12月18-19日，第六屆中國機器人行業(yè)年會在杭州舉行。這場匯聚了超2000名行業(yè)專家企業(yè)家及從業(yè)者的年度盛會，已成為解碼機器人技術(shù)與商業(yè)未來的高端對話場。

機器人大講堂特現(xiàn)推出系列深度報道，梳理大會現(xiàn)場行業(yè)頂尖專家與知名企業(yè)的核心洞見，探尋中國機器人在具身智能時代的破局之路。

本期聚焦：【劉揚】Hyper-VLA與世界模型：驅(qū)動具身智能邁向“理解世界，可靠執(zhí)行”新范式

劉揚 原力無限聯(lián)合創(chuàng)始人

當(dāng)行業(yè)興奮地談?wù)摼呱碇悄軙r，我們究竟在談?wù)摍C器人能力的哪個階段？2025年，行業(yè)見證了單筆數(shù)億美元的巨額融資，也見證了技術(shù)路線從VLA到世界模型的快速迭代，但如何讓機器真正理解物理世界并作出可靠行動，仍是橫亙在理想與現(xiàn)實之間的核心挑戰(zhàn)。

最近，原力無限聯(lián)合創(chuàng)始人劉揚在第六屆中國機器人行業(yè)年會上，為狂奔的行業(yè)提供了一份冷靜的能力分級清單與一套聚焦閉環(huán)的破局方法論。本篇報道將完整梳理他的分享，看一家融合了頂尖學(xué)術(shù)研究與資深智駕工程經(jīng)驗的團隊，如何嘗試為具身智能繪制一幅從現(xiàn)實場景反推的漸進(jìn)式技術(shù)路線圖。

▍認(rèn)知原點：為具身智能厘定L0到L5的能力階梯

面對快速拓展的從機器人到具身智能的行業(yè)概念，劉揚首先回歸本質(zhì)，提出了一個關(guān)鍵框架。他借鑒自動駕駛的分級邏輯，將具身智能也劃分為從L0到L5的漸進(jìn)式能力階梯。

“從L0到L5也是機器人從具備一些簡單的能力，通過在本體、大腦，逐步往前演進(jìn)，到逐漸接近人”他認(rèn)為，明確當(dāng)前技術(shù)所處的級，不僅定義了從簡單執(zhí)行到完全自主的終局，更關(guān)鍵的是，它為不同發(fā)展階段的企業(yè)指明了“此刻最應(yīng)攻克什么”的現(xiàn)實坐標(biāo)。

基于以上框架，原力無限將自身定位為以具身大腦為核心，開發(fā)通用與專用兩類機器人，并由該系統(tǒng)統(tǒng)一控制，以切入不同場景，推動技術(shù)落地。

▍痛點診斷：傳統(tǒng)VLA為何難以實現(xiàn)可靠閉環(huán)？

在明確了目標(biāo)階梯后，劉揚犀利地指出了當(dāng)前主流路徑VLA（視覺-語言-動作模型）的內(nèi)在局限性。他認(rèn)為，盡管VLA火熱，但其本質(zhì)上仍是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的、開環(huán)的記憶與關(guān)聯(lián)模型，這導(dǎo)致三大核心缺陷。

一是閉環(huán)能力缺失。執(zhí)行動作后缺乏對結(jié)果的預(yù)測與反饋調(diào)整，無法形成“感知-推理-執(zhí)行”的完整閉環(huán)；二是仿真與現(xiàn)實存在鴻溝。在仿真環(huán)境中訓(xùn)練的策略，難以直接遷移到復(fù)雜多變的真實物理世界；三是缺乏因果推理。模型無法進(jìn)行“反事實推斷”，即理解“如果不這樣做，結(jié)果會如何”，導(dǎo)致在動態(tài)環(huán)境中適應(yīng)性差。

“如果沒有打通閉環(huán)，后面所有要做的泛化和閉環(huán)的能力是很難去實現(xiàn)的?！眲P總結(jié)道。這構(gòu)成了他們所有技術(shù)探索的起點：必須構(gòu)建一個能持續(xù)學(xué)習(xí)、具備因果理解并能穩(wěn)定泛化的閉環(huán)系統(tǒng)。

▍破局三徑：用持續(xù)學(xué)習(xí)與因果推斷重構(gòu)智能內(nèi)核

基于上述診斷，原力無限規(guī)劃了三條相互關(guān)聯(lián)的突破路徑，旨在為具身智能構(gòu)建一個更強大的“大腦”。

第一是開發(fā)可持續(xù)學(xué)習(xí)的Hyper-VLA。在自有Hyper-VLA基礎(chǔ)上，建立“Real2Sim2Real”的持續(xù)強化學(xué)習(xí)機制。其核心是讓模型能在真實與仿真世界間持續(xù)交互、進(jìn)化，并防止在學(xué)習(xí)新任務(wù)時遺忘舊技能，實現(xiàn)知識的有效積累與遷移。

第二是做因果世界模型（Causal World Model）。突破純數(shù)據(jù)驅(qū)動范式，嘗試構(gòu)建能理解因果關(guān)系的世界模型。通過語言引導(dǎo)感知與推理，讓機器人不僅能看、能做，更能理解為什么要這么做，從而提升在未知場景中的泛化與決策能力。

第三是進(jìn)行VLA與世界模型的深度融合。這并非二選一，而是尋求將VLA的精確執(zhí)行能力與世界模型的推理泛化能力強擬合。目標(biāo)是打造一個“大腦”負(fù)責(zé)因果推理與規(guī)劃，“身體”負(fù)責(zé)精準(zhǔn)控制的協(xié)同架構(gòu)，實現(xiàn)閉環(huán)自主進(jìn)化。

劉揚坦誠，這些方向面臨巨大挑戰(zhàn)，如高保真仿真環(huán)境的構(gòu)建、知識遷移中的遺忘問題等。公司正與學(xué)界及產(chǎn)業(yè)伙伴合作攻堅，并已走出實驗室，在真實場景中驗證迭代。

▍場景驗證：以專用機器人實現(xiàn)商業(yè)閉環(huán)，反哺通用智能

所有前沿技術(shù)最終需要價值的錨點。目前，原力無限FORCE系列專用機器人（為新能源汽車提供自動充電服務(wù)）已在超20城、200多個商業(yè)標(biāo)桿場景落地，效率提升3-4倍，服務(wù)于千家萬戶，形成了健康的商業(yè)閉環(huán)。與此同時，自研的通用人形機器人AD系列也在穩(wěn)步推進(jìn)。原力無限全年獲得訂單超4億元人民幣，在2025年10月，公司簽署單筆2.6億元人民幣具身智能商業(yè)訂單，創(chuàng)下全球同類賽道最大單筆紀(jì)錄，此外，多款產(chǎn)品將在明年初陸續(xù)發(fā)布。

這種“專用與通用并舉”的策略，揭示了他們的核心邏輯：聚焦具身大腦研發(fā)，助力本體場景落地，定義下一代具身智能——以專用場景的商業(yè)化落地，驗證技術(shù)、積累數(shù)據(jù)與資本，同時以通用機器人的研發(fā)，探索技術(shù)邊界與未來范式。

▍范式啟示：長跑中的耐心與聚焦

劉揚的分享，為行業(yè)提供了一種稀缺的系統(tǒng)工程視角：不為追逐單一技術(shù)熱點，而是為整個理解與執(zhí)行的黑箱問題，繪制一份需要長期填寫的技術(shù)清單。

他們的實踐表明，在具身智能這場注定漫長的競賽中，勝利或許屬于那些能同時做好兩件事的團隊：一是以嚴(yán)謹(jǐn)?shù)墓こ谭椒ㄕ?，將宏大的智能愿景分解為可逐個擊破的技術(shù)模塊；二是始終保持對真實場景的敬畏，在解決具體問題的閉環(huán)中，讓技術(shù)獲得持續(xù)進(jìn)化的燃料。這不僅是原力無限的路徑，也可能是在通往通用智能道路上，一種更為穩(wěn)健的生存與發(fā)展哲學(xué)。