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WAIC 2026 | 光象科技提出物理原生智能，重构工业机器人底层逻辑

发布日期：2026-07-19 15:50:03浏览次数：

<article><section data-type="rtext"><p>【环球网科技综合报道】7月18日，2026 世界人工智能大会 Future Tech・物理跃迁与硬核基座初创专场路演在上海举办。光象科技创始人兼首席执行官张涛现场发布 “物理原生智能” 全新技术路线，同步披露工业级自进化具身智能机器人 Phi-Bot X1 落地汽车制造产线的最新实践成果，为工业机器人通用化、智能化升级提供全新解决方案。</p><p><i class="pic-con"></p><p>近年来，物理人工智能技术加速落地，行业主流视觉 - 语言 - 动作范式高度依赖实体设备***集数据拟合建模，动作泛化能力存在明显短板；世界模型路线虽可预判物理状态变化，但难以厘清事物背后的物理因果逻辑，行业发展遭遇瓶颈。在此背景下，光象科技走出差异化创新路径，跳出单纯预测物理世界变化结果的传统思路，着力让智能系统理解物理变化底层逻辑，依托类人真实交互模式建立对客观世界的原生认知，在感知、行动闭环中自主习得物理因果规律。</p>
              <adv-loader __attr__inner="7004636" __attr__style="width: auto;position: relative;float: left;border: 1px solid #ebebeb; padding: 20px;overflow: hidden;margin: 10px 30px 40px 0;"></adv-loader>
            <p>“人类认知物理世界，仅有一至两成能力来源于视觉观察与模仿，绝大多数认知来自现实交互、试错反馈。” 张涛在现场阐释物理原生智能核心逻辑，不同于现有技术路线依靠静态数据复刻行为，物理原生智能强调智能在持续物理交互、实时反馈中自主涌现，依托真实环境探索建立底层物理约束认知，以此打造通用性更强、稳定性更高的具身智能体系。</p><p>围绕该技术理念，企业搭建起数据、算法、平台三位一体全栈技术支撑体系，构建完整物理原生智能自主进化闭环。数据层依托 Phi-Space 系统原子级复刻真实物理环境，借助大模型生成高保真、高一致性仿真场景，通过并行交互实现训练数据规模化扩充；算法层以强化学习为核心，搭建仿真训练、真机迁移、世界模型迭代一体化算法矩阵，分阶段优化模型实操性能；平台层打造 Phi-Arch 物理智能开发平台，打通数据生成、模型训练、现场部署全流程，设备落地后持续回收真实工况数据，形成 “试错 — 反馈 — 迭代 — 进化” 的数据增长飞轮，持续驱动智能模型性能迭代升级。</p><p>强大智能算法需要适配实体硬件载体。今年 6 月，光象科技正式推出工业级自进化具身智能机器人 Phi-Bot X1，产品设计贴合制造业严苛生产标准，兼顾高精度作业、大范围作业空间、运行稳定灵活、人机协同安全等多重需求。机器人支持末端执行器快速更换，搭配通用智能大脑与标准化技能库，可快速适配多类工业工位，相较传统工业机器人冗长定制集成周期，整体部署效率提升十倍。</p><p>目前，这套软硬件一体化方案已落地头部车企生产一线，覆盖车身大表面质检、焊接工件上下料等复杂制造工序。在焊接上下料工位，Phi-Bot X1 可实现工件无序随机抓取，作业定位精度达毫米级，姿态偏差控制在 0.3 度以内，能够无缝对接现有产线控制系统，相关工位已完成全流程产线验证，进入规模化落地阶段。</p><p>据企业相关负责人介绍，汽车制造是物理原生智能落地应用的首个场景，下一步企业将持续拓展装备制造全产业链应用边界，面向更广域实体经济场景输出通用型具身智能解决方案，以物理原生智能技术赋能第四次工业革命，挖掘物理世界智能交互的全新生产力价值。（纯钧）</p></section><img src='/image/157822-0' alt='WAIC 2026 | 光象科技提出物理原生智能，重构工业机器人底层逻辑'>         </div>

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