告别理想仿真，中国学术团队用物理工程方案回应落地挑战。 作者丨张璐 编辑丨岑峰 过去一年多里，具身智能似乎按下了快进键。 从 Physical Intelligence 发布的π₀到开源社区追捧的OpenVLA，VLA大模型一路高歌猛进。在各种标准基准测试和精心搭建的实验室 Demo 中，机械臂叠衣服、拿取物品流畅得宛如人类，动辄刷出 90% 甚至 95% 以上的成功率。然而，当全行业都在欢...

S²-VLA 引入信念状态和自适应动态门控，仅用2B参数、7GB显存，长程操控超越7B模型。 作者丨张 璐 编辑丨幸丽娟 过去一段时间，Scaling Law 在具身智能里被看得很重。为了让机械臂完成复杂的搬运、对准和组合，多数工作把视觉-语言-动作（VLA）模型做到 7B 甚至 8.5B。参数变大后，语义理解和场景识别确实更强了，但长程操控里的不稳定问题并没有随之消失。 很多大参数量 VL...

学术数据和真实数据完全是两回事；可解释性成落地“生死线”。 作者丨幸丽娟 编辑丨岑 峰 三年前，正值大模型爆发之年，麦肯锡就曾对全球交通与工业领域的从业者做了一项调研，问题很朴素：距离真正的智能化，还有多远？ 答案出乎意料地悲观：还要10到20年。 而把时间线拉到现在，模型越来越大、智能体越来越多、时空数据挖掘的论文层出不穷。 现实依旧是，全球没有一座城市长期部署了基于强化学习的交通信号控制...