简介
物理智能是人工智能突破纯数据驱动局限的下一代核心前沿领域，融合物理约束与智能计算，研究范畴包含具身智能、空间智能、世界模型、智能软硬件协同等关键方向。本教程设置两大核心内容模块：第一部分为物理智能领域全景概览，梳理学科脉络、交叉体系与发展趋势；第二部分分模块拆解上述四大前沿技术，系统讲解各分支基础理论、主流技术路线、前沿研究进展与落地痛点。课程面向参会科研人员与技术从业者，提供系统化知识讲解，帮助参会者搭建完整物理智能知识体系，精准把握领域研究热点与未来发展方向。
简介为官网原文，部分内容可能未写完。
人员
嘉宾
- 张伟楠 · 上海交通大学
- 沈春华 · 浙江大学
- 于沐霖 · 浦江实验室
- 赵斌 · 西北工业大学
- 顾尚定 · 上海交通大学
报告安排
物理智能领域与关键技术概览
张伟楠 · 上海交通大学
简介
物理智能是突破纯数据驱动大模型局限的下一代人工智能前沿，覆盖世界模型、空间智能、智能软硬件协同、具身机器人等核心方向，人形机器人本体全身控制是其落地关键支撑。本演讲先系统梳理物理智能整体学科框架与发展脉络。再聚焦人形机器人全身控制核心技术难点，结合团队近年度在物理智能与具身智能的系列研究成果，系统介绍通用全身运动追踪、跨人形本体小样本迁移、具身感知蒸馏、虚实循环终身适配、高动态全身运动学习等创新方案，剖析仿真现实鸿沟、多机器人泛化等行业共性痛点，展示统一通用机器人学习框架。面向掌握机器学习基础的高校师生与 AI 从业者，打通物理智能理论到人形机器人工程落地的技术链路，为相关方向科研选题与技术研发提供参考。
世界模型进展与展望
沈春华 · 浙江大学
简介
世界模型是人工智能用于表征空间、物理规律并推演环境时序演化的内部模拟系统，核心目标是赋予 AI 预判未来、虚拟试错与自主规划能力，是迈向通用人工智能、支撑具身智能的核心底座。报告梳理其从传统仿真到多模态生成的完整发展脉络，归纳像素生成、三维结构化表征、语言融合、物理引擎耦合等主流技术路线。系统分析当前核心瓶颈：高质量多模态物理数据稀缺、长时序推演一致性不足、因果推理与常识建模薄弱、虚实对齐成本高昂。同时覆盖机器人控制、自动驾驶仿真、视频内容生成、数字孪生、智能决策等典型落地场景，总结技术迭代路径，并对世界模型的理论优化等方向给出研究展望。
面向空间智能的三维表征与重建方法
于沐霖 · 浦江实验室
简介
三维表征与重建是空间智能的重要基础，决定了Agent如何表示、恢复和理解真实世界的三维结构。本报告将围绕三维空间如何表示、如何从观测中重建展开，系统梳理相关方法的发展脉络：从点云、网格、体素、SDF等经典几何表征，到NeRF 与 3D Gaussian Splatting 等神经表示；从多视图几何、SLAM，到近年来的前馈式三维重建方法。报告将重点讨论不同表征在几何精度、计算效率、可泛化性和可交互性等方面的取舍，并结合代表性工作分析三维重建方法的核心思想、适用条件与发展趋势，为理解空间智能系统中的三维感知与建模能力提供方法基础。
异构具身智能软硬件协同关键技术与应用
赵斌 · 西北工业大学
简介
物理智能的发展不仅依赖数据驱动的认知模型，更离不开其承载的硬件实体与物理规律约束。本报告围绕“异构具身智能软硬件协同关键技术与应用”这一主题，重点介绍物理智能大模型驱动的人形机器人、机械臂、无人机等异构智能体的最新前沿进展。报告将深入探讨面向不同形态智能体的软硬件一体化协同设计架构，详细解析面向异构硬件的高效部署关键技术，以及依托全场景数据反馈的软硬件协同迭代机制。本报告致力于打通“设计-部署-迭代-安全”的技术闭环，推动异构具身智能技术走向大规模泛化应用。
具身智能的持续改进与安全约束
顾尚定 · 上海交通大学