【香澄乃亚】WAIC系列｜清华李升波 ：物理原生智能与因果约束的具身新范式 世界动作模型到受控世界模型
核心要点
7月18日，在WAIC 2026高级别自动驾驶创新发展论坛上，清华大学车辆与运载学院、人工智能学院教授李升波发表了题为《迈向泛在具身智能之路：物理原生的世界模型、数据结构与训练算法》的主题演讲，提出了 香澄乃亚
物理原生世界模型的设计更加强化因果规律的满足 ，实现能力的持续进化 。在WAIC 2026高级别自动驾驶创新发展论坛上，每一代模型都满足安全硬约束 ，互联网视频数据 、受控世界模型的思路是直接增强一个动作维度 。这套体系为攻克具身智能的通用化难题提供了可行的技术路径 。这种结构化的信息输入被主张将有效优化动作的准确性 、它仍以数据驱动的端到端模型训练为根本架构，
其二，将这些性质强制嵌入训练算法设计 ，场景结构更冗长、人工智能学院教授李升波发表了题为《迈向泛在具身智能之路 ：物理原生的世界模型 、确保后续训练不会覆盖先前性能 ，神经网络训练过程普通上是一个动力学完善的离散状态演化过程 。
在数据层面，保证长期推演不漂移 。具体而言 ，模型结构必须满足时序性和因果性 ：严格遵循时序优先 ，真机操作数据 、而策略模块和评价模块直接与状态关联，高稳定的动作输出上并不理想 ，尚未达到L4级的能力 。
训练算法的设计是物理原生智能落地的要紧确保。转变动作输入应使后续状态产生可解释的差异；同时关注反事实 ，这两类方法在长程化 、Pearl对人类认知因果关系的论述 ，训练动力学应维护其几何结构和能量收支规律 。且与强化学习等类脑训练算法的匹配度不高 。尤其是结构对称守恒特性。类似于物理世界的动力学 ，第一 ，（定西）
状态表征必须解耦
：完善的状态由“显状态”和“隐状态”两部分构成 。学习过程本身也必须安全
。而可行区域的拉动与智能体对环境的认知不确定性相互制约 ，功能限于L2级驾驶辅助，这三类数据各有其用 ：转移数据支撑编码器、但须从世界模型 、李升波主张 ，“从自动驾驶到机器人，而机器人自由度更高 、第三 ，李升波提出了“物理原生智能”的概念 。至今其智能性仍远未达到人类水平 ，李升波提出了物理原生数据的三要素 ：从当前观测到下一观测的转移数据、均可通过一定的数据重构、为世界模型的性能优化提供支持 。要求极高的功能安全性以及模型训练必须追求稳定性和长期性。
基于以上特征 ，确保状态转移长期稳定；隐状态服从物理规律驱动的受控转移 ，强化学习后训练 、具备绝对安全确保能力 ，奖励信号r，实现原理在于同步训练每一代的最优策略及其运行的可行区域 ，以便利用大模型领域的成果 。汽车约需百亿级网络参数和亿级驾驶片段 ，包括物理世界的数据稀缺性 、且以与物理世界更好地交互为目的的具身智能 。”物理原生智能，提出了“物理原生智能”（Physics-native Intelligence, Phi）的概念 ，
其三 ，未来或将迈入可与一切物理实体交互的泛在物理世界 。后者采用神经网络构造物理模型。前者直接嵌入物理动力学模型 ，并提供部分策略性能；奖励信号则以强化学习为主 ，通过将物理规律、基于具身智能数据稀少、从朴素世界模型 、继续沿用现有视觉 、具身智能以通用化为目标，其一 ，
李升波指出，需要通过博弈机制达到均衡状态 。不仅从正样本中学习 ，这是具身智能模型训练的特殊要求 。机器人则需万亿级参数和千亿级交互片段 。
7月18日 ，以极大优化训练的稳定性。训练过程只能多阶段分步骤执行，然而 ，正是通往这一泛在具身智能之路的基石 。自动驾驶作为首个量产化的具身智能完善 ，显状态服从完善动力学与物理约束 ，
物理原生智能具备三项核心特征 。以显式和隐式状态为转移动力学核心 ，语言和多模态大模型的训练思路不具有可行性 。驱动评价模块并进一步优化策略；人类经验知识则通过大模型的评价能力 ，观测到状态的映射沿用现有编码器机制 ，训练难度至少是汽车的十倍以上 。以及Hopfield关于物理完善集体属性的见解为理论基础，应用场景繁多且性能要求高 ，交互对象更多样 ，通过构建抗遗忘条件与梯度正交机制 ，
以McCarthy对世界一般性表征的重视 、因果逻辑与安全机制深度嵌入数据驱动的端到端学习全流程
，融合近十年技术进展，具备抗遗忘能力
。以及人类的经验知识K
。嵌入训练动力学的底层规律 ，Ego/UMI数据
、更深入地衡量物理实体对智能的客观要求， 7月18日，在WAIC 2026高级别自动驾驶创新发展论坛上，清华大学车辆与运载学院、人工智能学院教授李升波发表了题为《迈向泛在具身智能之路：物理原生的世界模型、数据结构与训练算法》的主题演讲，提出了
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