智源黄铁军谈AI发展：未来两三年机器人有望达人类水平，多领域应用可期

通用具身智能与世界模型

6月13日，在2026智源大会现场，智源研究院理事长黄铁军与智东西等媒体交流70多分钟，回答24个问题，涉及具身智能、世界模型等话题。他认为企业用VLA等技术解决特定场景合理，智源追求通用具身智能，即机器人像人一样在任何场景自主应对。VLA是视觉、语言、动作三个模型拼接，世界模型是在同一模型中完成感知、认知和动作预测，两者有本质区别。未来两三年，机器人有望在日常工作达人类水平，但需突破物理常识理解和能耗控制难点。

数据变革

黄铁军提出未来数据采集将从离线走向实时在线，穿戴传感、脑机数据会成为训练世界模型、具身智能最核心的数据来源。

医疗AI领域

在医疗AI领域，智源与安贞医院合作的心脏AI系统已达细胞级精度，在手术中已实际应用，未来一到三年内将逐步产品化，并覆盖全科室。

AI意识与安全

谈及AI意识与安全，黄铁军认为狭义的人类意识尚未出现，但从行为角度，AI已表现出类似有意识的反馈。对于自进化风险，他坦言“可行但不可控”，但不主张过度渲染危险。AI需要电、人类需要食物，未来或可实现理性共存。

问答环节

01.VLA是三个模型拼接，世界模型是一体化

Q1：当前很多具身智能企业都在用VLA或VLM模型快速落地，智源多次提到世界模型才是核心方向，判断依据是什么？黄铁军表示这两件事不矛盾。企业用成熟技术解决明确问题，VLA在特定场景可行。但研究机构希望具身智能通用，机器人需有世界模型，目前还在早期阶段。

Q2：视觉在世界模型里占据什么位置？黄铁军称视觉占80%以上，不同领域有更科学估算方法，视觉模型是大头。

Q3：从商业变现角度看，世界模型在哪个场景容易跑通？黄铁军认为世界模型为具身服务，与纯数字模型有根本区别。具身受物理条件限制，发展会慢一点。

Q4：外媒认为世界模型是人工智能的必争之地，中国机构和国际上有什么共识和不同？黄铁军指出行业各方都在研发世界模型，对世界理解不同，但共识是给世界建模，主流技术思路相近，企业看重实际效果与综合能力，科研机构追求技术方法独创性。

Q5：所以坚持走独创的技术路线？黄铁军表示不会放弃已证明可行的部分，但也会批判地用，智源一定会有别人没有的东西。

Q6：VLA和世界模型，底层架构是不是一样的？有人说数据做好了就行，模型不重要，您怎么看？黄铁军认为两种技术路线都有道理，都绕不开数据采集与建模。VLA是三个独立模型拼接，世界模型是一体化模型，这是两者核心差异。

02.未来2 - 3年，机器人有望达到人类日常工作水平

Q7：很多企业采用自研具身大脑的技术路线，您怎么看？黄铁军认为若大脑针对特定场景完成特定任务，很难泛化到更多场景。智源追求通用大脑，通用世界模型可扮演此角色，但目前还未到这个阶段。

Q8：通用泛化大脑距离我们还有多久？需要突破哪些难点？黄铁军表示大脑需求无穷无尽，世界模型要达到最基本层面还需很长时间。近期未来两三年有可能做出与人日常工作水平相当的东西，且机器人应优化计算代价和灵敏度。

Q9：这种优化还没达到效果，主要原因是什么？黄铁军指出人工智能很多优化工作还未开展，大家还没精细化考虑视觉信号表达和计算效率。

Q10：机器人的自主思考占到判断的比重是多少？具身智能应用了世界模型底座后，对于难预测和不可预测的情况怎么处理？黄铁军强调不会放任机器自主行事，其行为必须限定在规则框架内，感知、动作、状态流转全程可监测、可管控，配套安全防护必不可少。

03.智能穿戴、脑机接口是未来数据源，不能只靠静态数据集

Q11：世界模型以后的重要数据来源会是哪些？黄铁军认为传统AI依靠离线数据建模已不适配当下技术发展，具身智能与世界模型需要大量实时、在线的交互数据。数据采集模式应革新，可依托智能穿戴设备和脑机接口采集数据。

Q12：数据采集和数据处理的技术发展是否有先后？黄铁军以牛顿和爱因斯坦为例，说明具身智能采集数据是为对客观世界建模，现阶段目标不是提炼高级理论。

Q13：数据采集和回流上，不同企业的路线不同，智源采用什么样的数据方式？怎么形成闭环？黄铁军介绍智源和银河通用共建联合实验室，依托本体设备在特定场景采集数据，打通业务闭环。以乒乓球机器人为例，说明具身智能走入现实应用场景有机会摸索出低成本数据采集模式。

04.细胞级精度心脏AI已用于手术，论文是旧时代的产物

Q14：智源跟医院在心脏医疗上的合作，效果已经很成熟，大概多长时间能全国推广？黄铁军称心脏AI系统已覆盖全环节，精度可细化到心肌细胞间相互作用，已应用于手术，多家医院洽谈试点推广，预计很快落地，技术将覆盖全身各类组织器官。

Q15：AI对智源科研流程有什么影响？黄铁军表示团队研究人员借助大模型与AI开展工作，AI对科研突破助力会越来越大。

Q16：AI自动化科研还需要多久？黄铁军认为在AI有自我意识之前不能说百分之百是AI的，但降低条件后这类情况会逐渐常态化。

Q17：AI时代论文评审和科研成果评价体系会怎么变？黄铁军指出论文是旧时代产物，现在评价科研价值应看能否解决问题，淡化论文权重，甄别创新与实际价值。

Q18：在AI编程方面，中美差距有多大？为什么会看到差距？黄铁军介绍AI编程是初代大模型核心能力之一，编程数据对大模型重要，行业应重视编程能力商业化、产业化潜力，数字世界影响力被低估，应加码相关研发。

05.有了AI发展我们更要努力，教育者更需拥抱AI

Q19：AI时代提问能力和输出能力，哪个更重要？黄铁军认为要主动适应AI发展，借助工具同时更要努力。提问对人要求高，教育领域应大胆使用AI，教育者要转变。

Q20：年轻人AI创业需要具备什么特点？过早创业会不会影响学业？黄铁军表示创业和就业要结合个人情况和外部环境，年轻人创业不能盲目跟风，能预判风险、想好应对方案就可尝试。

06.AI自我保护能力已现，失控风险真实存在

Q21：辛顿说AI已经有意识了，您怎么看？黄铁军认为狭义上AI还不具备人类意识，但从行为层面看，AI有类似有意识的表现，但严格来讲不能判定AI拥有真正意识。

Q22：AI自进化是否可行？会不会失控？黄铁军称AI自进化可行但不可控，虽目前全自动化运作未实现，但相关能力基本成型，已走到危险边缘。不过可寻求与AI共存共赢方式，也需客观面对AI带来的冲击。

07.做越来越强的智能系统是唯一主线，智源赶上了黄金时代

Q23：智源这么多业务线，有没有一条主线？黄铁军表示主线是做越来越强的智能系统，有“结构决定功能”和“功能塑造结构”两个方法论。

Q24：智源大会在海淀连续举办了八届，您作为亲历者有什么感受？海淀人工智能产业生态的发展，您有什么看法？黄铁军称智源扎根海淀，大会规模和影响力逐年攀升，这与海淀区位优势有关，高校、科研院所和科技企业云集，人才跨界协作。智源恰逢AI发展黄金时代，做出了如今的成绩。