AI发展路径与当前局限 - 现代AI的黄金配方是神经网络、大数据与GPU的结合，ChatGPT的成功仍基于此配方[4][5] - 单纯依靠扩大数据规模和算力的Scaling Law不足以实现智能突破，当前AI仍难以完成精确计数物体、推导物理定律等对人类简单的任务[1][8] - 距离具备创造力、抽象能力和情感智能的AI系统还有很长的路，需要根本性的技术创新而非简单堆叠算力[1][9] 对AGI概念的看法 - AGI定义模糊，更像营销话术而非严谨科学术语，科学家应关注解决根本性技术挑战而非概念争论[1][7] - AI与AGI的区别不明确，该领域核心问题始终是机器能否像人一样思考和行动[7] 空间智能与世界模型的前景 - 语言智能不足，人类在关键场景依赖空间智能，研究空间智能对机器人、具身智能发展有极大作用[3][9] - 世界模型是推动AI下一阶段发展的关键，能生成完整虚拟世界并让智能体互动推理，是机器人规划操作的基础[9][10] - 空间智能可增强人类在空间理解、物体操作和现实世界任务中的能力，并影响设计、工程和科学发现[10] 机器人技术与创业挑战 - 机器人领域数据极难获取，缺乏结构化动作标注，且涉及物理系统、硬件等复杂因素，"苦涩的教训"不完全适用[15][16] - 自动驾驶发展近20年仍未完全成熟，而三维空间操控物体的机器人技术面临更大挑战[3][16] - AI创业竞争空前激烈，涉及模型技术之争和顶尖人才争夺，World Labs团队拥有约30人[12][14] 历史项目与核心理念 - ImageNet项目收集了1500万张图片、2.2万个物体类别，为现代AI发展奠定基础[5] - AI进步是几代研究者共同积累的成果，而非个人奇迹[6] - World Labs产品Marble能通过一句话或一张图像生成可探索的三维世界，核心关注空间智能而非仅生成视频[11]