清华教授解析具身智能核心：十年锤炼如同全红婵，交互训练助其成长

在2025浦江创新论坛的"具身智能前沿技术和标准创新论坛"中，清华大学人工智能研究院智能机器人中心主任孙富春教授发表了主题演讲，阐述了他对具身智能发展的关键见解。他强调，发展的具身智能必须具备两大核心特征：环境适应能力和知识迁移能力。

生物发育机制的启示

孙富春教授以人类运动能力的形成为例，深入解析了这一概念的科学依据。他指出，人类的肢体协调性和运动能力是通过大脑神经系统的不断调整得以完善的。当某项动作经过反复练习时，大脑皮层会产生特定的神经通路变化，这种生理性转变过程正是"发育"的本质特征。

他以奥运跳水冠军全红婵的训练经历作为典型案例："长达十年的专业跳水训练，不仅使她获得了专业运动员的理想体态，更重要的是在大脑神经系统中形成了极其精准的动作控制模式。"

传统AI模型的局限性

针对当前人工智能发展的瓶颈问题，孙富春教授指出了现有模型的根本缺陷。他认为传统系统过分依赖离线数据集训练，缺少与环境实时互动的能力。

他表示："这些系统最大的问题是缺乏感知和行为之间的有效验证机制，其知识更新过程缺少关键的内部反馈回路。"相比之下，真正意义上的具身智能应该能够在物理世界的交互中实现认知进化。

技术突破的关键路径

孙富春教授提出了具身智能系统发展的核心技术架构。

他强调："要实现智能体的进化，必须建立完善的多模态感知系统。"这需要整合多种感官数据流，包括机械臂触觉反馈和环境空间认知等。

最重要的是构建自校准机制，使系统能够在执行过程中持续优化认知模型。这种自我修正能力被认为是具身智能成熟的标志性特征。

专业化训练的必要性

针对业内关于"过度专业化是否有益"的讨论，孙富春教授给出了明确的回应。

他用运动员训练的例子说明："正是通过长期的专业化训练，运动员才能在神经肌肉调控层面达到最佳状态。"这种经过实践验证的发展模式，对机器智能的开发具有重要的参考价值。

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