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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。