
“官宣!苏昊正式加盟复旦大学!”
3个月前,则微信文在AI圈传,激起千层浪花。
此前任加州大学圣迭戈分校终身教授的苏昊,在人工智能的科研世界里,有着浓墨重彩的传奇经历:
作为北京航空大学应用数学博士,斯坦福大学计机科学博士,他的研究涵盖计机视觉、计机图形学、三维度学习、强化学习与具身智能,曾获得美国国科学基金会杰出青年职业、2025年IEEEPAMI青年研究者、2025年基础科学大会前沿科学等项。
从2D感知到三维视觉,再到物理交互仿真,苏昊等人的前沿研究,步步把科幻电影里的场景,变为了我们身边正在发生的科技革命。2026年4月,苏昊正式加盟复旦大学,成为浩清特聘教授、通用物理智能研究院任院长。
2026世界人工智能大会开幕前,大江东工作室和苏昊展开了场对话,听他讲述正在进入物理世界的具身智能,将会如何改变人类世界。
“基础研究要回答的是根本的问题——机器如何感知和理解世界”
复旦大学浩清特聘教授、通用物理智能研究院任院长苏昊
大江东:目前人工智能应用域的各类成果备受关注,但很多人对技术的底层原理仍然陌生。尤其是具身智能,现在已经“能跑能跳”了,基础研究对这项技术来说还重要吗?
苏昊:人工智能这些年的进展,可以粗略分成两个向:类活在“虚拟空间”里,处理的是语言、音频、;另类要真正跟物理世界交道。
前者这几年突飞猛进,后者是我关心的部分——因为机器要在真实世界里完成件事,不仅要“知道”,还要“做到”,两者之间有道很的鸿沟。
个比:个孩子读了再多游泳的书、看了再多教学,也不代表下水就会游。语言和描述的是世界的“二手信息”,而具身智能要解决的,是让机器建立起对物理规律的手理解、并可以直接用于行动——抓个杯子该用多大力、手指没对准怎么实时调整。这些判断没法靠“看”学会,只能在真实的物理交互里长出来。
跑跳只是“管好自己的身体”,机器人其实没“看懂”脚下的地面;而我们在做的精细交互,容错的量不同——跑步偏两厘米,下步就能补回来;抓杯子偏两厘米,就会抓空或翻。些机器人能在餐桌前跳段舞,可旦把握不好边界,就可能顺手掀翻桌上的碗筷。
今天智能机器人非常热,很多人会觉得,接下来只是工程化、只是把成本降下来、把量产做出来。事实并非如此。这个域里有批基础的科学问题,至今没有被真正解决——机器如何从有限的交互中学习,并泛化到没见过的物体和场景?如何理解接触、摩擦、形变这些连人类都只是“凭手感”的物理过程?如何在不确定的环境里稳健地行动而不是碰到意外就失灵……这些都不是多招几个工程师、多堆些力就能绕过去的问题,是需要科学突破才能跨过的坎。
基础研究要回答的是根本的问题——机器该如何去理解这个世界?如何从与物理世界的交互中真正学到东西?又怎样把学到的能力泛化到全新的、没见过的场景里?这些才是决定整项技术能走多远的底层问题。
当大为个个亮眼的机器人demo(演示)兴奋时,希望能有多的目光、多的耐心留给那些还没被解决的基础问题——因为真正的长期价值,往往就藏在这些地。
大江东:您归国选择的上海,是国内AI科研资源为集聚的城市之。在您看来,校和科研机构的研究向,应当如何匹配产业需求,避实验室里的成果束之阁?
苏昊:我想先说个判断:具身智能这件事,创新度依赖多个要素的协同联动——硬件本体、数据、力、人才、应用场景,再加上完整的产业链,缺不可。它不像纯软件,几个人台电脑就能做出来,它须是这些要素拧在起,彼此咬着往前走。
客观地讲,上海和长三角地区在这些要素上是有底子的:基础学科有积累,产业链相对完整,应用场景也足够丰富。但我想说,有底子不等于已经成型。具身智能是场硬仗红河万能胶厂,要真正好,这些要素还需要被好地组织起来,彼此磨,人才、团队、生态都还要有个成长的过程。我来上海,不是因为这里什么都已经准备好了,恰恰相反,是因为这里有个值得认真去建、也还需要人起去建的底子,而把它点点做起来,正是我想长期投入去做的事。
在这样的格局里,校和科研机构扮演的是“源头”的角。我个人倾向于围绕“问题”而不是“学科”去组织研究力量,因为真正难的问题,往往落在学科的交叉地带,而这些也恰恰是产业界迫切,难自己解决的。
至于怎么避成果“束之阁”,我觉得关键不在于让校去追产业的短期风口,而在于守住“源头”的位置、同时把和产业之间的通道通:产业界把真实场景里难啃的问题提给学术界,学术界则保持足够的耐心,把问题做、做透,而不是急着交付个演示原型。说到底,要素齐备只是起点,能不能把它们组织好,让它们互相成就并且起成长,才决定这件事终能走多远。
期待在WAIC上,把“AI与人类共存”这件事谈得些
2025年9月,苏昊在外滩大会上分享
大江东:我们注意到,四月份,您所参与创立的苏度科技出了sudoR1具身平台,以它为基础的机器人,曾在60分钟不间断测试中,连续抓取上百件此前没“见过”的物体。这项测试在具身智能的发展中意味着什么?为什么会引发业界的广泛关注?
苏昊:那次测试中,我们展示了世界上个、也是目前唯已实现成功率样本抓取的具身基础模型。它展示的不是次漂亮的抓取,而是种范式——条新的、能走通的技术路线:不是把已有的办法往前调优点,而是换了条路去解决问题。台前稳定的小时,靠的是背后层层垒起来的积累。
还有句要紧的话:泛化,人人都在讲,真正做出来的很少。很多所谓的泛化,换个场景就露馅。我们要的不仅仅是泛化,是成功率的泛化。“大概能抓”和“抓成”,是两回事。能不能落地,就看这条。
那是我们3个月前的成果。近,我们又取得了系列新的突破,万能胶厂家将在2026WAIC(世界人工智能大会)上展示。对于这些新成果,我想请大留意的不是某个惊艳动作,而是“通用”这两个字——同个平台,能在工业、服务、生活这些差别很大的场景里都用得起来。会做件门的事,和能跨场景做很多事,是两个层的东西。
大江东:在您看来,像WAIC这样的平台,对技术交流和产业发展发挥了怎样的作用?对今年的大会有什么期待?
苏昊:我觉得像WAIC这样的平台,主要有三重作用。
是认知校准。它把研究者、产业、资本、场景放到同个空间里,面对面地交流。很多时候,大各自埋头做事,对“现在到底走到哪步了”的判断会有偏差;这样的场,能让不同的人把各自的认知拿出来碰碰、对齐下,也是观察与全球前沿相对位置的个窗口。
二是种开放的姿态。愿意把自己在做的东西拿出来、摆到台面上被讨论、被质疑,本身就是个行业健康,自信的表现。开放地交流,大才可能在同套认知基础上往前走。而不是各自为战。
三是对行业发展的思考和引。这样的平台不只是展示成果,是个让大起去思考“这个行业该往哪走,什么才是真正重要的问题”的地——某种程度上,它也在帮整个行业校准向。
至于今年的期待,除了那些炫目的演示,我希望看到些真正严肃、入的讨论——尤其是关于AI与人类共存这件事。技术走到今天,个人和智能体长期共处的时代正在到来,这里面有大量值得认真想清楚的问题,我很期待大能在这样的场坐下来,把它谈得些。
“不要把AI化。它很强大,但归根到底是人的造物”
大江东:某种意义上,人类文明的进步,就是知识的边界不断被往外拓展的过程。在您看来,今天,AI正在怎样改变人类探索未知、拓展知识的式?未来,它又会把这条边界向多远?
苏昊:我想把这件事分成两层来看。
层是我们每个人的学习,这可能是AI带来的普惠也易被感受到的变化。过去很多知识被锁在业门槛后面,得有老师、有资源才学得到;而现在,几乎人人都能拥有个随时在线、不知疲倦、还能顺着你的程度来讲解的“老师”。学习的门槛被大大降低,求知这件事,正变得前所未有地平等。
的层是“向外”——AI能不能帮人类把整体的知识边界向前进。这层要复杂得多,而且进展很不均匀:越是“虚拟层”的学科,被改变得越;越是“物理层”的学科,受到的影响还相当有限。
道理不难理解。像数学、理论科学、代码这些,知识几乎能完整地表示成符号和数据,整个世界差不多能装进计机里,AI就能在其中速演,搜索,甚至和人起提出新的结论。可越往物理层走——化学成、新材料、实验科学……真正的知识终须在真实世界里动手才能获得,要亲手去做、去试错。而机器今天还不能可靠地“动手”,所以AI在这些域的能量,还远远没有释放出来。
举个例子:AlphaFold(种生物分子结构预测人工智能工具)预测蛋白结构很厉害,但要验证个新药,还是要靠人类实验员的手在实验室里做几千次实验。
个学科能被AI进到多远,取决于很多维度:知识能不能被形式化,有没有足够的数据,实验成本不……这是个多维的边界,具身智能只是其中维。
对那些绕不开物理世界的学科来说,机器能不能真正“动手”,往往是难跨、也靠后的道坎。等这关迈过去,AI就不只是帮我们“想”,还能替我们“做”,真正闭从想法到验证的整个循环。
说到底,论是我们每个人的学习,还是人类整体知识的前沿,AI终会把我们带向哪里,不是哪个人、哪个向能够回答的,而是全社会、乃至全世界需要起面对、起想清楚的问题。我能做的,是把自己这维尽力往前点。
三维视觉大会(China3DV2026)上,苏昊发表主旨演讲
大江东:AI时代,不少人担心自己会被替代,您怎么看这个问题?对身处这个时代的年轻人,有没有具体的建议?
苏昊:这种担心是理的。诚实地讲,AI会越来越强,在很多具体的执行上,人可能确实追不上它——得比你快、记得比你多、还不知疲倦。回避这点没有意义。
但我想说,这未是坏事。它反而把我们回到个根本的问题上:人该怎么认识自己。当越来越多具体的能力可以交给机器,我们反而有机会静下来去想:什么是思考,什么是学习,个人是怎么路成长起来的。这些问题,与其说是为了应对AI,不如说是为了清楚地认识我们自己。
还有很要紧的点:不要把AI化。它很强大,但归根到底是人的造物,是工具,不是。在了解它的基础上去看它,而不是崇拜或恐惧,你才不会被它牵着走。
所以我给年轻人的建议,其实就三句话:拥抱AI,把它当成放大你能力的工具,别把它当对立面;了解AI,知道它到底是怎么回事、边界在哪;也了解你自己——不是去比谁强谁弱,而是想清楚自己想成为个什么样的人。想明白这三件事,你就不会害怕这个人机共存的时代,反而能在其中活得踏实。
策划:吴焰
记者:巨云鹏
实习生:陈灵欣
图片:受访者提供
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