獨家專訪李弘揚：成為 RSS 二十年唯一國人獲獎者后，我要 all in 全身智能

“過去二十年，我們經歷了智能手機時代，智能汽車時代。我認為，下一個時代的物理智能終端，就是智能人形”

    作者丨鄧哲敏 齊鋮湧

    編輯丨齊鋮湧

                                                                                                       

2026年7月14日當地時間上午十點，悉尼ICC中心，機器人國際頂會RSS 2026 迎來了重磅的“青年成就獎”（Early Career Sportlight）頒獎時刻。

香港大學助理教授李弘揚登場，成為這一榮譽設立22年來首位獲獎的國人學者，并發表了現場演講。

RSS2026 青年成就獎每年僅授予極少數學者，今年僅4位，與 Best Paper、Test of Time Award 等一道，被視為每屆RSS 最具含金量的榮譽之一。

與當下AI會議動輒萬人的大網場對比，RSS 更強調人與人之間面對面的交流，也更關注論文本身的質量。用李弘揚的話來說，RSS 向來以單軌制、小規模、高門檻著稱，是一個非常old school的頂會。

然而，站上這個極具傳統底蘊講臺的李宏揚，卻是一個徹頭徹尾的跨界破局者。

從自動駕駛領域到具身智能，從2022年百強影響力AI論文BEVFormer、CVPR 2023最佳論文UniAD（近十年來大陸學術機構唯一獲此獎項的工作），再到具身百萬真機數據集，他的研究軌跡并不古板唯一。

同時，他也是一個非常愿意擁抱變化的學者。

在與AI科技評論（雷峰網(公眾號：雷峰網)公眾號）的對話中，李弘揚提到，這屆RSS 正在擁抱變化："從200人到700人，它也在 embracing new trending。"而他本人，恰恰是這種變化的縮影，從學術界走向產業界，從自動駕駛跨界具身智能，從單一技能棧走向全身協調。

談到學術，他大聊特聊港大的學術氛圍；談到產業界，他希望自己未來成為"具有科學家精神的企業家"，并直言非常欣賞智譜AI創始人唐杰，盡管不認識對方，但他依然認為對方是"大學老師里面創業第二成功的"，當追問第一是誰，他則給出另一個讓人信服的答案。

與此同時，他也是一個充滿passion的學者，對話中，他反復提及一個他努力說服自己、也推動行業的概念——智能人形，他認為，全身智能（WBI）將是繼智能手機、智能汽車之后的下一個物理終端載體，情到深處，他甚至試圖“pua”AI科技評論的同學，稱我們此時此刻聊出的“智能人形”詞匯，在未來十年會成為一個家喻戶曉的存在。談及此處，他眼里有光，盡管前一天只睡了兩個小時。

一個月前，他曾在公開場合笑稱自己將不再“進行”公開學術演講，潛心“產品經理”，我們很期待和他聊聊獲獎感受和他的心路歷程，才有了今天的對話。

以下是AI科技評論（雷峰網公眾號）與李弘揚的對話，在不改變原意的前提下進行了編輯整理：

▎AI科技評論：恭喜斬獲RSS青年成就獎，WBI工作里哪項突破幫您拿下該獎項？

李弘揚： 我覺得其實最重要的就是 UniAD，端到端自動駕駛。今天主持人Dylan Shell在介紹我的時候，重點提到了三個項目：BEVFormer、UniAD 和 Agibot-World。這幾個工作應該是大家最熟悉、也最有代表性的成果。

當然，這個獎不會只看一篇論文。過去幾年，我們還做了很多其他工作，比如在具身智能方向與智元合作建設 AgiBot World 百萬真機數據集，也持續組織機器人競賽、推動社區發展。最近，我們又開始探索 Whole-body Intelligence（全身智能）這條新的技術路線。

所以我更愿意把這個獎理解為一種長期積累的認可。它既包括研究成果，也包括社區貢獻，以及我們一直在嘗試推動機器人領域向前發展的努力。

▎AI科技評論：您的全身智能（WBI）和普通機器人VLA模型核心區別是什么？

李弘揚： 其實大部分人都是不太看好全身智能的，覺得很難；或者說大部分人還沒意識到這個點。如果觀察今天整個具身智能的發展，會發現大家主要沿著兩條路線往前走。一條是上半身，重點在 VLA、靈巧操作、高自由度操作能力；另一條是下半身，重點在各種 contact-rich 的運動控制，比如踢足球、打乒乓球，以及機器人與環境發生復雜接觸時的控制能力。這些方向當然都很重要，但在我看來，它們最終都會匯聚到同一個問題，如何實現全身協調。

真正困難的，不是分別把上半身和下半身做好，而是如何讓機器人在真實環境中，把感知、決策、運動控制、靈巧操作全部統一起來，根據環境變化實時協調全身完成任務。這意味著，它面對的不再是某一個技能，而是整個技能體系。它對算法、數據、控制、硬件，以及整個機器人系統的要求都會高得多。

所以，我們提出了 Whole-body Intelligence，希望解決的就是這個問題。我認為，這是具身智能真正的“Touch High”——真正決定機器人能否進入千行百業的關鍵問題。更多詳細技術細節，參見源策官網：https://www.archon.tech/blog/whole-body-intelligence。

▎AI科技評論：剛才演講中有個視頻是打乒乓球，機器人倒了，大家都笑了。

李弘揚：（笑）大家都喜歡看機器人摔倒。但實際上，這恰恰說明全身協調能力的重要性。

很多人會把機器人摔倒理解成控制沒有做好，但真正的問題是，當機器人開始執行越來越復雜的任務時，它必須同時兼顧運動控制、環境交互和靈巧操作，任何一個環節出現問題，都可能導致整個系統失衡。尤其是現在越來越多機器人都裝上了靈巧手，摔倒的代價其實非常高。我們自己也買過一些靈巧手，基本上摔一次就容易損壞。機器人不像軟件系統，很多問題都是要付出真實硬件成本的。

所以，全身智能不僅關系到機器人能不能完成任務，也關系到機器人系統是否真正可靠、是否能夠長期穩定運行。

▎AI科技評論：您出身自動駕駛領域，哪些技術用到了WBI研發中？

李弘揚：自動駕駛給我最大的啟發，其實不是某一個算法，而是如何做 scale up。

真正進入產業以后，你會發現，決定模型上限的不只是模型本身，而是整個 AI 基礎設施。包括數據怎么采、怎么管理、怎么保證質量和多樣性，模型如何訓練、部署、持續迭代，這些才是真正支撐一個大模型不斷進化的能力。這些經驗后來幾乎都遷移到了具身智能。

所以，我們今天做機器人，也特別重視數據基礎設施。如何建立高質量、規模化、多樣化的數據采集體系，如何形成模型訓練、部署、回傳、再訓練的閉環，這些都是自動駕駛行業已經驗證過的方法。

我一直覺得，學術界和工業界并不是對立的。學術界負責提出新的思想，比如 Transformer、世界模型以及很多基礎理論；工業界則負責把這些思想真正做成可規?；涞氐南到y。但現在，兩邊多少有一點彼此割裂，甚至互相看不上。我覺得這是不應該的。

我自己正好經歷過兩個世界。一方面，我一直在大學做原創研究；另一方面，這幾年也和很多產業伙伴合作，參與量產項目。所以我越來越相信，真正大的技術突破，一定來自學術創新和產業工程能力共同作用。

▎AI科技評論：未來，大學教授和創業者這兩個身份，如何平衡？

李弘揚：未來，我的重心會更多放在創業上。學校還是會繼續支持原創研究，源策未來更多聚焦在機器人規?；瘧?。原因也很簡單，很多真正影響行業的事情，僅靠論文是不夠的，它最終還是要落到產品和產業里。學校更適合做一些小而精的原創工作，而創業公司可以把這些原創思想真正變成一個完整的系統，并持續迭代。

所以，這兩個身份并不是沖突的，而是承擔不同的使命。

▎AI科技評論：您怎么定義你的創業目標？

李弘揚：我們的目標一直很明確，就是打造世界領先的具身大腦。

這里說的具身大腦，其實更多是一個算法概念，而不是嚴格意義上的生物學概念。很多人聽到大腦、小腦、中腦，會以為我們是在做仿生。但實際上，我們只是借用了這些概念，去描述機器人不同層級的智能系統。比如，Foundation Model 可以負責高層決策和理解，底層控制系統負責運動執行，中間還有規劃、協調等不同模塊。它們共同組成了我們理解的具身大腦。所以，具身大腦并不是某一個模型，而是一整套能夠驅動機器人完成復雜任務的智能系統。

▎AI科技評論：未來兩年在產業界的生態位，有考慮過么？

李弘揚：這是一個非常重要的問題。如果真正去做 Whole-body Intelligence，你會發現，算法和硬件其實很難完全分開。比如攝像頭、靈巧手，甚至整個機器人本體，都需要圍繞全身協調重新設計。很多時候，僅靠現有硬件，很難把算法能力真正發揮出來。

所以，我們未來有兩種可能。一種是和優秀的機器人廠商深度合作，由源策提供具身智能算法，把 Whole-body Intelligence 做到行業最好。另一種可能，是進一步走向全棧，把算法和硬件一起重新定義，推出真正面向下一代機器人的智能系統。無論是哪一種，源策未來最核心的定位都不會變——專注于打造世界領先的具身智能系統。

▎AI科技評論：您提到一個新概念：智能人形。為什么一直強調這個詞？

李弘揚：因為我覺得，行業需要一個新的目標。過去二十年，我們經歷了智能手機時代，又進入了智能汽車時代。每一個時代，都會有一個代表性的物理終端。我認為，下一個時代的物理智能終端，就是智能人形（Intelligent Humanoid）。而支撐智能人形的核心技術，就是 Whole-body Intelligence（全身智能）。

今天大家討論更多的是靈巧操作、運動控制、VLA，或者某一個具體能力。但這些都是局部能力。真正決定機器人能否走進真實世界、進入千行百業的，是它能不能把所有能力統一起來，實現全身協調。

所以，在我看來，Whole-body Intelligence 才是下一階段真正值得投入的問題。

▎AI科技評論：你希望智能人形成為一個新的行業概念？

李弘揚：是的。一個新概念不會因為第一次提出，就立刻成為行業共識。它需要不斷地被討論、被驗證、被實踐，最終才有可能成為大家共同使用的語言。

Whole-body Intelligence 也是一樣。它不是某一種算法，也不是某一個模型，而是一套完整的能力體系，包含感知、決策、運動控制、靈巧操作、導航等所有能力，同時還要和數據、硬件、訓練體系深度結合。

相比討論某一個局部能力，我更希望行業開始討論機器人整體的智能架構。

▎AI科技評論：所以，您認為未來行業競爭的核心，不再只是某一個模型或者某一種能力？

李弘揚：我覺得最終一定會回到系統能力。未來真正有競爭力的，不會只是一個 VLA，也不會只是一個運動控制算法，而是一套完整的全身智能系統。機器人真正進入真實世界以后，它面對的是開放環境，而不是實驗室里的單一任務。這意味著，它必須同時處理運動、操作、感知、規劃等各種問題。所以，全身智能不是簡單地把幾個模塊拼在一起，而是要讓整個機器人像一個完整的生命體一樣協調工作。

▎AI科技評論：創業以后，您有沒有找到一個榜樣？

李弘揚：我一直很欣賞智譜的唐杰老師。在我看來，他代表了一類我特別認可的人——具有科學家精神的企業家（Researcher Founder）。

科學家精神意味著，你仍然堅持原創，堅持長期主義，堅持解決真正重要的問題；企業家精神意味著，你愿意把這些研究真正做成產品、做成產業，去影響更多人。我希望自己未來也是這樣的人。如果說大學老師創業，我認為他是第二成功的人，最成功的是湯曉鷗老師；如果看仍然活躍在產業里的創業者，我覺得唐杰老師是我非常敬佩的一位。

▎AI科技評論：從大學教授到創業者，這種身份變化，對您來說最大的不同是什么？

李弘揚：最大的不同，是思考問題的尺度變了。以前做研究，更關注一篇論文、一個算法、一項技術突破。現在創業，我會更多去思考，這項技術五年、十年以后會不會真正改變行業，它能不能變成一個完整的產業。所以，我現在經常提醒自己，要站在更長的時間尺度去看問題。

Whole-body Intelligence 這條路，今天一定會有人質疑。有人會覺得，現在應該先把靈巧手做好，或者先把底盤做好，再去討論全身協調。這些觀點我都理解。但我相信，真正重要的問題，往往在一開始都不是主流。如果今天沒有人去做，全身智能永遠不會發生。所以，即使這條路很難，我們也希望一直做下去。

▎AI科技評論：您在RSS分享 Whole-body Intelligence，會不會感受到一些來自傳統機器人領域的質疑？

李弘揚：我覺得 RSS 確實有它非常獨特的傳統。它一直保持著小規模、單軌制、高質量的特點。相比現在很多 AI 會議動輒幾千人、上萬人，RSS 更強調人與人之間面對面的交流，也更關注論文本身的質量。這也是它非常有魅力的地方。但與此同時，我也明顯感覺到，RSS 正在擁抱新的變化。比如今年參會規模相比過去有明顯增長，從過去大約兩百人的規模，到現在接近七百人。越來越多產業界的研究者、創業者開始參與進來。

所以我覺得，RSS 依然保持著自己的學術傳統，但它并不是封閉的。它可以保持 old school 的精神，同時擁抱新的技術趨勢。

▎AI科技評論：現在很多 AI 領域的大突破都來自工業界，您怎么看未來兩者的關系？

李弘揚：我覺得未來不會是誰取代誰的問題。工業界有規模優勢，有數據、有算力、有工程體系；學術界則更擅長提出新的問題、新的方法和新的理論。真正大的突破，往往發生在兩者結合的地方。自動駕駛就是一個很好的例子。過去很多技術，包括深度學習、Transformer 等，都來自學術界長期積累。但最終真正推動行業變化的，是工業界把這些技術通過大量數據和工程體系做成了可落地的產品。具身智能也會經歷類似過程。

我們既需要原創性的算法突破，也需要大規模數據、硬件和產業體系支撐。所以，我不認為學術界和工業界應該互相競爭，而應該形成更緊密的連接。

▎AI科技評論：AgiBot World數據集的經歷，如何助力WBI的多段式模型訓練？

李弘揚：我覺得目前具身智能數據的發展，已經進入了一個新的階段。過去大家強調數據規模，比如百萬條軌跡、百萬次采集。但實際上，數量并不是唯一指標。真正重要的是數據質量和多樣性。比如一個數據集看起來有百萬條數據，但如果大量樣本來自相似場景、相似動作，那么它對模型泛化能力的幫助可能有限。所以未來機器人數據的發展方向，一定不是簡單追求更多，而是追求更高質量、更豐富、更接近真實世界的數據。這也是為什么我們一直強調數據基礎設施。機器人面對的是開放世界，它需要的數據不僅是完成任務的數據，更是能夠幫助模型理解物理世界的數據。

▎AI科技評論：最后，如果讓您總結未來具身智能的發展方向，您最希望行業關注什么？

李弘揚：我希望大家不要只關注某一個單點能力。機器人真正走向現實世界，需要的是完整智能體系。它需要像人一樣理解環境、做出決策、控制身體、完成復雜任務。所以，我認為未來最重要的問題就是 Whole-body Intelligence。這條路一定很難，也會有很多爭議。但如果我們相信機器人最終要成為下一代智能終端，那么就必須有人去探索這個問題。

▎寫在最后：一個來自悉尼現場的提問

在采訪的尾聲，李弘揚向我們透露了一個小遺憾：他本來想在演講現場發起一個投票，但因故未能實現。

作為一位橫跨兩界、剛剛斬獲青年成就獎的“產品經理型學者”，他留下的這個問題，不僅是對他自身職業軌跡的注腳，更是對整個具身智能行業未來走向的終極拷問。

今天，我們決定在《AI科技評論》將這個未完成的投票接力下去。

一個人讀論文太孤單，一群人刷頂會才好玩。

RSS 2026 召開在即，我們正在召集一波含金量極高的 AI 研究者。群內主打實時論文跟蹤與硬核技術探討，拒絕灌水。

? 進群傳送門： 掃碼進群或添加微信Luyoyo_2026，備注：論文群 + 關注的 AI 方向。

搞科研/搞技術，信息差很重要。

來，一起快人一步！

上車，帶你看遍全球 AI 頂會精華

可獨家暢覽：

專家演講PPT

大會報告全文

熱門論文解讀

學術新星訪談

掃描上方二維碼

或點擊「閱讀原文」關注專區。

雷峰網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。