当前AI机器人技术瓶颈 - 现有机器人无法实现人类直觉式工具使用，每次交互都需重新认知工具[2] - 主流多模态模块融合范式存在表征瓶颈，跨模态信息传递导致关键细节丢失[6][7] - 模块化设计阻碍物理世界因果规律学习，无法实现整体性具身理解[8] 统一架构革命性方案 - 主张端到端统一架构，消解视觉/语言/行动边界为单一信息流[4][10] - 核心是将所有模态转换为共享高维token序列，实现跨模态无损交互[11][12] - 采用多任务多模态生成监督机制，强制建立深层跨模态对应关系[12] 涌现的具身多模态能力 - 符号-空间推理：二维图形解构→字母组合理解→三维物理操作同步完成[17][18] - 物理空间推理：在潜在空间直接推演重力约束/结构稳定性/操作因果链[19][20] - 自主探索能力：整合视觉/记忆/常识构建连贯推理链条实现环境交互[22][23] - 视频学习能力：从人类操作视频推断深层意图并自主执行协作任务[26][27] 范式转换的本质特征 - 实现感知/推理/行动并行融合处理，替代传统串行模块化流程[30][31] - 统一表征空间使机器人能同时处理物理属性/任务作用/空间约束/动作规划[31] - 架构突破使跨模态因果推理和通用操作能力自然涌现[32][34]