真正可靠、是否能够长期稳定运行。 ▎AI科技评论：您出身自动驾驶领域，哪些技术用到了WBI研发中？ 李弘扬：自动驾驶给我最大的启发，其实不是某一个算法，而是如何做 scale up。 真正进入产业以后，你会发现，决定模型上限的不只是模型本身，而是整个 AI 基础设施。包括数据怎么采、怎么管理、怎么保证质量和多样性，模型如何训练、部署、持续迭代，这些才是真正支撑一个大模型不断进化的能力。这些经验后来几乎都迁移到了具身智能。 所以，我们今天做机器人，也特别重视数据基础设施。如何建立高质量、规模化、多样化的数据采集体系，如何形成模型训练、部署、回传、再训练的闭环，这些都是自动驾驶行业已经验证过的方法。 我一直觉得，学术界和工业界并不是对立的。学术界负责提出新的思想，比如 Transformer、世界模型以及很多基础理论；工业界则负责把这些思想真正做成可规模化落地的系统。但现在，两边多少有一点彼此割裂，甚至互相看不上。我觉得这是不应该的。 我自己正好经历过两个世界。一方面，我一直在大学做原创研究；另一方面，这几年也和很多产业伙伴合作，参与量产项目。所以我越来越相信，真正大的技术突破，一定来自学术创新和产业工程能力共同作用。 ▎AI科技评论：未来，大学教授和创业者这两个身份，如何平衡？ 李弘扬：未来，我的重心会更多放在创业上。学校还是会继续支持原创研究，源策未来更多聚焦在机器人规模化应用。原因也很简单，很多真正影响行业的事情，仅靠论文是不够的，它最终还是要落到产品和产业里。学校更适合做一些小而精的原创工作，而创业公司可以把这些原创思想真正变成一个完整的系统，并持续迭代。 所以，这两个身份并不是冲突的，而是承担不同的使命。 ▎AI科技评论：您怎么定义你的创业目标？ 李弘扬：我们的目标一直很明确，就是打造世界领先的具身大脑。 这里说的具身大脑，其实更多是一个算法概念，而不是严格意义上的生物学概念。很多人听到大脑、小脑、中脑，会以为我们是在做仿生。但实际上，我们只是借用了这些概念，去描述机器人不同层级的智能系统。比如，Foundation Model 可以负责高层决策和理解，底层控制系统负责运动执行，中间还有规划、协调等不同模块。它们共同组成了我们理解的具身大脑。所以，具身大脑并不是某一个模型，而是一整套能够驱动机器人完成复杂任务的智能系统。 ▎AI科技评论：未来两年在产业界的生态位，有考虑过么？ 李弘扬：这是一个非常重要的问题。如果真正去做 Whole-body Intelligence，你会发现，算法和硬件其实很难完全分开。比如摄像头、灵巧手，甚至整个机器人本体，都需要围绕全身协调重新设计。很多时候，仅靠现有硬件，很难把算法能力真正发挥出来。 所以，我们未来有两种可能。一种是和优秀的机器人厂商深度合作，由源策提供具身智能算法，把 Whole-body Intelligence 做到行业最好。另一种可能，是进一步走向全栈，把算法和硬件一起重新定义，推出真正面向下一代机器人的智能系统。无论是哪一种，源策未来最核心的定位都不会变——专注于打造世界领先的具身智能系统。 ▎AI科技评论：您提到一个新概念：智能人形。为什么一直强调这个词？ 李弘扬：因为我觉得，行业需要一个新的目标。过去二十年，我们经历了智能手机时代，又进入了智能汽车时代。每一个时代，都会有一个代表性的物理终端。我认为，下一个时代的物理智能终端，就是智能人形（Intelligent Humanoid）。而支撑智能人形的核心技术，就是 Whole-body Intelligence（全身智能）。 今天大家讨论更多的是灵巧操作、运动控制、VLA，或者某一个具体能力。但这些都是局部能力。真正决定机器人能否走进真实世界、进入千行百业的，是它能不能把所有能力统一起来，实现全身协调。 所以，在我看来，Whole-body Intelligence 才是下一阶段真正值得投入的问题。 ▎AI科技评论：你希望智能人形成为一个新的行业概念？ 李弘扬：是的。一个新概念不会因为第一次提出，就立刻成为行业共识。它需要不断地被讨论、被验证、被实践，最终才有可能成为大家共同使用的语言。 Whole-body Intelligence 也是一样。它不是某一种算法，也不是某一个模型，而是一套完整的能力体系，包含感知、决策、运动控制、灵巧操作、导航等所有能力，同时还要和数据、硬件、训练体系深度结合。 相比讨论某一个局部能力，我更希望行业开始讨论机器人整体的智能架构。 ▎AI科技评论：所以，您认为未来行业竞争的核心，不再只是某一个模型或者某一种能力？ 李弘扬：我觉得最终一定会回到系统能力。未来真正有竞争力的，不会只是一个 VLA，也不会只是一个运动控制算法，而是一套完整的全身智能系统。机器人真正进入真实世界以后，它面对的是开放环境，而不是实验室里的单一任务。这意味着，它必须同时处理运动、操作、感知、规划等各种问题。所以，全身智能不是简单地把几个模块拼在一起，而是要让整个机器人像一个完整的生命体一样协调工作。 ▎AI科技评论：创业以后，您有没有找到一个榜样？ 李弘扬：我一直很欣赏智谱的唐杰老师。在我看来，他代表了一类我特别认可的人——具有科学家精神的企业家（Researcher Founder）。 科学家精神意味着，你仍然坚持原创，坚持长期主义，坚持解决真正重要的问题；企业家精神意味着，你愿意把这些研究真正做成产品、做成产业，去影响更多人。我希望自己未来也是这样的人。如果说大学老师创业，我认为他是第二成功的人，最成功的是汤晓鸥老师；如果看仍然活跃在产业里的创业者，我觉得唐杰老师是我非常敬佩的一位。 ▎AI科技评论：从大学教授到创业者，这种身份变化，对您来说最大的不同是什么？ 李弘扬：最大的不同，是思考问题的尺度变了。以前做研究，更关注一篇论文、一个算法、一项技术突破。现在创业，我会更多去思考，这项技术五年、十年以后会不会真正改变行业，它能不能变成一个完整的产业。所以，我现在经常提醒自己，要站在更长的时间尺度去看问题。 Whole-body Intelligence 这条路，今天一定会有人质疑。有人会觉得，现在应该先把灵巧手做好，或者先把底盘做好，再去讨论全身协调。这些观点我都理解。但我相信，真正重要的问题，往往在一开始都不是主流。如果今天没有人去做，全身智能永远不会发生。所以，即使这条路很难，我们也希望一直做下去。 ▎AI科技评论：您在RSS分享 Whole-body Intelligence，会不会感受到一些来自传统机器人领域的质疑？ 李弘扬：我觉得 RSS 确实有它非常独特的传统。它一直保持着小规模、单轨制、高质量的特点。相比现在很多 AI 会议动辄几千人、上万人，RSS 更强调人与人之间面对面的交流，也更关注论文本身的质量。这也是它非常有魅力的地方。但与此同时，我也明显感觉到，RSS 正在拥抱新的变化。比如今年参会规模相比过去有明显增长，从过去大约两百人的规模，到现在接近七百人。越来越多产业界的研究者、创业者开始参与进来。 所以我觉得，RSS 依然保持着自己的学术传统，但它并不是封闭的。它可以保持 old school 的精神，同时拥抱新的技术趋势。 ▎AI科技评论：现在很多 AI 领域的大突破都来自工业界，您怎么看未来两者的关系？ 李弘扬：我觉得未来不会是谁取代谁的问题。工业界有规模优势，有数据、有算力、有工程体系；学术界则更擅长提出新的问题、新的方法和新的理论。真正大的突破，往往发生在两者结合的地方。自动驾驶就是一个很好的例子。过去很多技术，包括深度学习、Transformer 等，都来自学术界长期积累。但最终真正推动行业变化的，是工业界把这些技术通过大量数据和工程体系做成了可落地的产品。具身智能也会经历类似过程。 我们既需要原创性的算法突破，也需要大规模数据、硬件和产业体系支撑。所以，我不认为学术界和工业界应该互相竞争，而应该形成更紧密的连接。 ▎AI科技评论：AgiBot World数据集的经历，如何助力WBI的多段式模型训练？ 李弘扬：我觉得目前具身智能数据的发展，已经进入了一个新的阶段。过去大家强调数据规模，比如百万条轨迹、百万次采集。但实际上，数量并不是唯一指标。真正重要的是数据质量和多样性。比如一个数据集看起来有百万条数据，但如果大量样本来自相似场景、相似动作，那么它对模型泛化能力的帮助可能有限。所以未来机器人数据的发展方向，一定不是简单追求更多，而是追求更高质量、更丰富、更接近真实世界的数据。这也是为什么我们一直强调数据基础设施。机器人面对的是开放世界，它需要的数据不仅是完成任务的数据，更是能够帮助模型理解物理世界的数据。 ▎AI科技评论：最后，如果让您总结未来具身智能的发展方向，您最希望行业关注什么？ 李弘扬：我希望大家不要只关注某一个单点能力。机器人真正走向现实世界，需要的是完整智能体系。它需要像人一样理解环境、做出决策、控制身体、完成复杂任务。所以，我认为未来最重要的问题就是 Whole-body Intelligence。这条路一定很难，也会有很多争议。但如果我们相信机器人最终要成为下一代智能终端，那么就必须有人去探索这个问题。 ▎写在最后：一个来自悉尼现场的提问 在采访的尾声，李弘扬向我们透露了一个小遗憾：他本来想在演讲现场发起一个投票，但因故未能实现。 作为一位横跨两界、刚刚斩获青年成就奖的“产品经理型学者”，他留下的这个问题，不仅是对他自身职业轨迹的注脚，更是对整个具身智能行业未来走向的终极拷问。 今天，我们决定在《AI科技评论》将这个未完成的投票接力下去。 一个人读论文太孤单，一群人刷顶会才好玩。 RSS 2026 召开在即，我们正在召集一波含金量极高的 AI 研究者。群内主打实时论文跟踪与硬核技术探讨，拒绝灌水。 ? 进群传送门： 扫码进群或添加微信Luyoyo_2026，备注：论文群 + 关注的 AI 方向。 搞科研/搞技术，信息差很重要。 来，一起快人一步！ 上车，带你看遍全球 AI 顶会精华 可独家畅览： 专家演讲PPT 大会报告全文 热门论文解读 学术新星访谈 扫描上方二维码 或点击「阅读原文」关注专区。
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