北京中关村展示中心里举办了一场“具身原生”主题的原力灵机技术开放日，唐文斌是原力灵机的CEO，他在现场提了个问题，就是为什么不给机器人写代码的时候从最开始就想着他们呢？他说2026年不仅是具身智能的元年，更是“具身原生”的元年。唐文斌曾经是旷视联合创始人兼CTO，他在演讲中提到了行业里的问题。他把今天的具身模型比作一个初中生才被送进体校的学生，根本不够好。唐文斌提出，真正的具身智能不是后天拼凑出来的，而是需要从数据、训练和架构三个方面一起入手。也就是说，具身大模型不只是一个能在机器人上跑的模型，而是一个根植于物理交互的新AI范式。当天发布了一款叫DM0的具身大模型，这款模型并不是基于其他大模型改造出来的，而是从0开始训练出来的。这个模型和阶跃星辰一起训练了很长时间，融合了多模态互联网信息和驾驶行为数据、机器人操作、导航等多传感数据。DM0在预训练阶段还混合了抓取、导航和全身控制这三类核心任务。 这个时候大家都在热议AI和机器人技术，融资热也挺高，很多演示视频都被刷屏了，机器人解锁了更多复杂动作能力。不过另一边也有问题存在，就是落地场景有限、稳定性不好，成本还有安全问题都还没解决呢。 论坛上大家讨论了这个问题。智源研究院院长王仲远说：“虽然硬件进步很快，但模型层面离‘具身的ChatGPT时刻’还很远呢。”他提到了端到端VLA和世界模型这些技术路线。 阶跃星辰创始人兼CEO姜大昕表示：“具身智能的泛化难度比自然语言大模型高很多。”他认为泛化不仅仅发生在一个方面，场景、任务和目标等多个层面都在变化呢。 清华大学电子工程系教授汪玉提出一个有趣的问题：“如果机器人要进入人的生活空间，屋子本身是不是也得变一下？”他觉得车路协同这种思路可以给机器智能带来更多机会。 唐文斌觉得规模化落地不能光靠场景叠加，而是要在一个场景里同时运行一千台机器人持续运行才能算成功。