" 依然没人确定具身智能到底走向何方，我们都在路上 。 近日一场圆桌上，6 位专家把具身智能当下最核心的几道技术难题摆到了桌面上。 北京通用人工智能研究院 具身机器人中心主任黄思远关注双足人形机器人的全身协同操作；星海图首席科学家赵行聚焦具身基础模型 的训练范式；清华大学深圳国际研究生院助理教授于超推动强化学习框架 RLinf 与 Agentic Robotics 的 融合；元流智能创始人兼 CEO 祝毅晨推进 local manipulation 的端到端数据循环；北京大学人工智能研 究院助理教授李昊轩探索因果推断与具身的接口；Dyna Robotics 联合创始人杨世远则验证百万小时人类 视频的Scaling 潜力。 整场讨论沿着三条线推进。第一条是模型层，VLA 是不是当下最合理的技术路线，世界模型到底是真问题还 是 buzzword。第二条是数据层，100 万小时人类视频能不能换来机器人的 scaling law，多模态与因果信 号如何被更高效地用起来。第三条是落地层，真机强化学习距离规模化还差多远，RSI 的闭环能不能成立， 以及下一阶段最需要被突破的事情究竟是什么。讨论中，专家们贯穿三层的共识可能 ...