5月27日，这位新加盟的复旦大学浩清特聘教授、通用物理智能钻研院首任院长，在复旦大学堂庆科学汇报会上，初次面向全校师生作科学汇报。苏昊作为ImageNet（注：全球超大规模图像数据集，是深度进建与推算机视觉发展的关键基石）的主题贡献者之一、具身智能领域的共同奠基人，其论文目前被引约15万次，在具身智能领域位居全球学者最前列，华人学者中排名第一。这场以“物理智能：从感知到交互”为主题的汇报，是这位领军科学家回国后初次公开齐全论述他的学术蓝图。
“从前30年，科学界投入了大量精力让机械看和读得更领略——鉴别人脸、理解文字、天生图像，但它真的理解这个世界吗？推一下桌上的杯子，它知路会产生什么吗？若是用两倍的力再推一次，大模型能预判杯子的活动轨迹有何分歧吗？”汇报伊始，苏昊用一个朴素的问题引发观多思虑。
他回首了自己从2008年出国至今的钻研过程，“18年间只做了一件事——让机械理解物理世界。”从早期的2D图像感知，转向3D状态理解，再到开发可交互的物理仿真平台，他逐步意识到，要走向通用人为智能，必须把“看”和“做”统一在统一个框架、统一个关环里。为此，他与多所大学和企业的前沿尝试室一路，推动了具身智能的学科界说与社区凝聚。
正是基于这些索求，一条法规浮出水面：机械人实现单一的物体操作技术时，瓶颈在于视觉感知；而复杂操作技术的真正卡点，在于物理理解。
到底什么是物理理解？苏昊用了一幼我人都经历过的场景来诠释——搬纸箱。伸手之前，你的大脑已经起头判断：这个箱子有多沉？箱子扎实吗？这些判断在零点几秒内就实现了，你甚至没有意识到。
“这种能力不是从书本上学到的，而是在无数次触碰、抓握、跌打中打磨出来的。”苏昊说，即便是目前最先进的AI面对同样的场景还是做不到，它能够鉴别出纸箱，却无法知路拿起来是什么感触，“物理理解的性质不是看到了什么，而是给定一个作为，预测它将带来的物理后果。”
他借用认知科学的框架，将智能分为四个层级：感知智能（看懂图像）、空间智能（理解三维几何结构）、物理智能（理解物理交互和因果）、行为智能（做出决策和规划）。
一个值妥贴心的事实是，在天然界中，除了人类之表，第三层“物理智能”极其罕见，目前已知只有鸦科和类人猿等少数动物才具备。乌鸦往瓶子里投石子喝水、灵长类动物使用工具——这不是感知的单一升级，而是一次认知的质变。
从前两年最盛行的世界模型有两类，几何世界模型善于空间理解，视频世界模型善于视觉天生，但它们性质上都没有实现“物理理解”，也无法“预测行动后果”。
“真正必要的是第三类——物理交互世界模型，它既理解空间，又理解物理法规，能预测行动带来的后果。”苏昊说，这种模型目前仍处于较早期发展阶段，“分歧技术路线都在统一个处所碰壁——物理智能层。而瓶颈的另一面就是机缘，谁能率先补上物理智能，谁就有可能界说下一代人为智能的范式。”
这正是苏昊领衔建设的复旦大学通用物理智能钻研院要做的两件大事。第一，推动物理智能的最终实现。构建物理交互世界模型，让机械真正理解“推一下桌上的杯子会怎么”；第二，造就下一个十年的AI领武士才。
“我们看中两点：高品位的科研眼光，能判断什么问题值得去做；还有长周期的索求耐心，能在一个方向上对峙足够久。”苏昊强调，“我们不要只做论文的搬运工，而要做问题的提出者和解决者。”论文不是指标，而是副产品。真正的标尺，是能否在真实世界中实现智能体的有效行动与自主决策。
他给出三个关键词：交叉、交互、验证，并进一步阐释路，物理智能是多学科交叉问题，涉及数学、物理、推算机、人机交互、脑机接口等，因而通用物理智能钻研院不设学科天堑，而是萦绕要解决的问题来汇聚人才。
关于交互，他指出交互数据是物理智能的“石油”�？�1万个幼时别人骑自行车，自己还是不会骑，必须通过自动交互获得物理经验。通用物理智能钻研院将推动仿真平台和真实数据采集双线并行。
在他看来，大说话模型的竞争中，中国是追赶者；但物理智能不一样，全世界都还在统一条起跑线上，主题问题还没有被解决。中国具备产业链蹬着势，面前正是一个有机遇主导方向、界说范式的窗口期。
与此同时必要审慎对待的是，好多demo（注：演示样例）极度杰出，好比机械人叠衣服、做饭、整顿房间，但这些demo与真正的通用能力之间依然存在着关键断层。“由于不足深度的物理理解，短期内达到大说话模型那种泛化水平还不现实，但在更长的功夫尺度上，方向是清澈的。”苏昊说，具身智能将进入造作业、服务业、养老行业等，我们正通往人机共存时期，而这座“桥梁”，则成立在今天对物理智能的扎实索求之上。
他引用复旦校训“博学而埋头，切问而近思”诠释物理智能的钻研哲学：“切问，是从亲身处发问；近思，是从实际中思虑。这和物理智能的步骤论有一种天然的符合——不是只坐在那里想，而是伸出手去碰，在碰撞中获得对世界的理解。这正是我们在复旦要践行的钻研哲学。”
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