独家专访李弘扬：成为 RSS 二十年唯一国人获奖者后，我要 all in 全身智能

“过去二十年，我们经历了智能手机时代，智能汽车时代。我认为，下一个时代的物理智能终端，就是智能人形”

    作者丨邓哲敏 齐铖湧

    编辑丨齐铖湧

2026年7月14日当地时间上午十点，悉尼ICC中心，机器人国际顶会RSS 2026 迎来了重磅的“青年成就奖”（Early Career Sportlight）颁奖时刻。

香港大学助理教授李弘扬登场，成为这一荣誉设立22年来首位获奖的国人学者，并发表了现场演讲。

RSS2026 青年成就奖每年仅授予极少数学者，今年仅4位，与 Best Paper、Test of Time Award 等一道，被视为每届RSS 最具含金量的荣誉之一。

与当下AI会议动辄万人的大网场对比，RSS 更强调人与人之间面对面的交流，也更关注论文本身的质量。用李弘扬的话来说，RSS 向来以单轨制、小规模、高门槛著称，是一个非常old school的顶会。

然而，站上这个极具传统底蕴讲台的李宏扬，却是一个彻头彻尾的跨界破局者。

从自动驾驶领域到具身智能，从2022年百强影响力AI论文BEVFormer、CVPR 2023最佳论文UniAD（近十年来大陆学术机构唯一获此奖项的工作），再到具身百万真机数据集，他的研究轨迹并不古板唯一。

同时，他也是一个非常愿意拥抱变化的学者。

在与AI科技评论（雷峰网公众号）的对话中，李弘扬提到，这届RSS 正在拥抱变化："从200人到700人，它也在 embracing new trending。"而他本人，恰恰是这种变化的缩影，从学术界走向产业界，从自动驾驶跨界具身智能，从单一技能栈走向全身协调。

谈到学术，他大聊特聊港大的学术氛围；谈到产业界，他希望自己未来成为"具有科学家精神的企业家"，并直言非常欣赏智谱AI创始人唐杰，尽管不认识对方，但他依然认为对方是"大学老师里面创业第二成功的"，当追问第一是谁，他则给出另一个让人信服的答案。

与此同时，他也是一个充满passion的学者，对话中，他反复提及一个他努力说服自己、也推动行业的概念——智能人形，他认为，全身智能（WBI）将是继智能手机、智能汽车之后的下一个物理终端载体，情到深处，他甚至试图“pua”AI科技评论的同学，称我们此时此刻聊出的“智能人形”词汇，在未来十年会成为一个家喻户晓的存在。谈及此处，他眼里有光，尽管前一天只睡了两个小时。

一个月前，他曾在公开场合笑称自己将不再“进行”公开学术演讲，潜心“产品经理”，我们很期待和他聊聊获奖感受和他的心路历程，才有了今天的对话。

以下是AI科技评论（雷峰网(公众号：雷峰网)公众号）与李弘扬的对话，在不改变原意的前提下进行了编辑整理：

▎AI科技评论：恭喜斩获RSS青年成就奖，WBI工作里哪项突破帮您拿下该奖项？

李弘扬： 我觉得其实最重要的就是 UniAD，端到端自动驾驶。今天主持人Dylan Shell在介绍我的时候，重点提到了三个项目：BEVFormer、UniAD 和 Agibot-World。这几个工作应该是大家最熟悉、也最有代表性的成果。

当然，这个奖不会只看一篇论文。过去几年，我们还做了很多其他工作，比如在具身智能方向与智元合作建设 AgiBot World 百万真机数据集，也持续组织机器人竞赛、推动社区发展。最近，我们又开始探索 Whole-body Intelligence（全身智能）这条新的技术路线。

所以我更愿意把这个奖理解为一种长期积累的认可。它既包括研究成果，也包括社区贡献，以及我们一直在尝试推动机器人领域向前发展的努力。

▎AI科技评论：您的全身智能（WBI）和普通机器人VLA模型核心区别是什么？

李弘扬： 其实大部分人都是不太看好全身智能的，觉得很难；或者说大部分人还没意识到这个点。如果观察今天整个具身智能的发展，会发现大家主要沿着两条路线往前走。一条是上半身，重点在 VLA、灵巧操作、高自由度操作能力；另一条是下半身，重点在各种 contact-rich 的运动控制，比如踢足球、打乒乓球，以及机器人与环境发生复杂接触时的控制能力。这些方向当然都很重要，但在我看来，它们最终都会汇聚到同一个问题，如何实现全身协调。

真正困难的，不是分别把上半身和下半身做好，而是如何让机器人在真实环境中，把感知、决策、运动控制、灵巧操作全部统一起来，根据环境变化实时协调全身完成任务。这意味着，它面对的不再是某一个技能，而是整个技能体系。它对算法、数据、控制、硬件，以及整个机器人系统的要求都会高得多。

所以，我们提出了 Whole-body Intelligence，希望解决的就是这个问题。我认为，这是具身智能真正的“Touch High”——真正决定机器人能否进入千行百业的关键问题。更多详细技术细节，参见源策官网：https://www.archon.tech/blog/whole-body-intelligence。

▎AI科技评论：刚才演讲中有个视频是打乒乓球，机器人倒了，大家都笑了。

李弘扬：（笑）大家都喜欢看机器人摔倒。但实际上，这恰恰说明全身协调能力的重要性。

很多人会把机器人摔倒理解成控制没有做好，但真正的问题是，当机器人开始执行越来越复杂的任务时，它必须同时兼顾运动控制、环境交互和灵巧操作，任何一个环节出现问题，都可能导致整个系统失衡。尤其是现在越来越多机器人都装上了灵巧手，摔倒的代价其实非常高。我们自己也买过一些灵巧手，基本上摔一次就容易损坏。机器人不像软件系统，很多问题都是要付出真实硬件成本的。

所以，全身智能不仅关系到机器人能不能完成任务，也关系到机器人系统是否真正可靠、是否能够长期稳定运行。

▎AI科技评论：您出身自动驾驶领域，哪些技术用到了WBI研发中？

李弘扬：自动驾驶给我最大的启发，其实不是某一个算法，而是如何做 scale up。

真正进入产业以后，你会发现，决定模型上限的不只是模型本身，而是整个 AI 基础设施。包括数据怎么采、怎么管理、怎么保证质量和多样性，模型如何训练、部署、持续迭代，这些才是真正支撑一个大模型不断进化的能力。这些经验后来几乎都迁移到了具身智能。

所以，我们今天做机器人，也特别重视数据基础设施。如何建立高质量、规模化、多样化的数据采集体系，如何形成模型训练、部署、回传、再训练的闭环，这些都是自动驾驶行业已经验证过的方法。

我一直觉得，学术界和工业界并不是对立的。学术界负责提出新的思想，比如 Transformer、世界模型以及很多基础理论；工业界则负责把这些思想真正做成可规模化落地的系统。但现在，两边多少有一点彼此割裂，甚至互相看不上。我觉得这是不应该的。

我自己正好经历过两个世界。一方面，我一直在大学做原创研究；另一方面，这几年也和很多产业伙伴合作，参与量产项目。所以我越来越相信，真正大的技术突破，一定来自学术创新和产业工程能力共同作用。

▎AI科技评论：未来，大学教授和创业者这两个身份，如何平衡？

李弘扬：未来，我的重心会更多放在创业上。学校还是会继续支持原创研究，源策未来更多聚焦在机器人规模化应用。原因也很简单，很多真正影响行业的事情，仅靠论文是不够的，它最终还是要落到产品和产业里。学校更适合做一些小而精的原创工作，而创业公司可以把这些原创思想真正变成一个完整的系统，并持续迭代。

所以，这两个身份并不是冲突的，而是承担不同的使命。

▎AI科技评论：您怎么定义你的创业目标？

李弘扬：我们的目标一直很明确，就是打造世界领先的具身大脑。

这里说的具身大脑，其实更多是一个算法概念，而不是严格意义上的生物学概念。很多人听到大脑、小脑、中脑，会以为我们是在做仿生。但实际上，我们只是借用了这些概念，去描述机器人不同层级的智能系统。比如，Foundation Model 可以负责高层决策和理解，底层控制系统负责运动执行，中间还有规划、协调等不同模块。它们共同组成了我们理解的具身大脑。所以，具身大脑并不是某一个模型，而是一整套能够驱动机器人完成复杂任务的智能系统。

▎AI科技评论：未来两年在产业界的生态位，有考虑过么？

李弘扬：这是一个非常重要的问题。如果真正去做 Whole-body Intelligence，你会发现，算法和硬件其实很难完全分开。比如摄像头、灵巧手，甚至整个机器人本体，都需要围绕全身协调重新设计。很多时候，仅靠现有硬件，很难把算法能力真正发挥出来。

所以，我们未来有两种可能。一种是和优秀的机器人厂商深度合作，由源策提供具身智能算法，把 Whole-body Intelligence 做到行业最好。另一种可能，是进一步走向全栈，把算法和硬件一起重新定义，推出真正面向下一代机器人的智能系统。无论是哪一种，源策未来最核心的定位都不会变——专注于打造世界领先的具身智能系统。

▎AI科技评论：您提到一个新概念：智能人形。为什么一直强调这个词？

李弘扬：因为我觉得，行业需要一个新的目标。过去二十年，我们经历了智能手机时代，又进入了智能汽车时代。每一个时代，都会有一个代表性的物理终端。我认为，下一个时代的物理智能终端，就是智能人形（Intelligent Humanoid）。而支撑智能人形的核心技术，就是 Whole-body Intelligence（全身智能）。

今天大家讨论更多的是灵巧操作、运动控制、VLA，或者某一个具体能力。但这些都是局部能力。真正决定机器人能否走进真实世界、进入千行百业的，是它能不能把所有能力统一起来，实现全身协调。

所以，在我看来，Whole-body Intelligence 才是下一阶段真正值得投入的问题。

▎AI科技评论：你希望智能人形成为一个新的行业概念？

李弘扬：是的。一个新概念不会因为第一次提出，就立刻成为行业共识。它需要不断地被讨论、被验证、被实践，最终才有可能成为大家共同使用的语言。

Whole-body Intelligence 也是一样。它不是某一种算法，也不是某一个模型，而是一套完整的能力体系，包含感知、决策、运动控制、灵巧操作、导航等所有能力，同时还要和数据、硬件、训练体系深度结合。

相比讨论某一个局部能力，我更希望行业开始讨论机器人整体的智能架构。

▎AI科技评论：所以，您认为未来行业竞争的核心，不再只是某一个模型或者某一种能力？

李弘扬：我觉得最终一定会回到系统能力。未来真正有竞争力的，不会只是一个 VLA，也不会只是一个运动控制算法，而是一套完整的全身智能系统。机器人真正进入真实世界以后，它面对的是开放环境，而不是实验室里的单一任务。这意味着，它必须同时处理运动、操作、感知、规划等各种问题。所以，全身智能不是简单地把几个模块拼在一起，而是要让整个机器人像一个完整的生命体一样协调工作。

▎AI科技评论：创业以后，您有没有找到一个榜样？

李弘扬：我一直很欣赏智谱的唐杰老师。在我看来，他代表了一类我特别认可的人——具有科学家精神的企业家（Researcher Founder）。

科学家精神意味着，你仍然坚持原创，坚持长期主义，坚持解决真正重要的问题；企业家精神意味着，你愿意把这些研究真正做成产品、做成产业，去影响更多人。我希望自己未来也是这样的人。如果说大学老师创业，我认为他是第二成功的人，最成功的是汤晓鸥老师；如果看仍然活跃在产业里的创业者，我觉得唐杰老师是我非常敬佩的一位。

▎AI科技评论：从大学教授到创业者，这种身份变化，对您来说最大的不同是什么？

李弘扬：最大的不同，是思考问题的尺度变了。以前做研究，更关注一篇论文、一个算法、一项技术突破。现在创业，我会更多去思考，这项技术五年、十年以后会不会真正改变行业，它能不能变成一个完整的产业。所以，我现在经常提醒自己，要站在更长的时间尺度去看问题。

Whole-body Intelligence 这条路，今天一定会有人质疑。有人会觉得，现在应该先把灵巧手做好，或者先把底盘做好，再去讨论全身协调。这些观点我都理解。但我相信，真正重要的问题，往往在一开始都不是主流。如果今天没有人去做，全身智能永远不会发生。所以，即使这条路很难，我们也希望一直做下去。

▎AI科技评论：您在RSS分享 Whole-body Intelligence，会不会感受到一些来自传统机器人领域的质疑？

李弘扬：我觉得 RSS 确实有它非常独特的传统。它一直保持着小规模、单轨制、高质量的特点。相比现在很多 AI 会议动辄几千人、上万人，RSS 更强调人与人之间面对面的交流，也更关注论文本身的质量。这也是它非常有魅力的地方。但与此同时，我也明显感觉到，RSS 正在拥抱新的变化。比如今年参会规模相比过去有明显增长，从过去大约两百人的规模，到现在接近七百人。越来越多产业界的研究者、创业者开始参与进来。

所以我觉得，RSS 依然保持着自己的学术传统，但它并不是封闭的。它可以保持 old school 的精神，同时拥抱新的技术趋势。

▎AI科技评论：现在很多 AI 领域的大突破都来自工业界，您怎么看未来两者的关系？

李弘扬：我觉得未来不会是谁取代谁的问题。工业界有规模优势，有数据、有算力、有工程体系；学术界则更擅长提出新的问题、新的方法和新的理论。真正大的突破，往往发生在两者结合的地方。自动驾驶就是一个很好的例子。过去很多技术，包括深度学习、Transformer 等，都来自学术界长期积累。但最终真正推动行业变化的，是工业界把这些技术通过大量数据和工程体系做成了可落地的产品。具身智能也会经历类似过程。

我们既需要原创性的算法突破，也需要大规模数据、硬件和产业体系支撑。所以，我不认为学术界和工业界应该互相竞争，而应该形成更紧密的连接。

▎AI科技评论：AgiBot World数据集的经历，如何助力WBI的多段式模型训练？

李弘扬：我觉得目前具身智能数据的发展，已经进入了一个新的阶段。过去大家强调数据规模，比如百万条轨迹、百万次采集。但实际上，数量并不是唯一指标。真正重要的是数据质量和多样性。比如一个数据集看起来有百万条数据，但如果大量样本来自相似场景、相似动作，那么它对模型泛化能力的帮助可能有限。所以未来机器人数据的发展方向，一定不是简单追求更多，而是追求更高质量、更丰富、更接近真实世界的数据。这也是为什么我们一直强调数据基础设施。机器人面对的是开放世界，它需要的数据不仅是完成任务的数据，更是能够帮助模型理解物理世界的数据。

▎AI科技评论：最后，如果让您总结未来具身智能的发展方向，您最希望行业关注什么？

李弘扬：我希望大家不要只关注某一个单点能力。机器人真正走向现实世界，需要的是完整智能体系。它需要像人一样理解环境、做出决策、控制身体、完成复杂任务。所以，我认为未来最重要的问题就是 Whole-body Intelligence。这条路一定很难，也会有很多争议。但如果我们相信机器人最终要成为下一代智能终端，那么就必须有人去探索这个问题。

▎写在最后：一个来自悉尼现场的提问

在采访的尾声，李弘扬向我们透露了一个小遗憾：他本来想在演讲现场发起一个投票，但因故未能实现。

作为一位横跨两界、刚刚斩获青年成就奖的“产品经理型学者”，他留下的这个问题，不仅是对他自身职业轨迹的注脚，更是对整个具身智能行业未来走向的终极拷问。

今天，我们决定在《AI科技评论》将这个未完成的投票接力下去。

一个人读论文太孤单，一群人刷顶会才好玩。

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