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第2026章 智能未来大会：未来ai技术如何改变工作与生活（第3页）

五、自变量机器人王浅：具身智能，AI理解物理世界的“新地基”

前面聊的agent、大模型，大多是在“数字世界”里干活——处理文字、数据、文件；而自变量机器人的王浅，把目光投向了“物理世界”，他提出：具身智能模型是平行于语言模型的“物理世界基础模型”，简单说就是让AI“走进现实，动手干活”。

先区分两个概念：语言模型（比如GPT、通义千问）是“理解数字世界的”，它能读懂文字、分析数据、生成内容，但它不知道“杯子掉在地上会碎”“搬东西要用力”这些物理规律；而具身智能模型是“理解物理世界的”，它能像人一样感知环境、学习物理规律，还能动手执行操作——比如机器人用具身智能模型，能拿起杯子、打开抽屉、走路不摔倒；自动驾驶汽车用具身智能模型，能判断路况、躲避障碍物、平稳转弯。

王浅说，具身智能模型就像AI的“物理课老师”，让AI从“只会纸上谈兵”变成“能动手实践”。比如以前的机器人，只能按照预设的程序干活，一旦环境变了就会出错——比如预设好拿杯子的力度，要是杯子是易碎的，就可能被捏碎；但具身智能模型能通过学习，理解“不同杯子的材质不同，需要用不同的力度拿”，就算遇到没见过的杯子，也能根据物理规律判断该怎么操作。

现在已经有很多具身智能的研发成果，比如北京团队开源的WoW世界模型，能让AI“想象物理世界、预测结果、执行动作”——比如你让它“把杯子放到桌子上”，它能先在脑子里模拟“怎么伸手、怎么抓杯子、怎么放才平稳”，然后再让机器人实际操作，成功率很高。还有工业机器人，用具身智能模型能精准处理复杂的装配任务，比如给汽车零件上螺丝，能根据零件的位置调整力度和角度，不用人工干预；家庭服务机器人，能自己开门、拖地、整理物品，还能避开障碍物，不会撞到家具或人。

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王浅强调，具身智能不是“替代语言模型”，而是和语言模型并行的“另一块地基”——语言模型负责处理“数字信息”，具身智能模型负责处理“物理信息”，两者结合，才能让AI真正融入我们的生活和工作。比如一个智能助手，既能用语言模型帮你处理工作邮件、写报告，又能用具身智能模型帮你整理办公桌、递文件；一个工业AI系统，既能用语言模型分析生产数据、优化流程，又能用具身智能模型控制机器人完成生产操作。

未来，具身智能会渗透到很多领域：制造业的工业机器人、医疗行业的手术机器人、家庭里的服务机器人、自动驾驶汽车、甚至是太空探索机器人，都会依赖具身智能模型，让AI从“数字世界”走进“物理世界”，真正成为能“动手干活”的帮手。

六、PPIO姚星：Agent基础设施，AI时代的“操作系统”

如果说agent是AI时代的“应用程序”，那PPIO的姚星认为，agent的基础设施就是AI时代的“操作系统”——就像Windows、iOS连接电脑、手机的硬件和软件一样，agent基础设施连接着各种agent、设备和人，让它们能协同工作、高效运转。

先想想没有“操作系统”的麻烦：现在很多企业都在自己开发agent，比如客服agent、办公agent、生产agent，但这些agent就像“孤岛”——客服agent不知道客户的订单情况（需要问订单agent），办公agent不知道生产进度（需要问生产agent），互相之间没法沟通，还得人工在中间传递信息，效率很低。就像以前没有Windows系统时，电脑上的每个软件都得单独操作，不能共享文件、协同工作，用起来特别麻烦。

而姚星说的agent基础设施，就是要解决这个问题，它就像一个“大管家”，负责管理所有agent的“记忆、工具和沟通”：第一，统一管理记忆。所有agent都能共享数据，比如客服agent能直接调取订单agent的客户订单信息，不用再单独查询；第二，统一调度工具。比如多个agent都需要用到数据分析工具，基础设施能合理分配资源，不会出现“同时抢工具”的情况；第三，统一沟通标准。不同agent之间能“互相听懂”，比如生产agent告诉办公agent“今天的产量是1000件”，办公agent能直接理解，不用人工翻译或转换格式。

这个基础设施还有两个核心功能：安全管控和可扩展性。安全管控就是给每个agent设定“权限”，比如客服agent只能查看客户的订单信息，不能修改；生产agent只能操作生产设备，不能访问财务数据，避免数据泄露或误操作。可扩展性就是能随时添加新的agent，比如公司新增了“物流agent”，直接接入基础设施就能用，不用重新搭建整个系统。

现在已经有企业在做这样的基础设施，比如阿里云无影的AgentOS，就是一个agent基础设施，能提供安全隔离的运行环境，让多个agent协同工作，还能管理agent的记忆和工具 ；还有学者提出的Agentic File System（AFS），把agent的记忆、工具、外部知识都统一管理，就像电脑的文件系统一样，方便调用和追溯 。姚星预测，未来不会有企业再单独开发“孤立的agent”，而是都会基于统一的基础设施，开发自己的专属agent，就像现在的软件都基于Windows或iOS系统一样，这样才能实现“多agent协同”，真正发挥AI的价值。

比如一个制造企业，基于agent基础设施，能实现“订单agent-生产agent-物流agent-售后agent”的全流程协同：订单agent接到客户订单后，自动把信息传给生产agent，生产agent安排生产计划，生产完成后通知物流agent发货，物流agent把物流信息同步给售后agent，售后agent随时解答客户的物流咨询——整个过程不用人工干预，效率大大提高。

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