对话北京人形机器人创新中心CTO唐剑：世界模型推动具身智能发展
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对话北京人形机器人创新中心CTO唐剑：世界模型推动具身智能发展
出品｜虎嗅科技组 作者｜宋思杭 编辑｜苗正卿 头图｜AI生成
距离唐剑离开学术界，已经过去七年。这七年里，他曾在自动驾驶一线摸爬滚打，见证了AI从“认知”走向“行动”的关键转折。从自动驾驶进入人形机器人领域，唐剑的轨迹聚焦于具身智能发展。
唐剑曾是美国雪城大学的终身教授，研究方向为“AI驱动的系统控制”。在产业化过程中，他意识到传统基于数学建模的控制方式难以满足人形机器人复杂环境需求，基于AI经验驱动的控制更可行，如同游泳运动员通过经验训练而非数学公式掌握技巧。
在对话前，唐剑严谨推敲问题表述；对话中，他用“程度副词”界定观点。他强调世界模型、DeepSeek与具身智能的关系，类比DeepSeek的突破，提出世界模型有望带来具身智能的“DeepSeek时刻”。
世界模型引入奖励机制与强化学习微调，让机器人具备自我优化与认知能力。唐剑认为数据与模型架构待迭代，世界模型是具身智能“必选项”，能帮助机器人理解、预判、行动于复杂世界。北京人形机器人创新中心团队构建“双模驱动”架构，VLM提供奖励反馈，助力世界模型提升物理一致性。
世界模型有三大用途：与机器人大脑形成闭环促进自主学习；直接生成轨迹数据；作为操作模型指导物理行为。行业对人形机器人泛化能力需求推动世界模型发展，其核心目标提升机器人通用性，助力工业、商业、家庭场景落地。目前行业对世界模型无统一定义，视频生成类与具身智能领域模型在物理规律、时空一致性有本质区别。唐剑团队基于视频生成DiT架构，引入VLM与奖励机制，后续将探索新架构以强化物理规律约束。
（声明：该内容经AI精编）
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