关键技术

SeeAct AI穆尧:具身智能终局,一定是从“被训练”走向“自我进化”|物理AI50人

雷峰网·2026/9/24 09:19:00🔗 原文

📋总体概括

雷峰网「物理AI50人」栏目专访SeeAct AI创始人穆尧。他提出具身智能的核心瓶颈不是数据而是经验,机器人缺少在真实环境中积累的交互反馈;并判断具身智能的终局路线必然是从当前主流的「被训练」范式走向「自我进化」,即机器人在物理世界中自主试错、持续迭代能力。该观点为当下依赖遥操作数据采集的训练路线提供了另一种思考方向。

⚡关键信息

  • ▸SeeAct AI穆尧接受雷峰网「物理AI50人」栏目专访,探讨具身智能发展路线
  • ▸穆尧核心判断:机器人真正缺的不是数据,而是经验
  • ▸他认为具身智能终局是从「被训练」走向「自我进化」
  • ▸专访由李秋悦撰写、吴彤编辑,发布于雷峰网

🔥犀利点评

「缺的不是数据而是经验」这句话听起来漂亮,但经验本质上就是高质量交互数据,把概念换个说法并不等于解决了数据从哪来的问题。自我进化听着性感,可真实物理环境试错成本高、回报稀疏,安全兜底怎么做没人讲清楚。方向判断没错,但从口号到可复现的系统能力,中间隔着最难啃的工程鸿沟,且听其后续产品能否自证。

本文由本站自动聚合,以下为原始来源:前往 雷峰网 阅读全文 →