“智”者對話丨蘇昊：不必害怕人機共存的世界

來源：【人民日報中央廚房-大江東工作室】

“官宣！蘇昊正式加盟復旦大學！”

3個月前，一則微信推文在AI圈瘋傳，激起千層浪花。

此前任加州大學圣迭戈分校終身副教授的蘇昊，在人工智能的科研世界里，有著濃墨重彩的傳奇經歷：

作為北京航空航天大學應用數學博士，斯坦福大學計算機科學博士，他的研究涵蓋計算機視覺、計算機圖形學、三維深度學習、強化學習與具身智能，曾獲得美國國家科學基金會杰出青年職業獎、2025年IEEE PAMI青年研究者獎、2025年國際基礎科學大會前沿科學獎等獎項。

從2D感知到三維視覺，再到物理交互仿真，蘇昊等人的前沿研究，一步步把科幻電影里的場景，變為了我們身邊正在發生的科技革命。2026年4月，蘇昊正式加盟復旦大學，成為浩清特聘教授、通用物理智能研究院首任院長。

2026世界人工智能大會開幕前，大江東工作室和蘇昊展開了一場對話，聽他講述正在進入物理世界的具身智能，將會如何改變人類世界。

“基礎研究要回答的是最根本的問題——機器如何感知和理解世界”

復旦大學浩清特聘教授、通用物理智能研究院首任院長蘇昊

大江東：目前人工智能應用領域的各類成果備受關注，但很多人對技術的底層原理仍然陌生。尤其是具身智能，現在已經“能跑能跳”了，基礎研究對這項技術來說還重要嗎？

蘇昊：人工智能這些年的進展，可以粗略分成兩個方向：一類活在“虛擬空間”里，處理的是語言、音頻、視頻；另一類要真正跟物理世界打交道。

前者這幾年突飛猛進，后者是我更關心的部分——因為機器要在真實世界里完成一件事，不僅要“知道”, 還要“做到”, 兩者之間有一道很深的鴻溝。

打個比方：一個孩子讀了再多游泳的書、看了再多教學視頻，也不代表下水就會游。語言和視頻描述的是世界的“二手信息”, 而具身智能要解決的，是讓機器建立起對物理規律的一手理解、并可以直接用于行動——抓一個杯子該用多大力、手指沒對準怎么實時調整。這些判斷沒法靠“看”學會，只能在真實的物理交互里長出來。

跑跳只是“管好自己的身體”，機器人其實沒“看懂”腳下的地面；而我們在做的精細交互，容錯的量級完全不同——跑步偏兩厘米，下一步就能補回來；抓杯子偏兩厘米，就會抓空或打翻。一些機器人能在餐桌前跳一段舞，可一旦把握不好邊界，就可能順手掀翻桌上的碗筷。

今天智能機器人非常熱，很多人會覺得，接下來只是工程化、只是把成本降下來、把量產做出來。事實并非如此。這個領域里有一批最基礎的科學問題，至今沒有被真正解決——機器如何從有限的交互中學習，并泛化到沒見過的物體和場景？如何理解接觸、摩擦、形變這些連人類都只是“憑手感”的物理過程？如何在不確定的環境里穩健地行動而不是一碰到意外就失靈……這些都不是多招幾個工程師、多堆一些算力就能繞過去的問題，是需要科學突破才能跨過的坎。

基礎研究要回答的是最根本的問題——機器該如何去理解這個世界？如何從與物理世界的交互中真正學到東西？又怎樣把學到的能力泛化到全新的、沒見過的場景里？這些才是決定整項技術能走多遠的底層問題。

當大家為一個個亮眼的機器人demo（演示）興奮時，希望能有更多的目光、更多的耐心留給那些還沒被解決的基礎問題——因為真正的長期價值，往往就藏在這些地方。

大江東：您歸國選擇的上海，是國內 AI 科研資源最為集聚的城市之一。在您看來，高校和科研機構的研究方向，應當如何匹配產業需求，避免實驗室里的成果束之高閣？

蘇昊：我想先說一個判斷：具身智能這件事，創新高度依賴多個要素的協同聯動——硬件本體、數據、算力、人才、應用場景，再加上完整的產業鏈，缺一不可。它不像純軟件，幾個人一臺電腦就能做出來，它必須是這些要素擰在一起，彼此咬合著往前走。

客觀地講，上海和長三角地區在這些要素上是有底子的：基礎學科有積累，產業鏈相對完整，應用場景也足夠豐富。但我想說，有底子不等于已經成型。具身智能是一場硬仗，要真正打好，這些要素還需要被更好地組織起來，彼此磨合，人才、團隊、生態都還要有一個成長的過程。我來上海，不是因為這里什么都已經準備好了，恰恰相反，是因為這里有一個值得認真去建、也還需要人一起去建的底子，而把它一點點做起來，正是我想長期投入去做的事。

在這樣的格局里，高校和科研機構扮演的是“源頭”的角色。我個人更傾向于圍繞“問題”而不是“學科”去組織研究力量，因為真正難的問題，往往落在學科的交叉地帶，而這些也恰恰是產業界最迫切，最難自己解決的。

至于怎么避免成果“束之高閣”, 我覺得關鍵不在于讓高校去追產業的短期風口，而在于守住“源頭”的位置、同時把和產業之間的通道打通：產業界把真實場景里最難啃的問題提給學術界，學術界則保持足夠的耐心，把問題做深、做透，而不是急著交付一個演示原型。說到底，要素齊備只是起點，能不能把它們組織好，讓它們互相成就并且一起成長，才決定這件事最終能走多遠。

期待在WAIC上，把“AI與人類共存”這件事談得更深一些

2025年9月，蘇昊在外灘大會上分享

大江東：我們注意到，四月份，您所參與創立的蘇度科技推出了sudo R1具身平臺，以它為基礎的機器人，曾在60分鐘不間斷測試中，連續抓取上百件此前沒“見過”的物體。這項測試在具身智能的發展中意味著什么？為什么會引發業界的廣泛關注？

蘇昊：那次測試中，我們展示了世界上首個、也是目前唯一已實現高成功率零樣本抓取的具身基礎模型。它展示的不是一次漂亮的抓取，而是一種范式——一條新的、能走通的技術路線：不是把已有的辦法往前調優一點，而是換了一條路去解決問題。臺前穩定的一小時，靠的是背后一層層壘起來的積累。

還有一句最要緊的話：泛化，人人都在講，真正做出來的很少。很多所謂的泛化，換個場景就露餡。我們要的不僅僅是泛化，是高成功率的泛化。“大概能抓”和“百分百抓成”, 是兩回事。能不能落地，就看這一條。

那是我們3個月前的成果。最近，我們又取得了一系列新的突破，將在2026WAIC（世界人工智能大會）上展示。對于這些新成果，我想請大家留意的不是某一個驚艷動作，而是“通用”這兩個字——同一個平臺，能在工業、服務、生活 這些差別很大的場景里都用得起來。會做一件專門的事，和能跨場景做很多事，是兩個層級的東西。

大江東：在您看來，像WAIC這樣的平臺，對技術交流和產業發展發揮了怎樣的作用？對今年的大會有什么期待？

蘇昊：我覺得像WAIC這樣的平臺，主要有三重作用。

第一是認知校準。它把研究者、產業、資本、場景方放到同一個空間里，面對面地交流。很多時候，大家各自埋頭做事，對“現在到底走到哪一步了”的判斷會有偏差；這樣的場合，能讓不同的人把各自的認知拿出來碰一碰、對齊一下，也是觀察中國與全球前沿相對位置的一個窗口。

第二是一種開放的姿態。愿意把自己在做的東西拿出來、擺到臺面上被討論、被質疑，本身就是一個行業健康，自信的表現。開放地交流，大家才可能在同一套認知基礎上往前走。而不是各自為戰。

第三是對行業發展的思考和引導。這樣的平臺不只是展示成果，更是一個讓大家一起去思考“這個行業該往哪走，什么才是真正重要的問題”的地方——某種程度上，它也在幫整個行業校準方向。

至于今年的期待，除了那些炫目的演示，我更希望看到一些真正嚴肅、深入的討論——尤其是關于AI與人類共存這件事。技術走到今天，一個人和智能體長期共處的時代正在到來，這里面有大量值得認真想清楚的問題，我很期待大家能在這樣的場合坐下來，把它談得更深一些。

“不要把AI神化。它很強大，但歸根到底是人的造物”

大江東：某種意義上，人類文明的進步，就是知識的邊界不斷被往外拓展的過程。在您看來，今天，AI正在怎樣改變人類探索未知、拓展知識的方式？未來，它又會把這條邊界推向多遠？

蘇昊：我想把這件事分成兩層來看。

第一層是我們每個人的學習，這可能是AI帶來的最普惠也最易被感受到的變化。過去很多知識被鎖在專業門檻后面，得有老師、有資源才學得到；而現在，幾乎人人都能擁有一個隨時在線、不知疲倦、還能順著你的程度來講解的“老師”。學習的門檻被大大降低，求知這件事，正變得前所未有地平等。

更深的一層是“向外”——AI 能不能幫人類把整體的知識邊界向前推進。這一層要復雜得多，而且進展很不均勻：越是“虛擬層”的學科，被改變得越徹底；越是“物理層”的 學科，受到的影響還相當有限。

道理不難理解。像數學、理論科學、代碼這些，知識幾乎能完整地表示成符號和數據，整個世界差不多能裝進計算機里，AI就能在其中高速推演，搜索，甚至和人一起提出新的結論。可越往物理層走——化學合成、新材料、實驗科學……真正的知識最終必須在真實世界里動手才能獲得，要親手去做、去試錯。而機器今天還不能可靠地“動手”, 所以AI在這些領域的能量，還遠遠沒有釋放出來。

舉個例子：AlphaFold（一種生物分子結構預測人工智能工具）預測蛋白結構很厲害，但要驗證一個新藥，還是要靠人類實驗員的手在實驗室里做幾千次實驗。

一個學科能被AI推進到多遠，取決于很多維度：知識能不能被形式化，有沒有足夠的數據，實驗成本高不高……這是一個多維的邊界，具身智能只是其中一維。

對那些繞不開物理世界的學科來說，機器能不能真正“動手”, 往往是最難跨、也最靠后的一道坎。等這一關邁過去，AI 就不只是幫我們“想”, 還能替我們“做”，真正閉合從想法到驗證的整個循環。

說到底，無論是我們每個人的學習，還是人類整體知識的前沿，AI 最終會把我們帶向哪里，不是哪一個人、哪一個方向能夠回答的，而是全社會、乃至全世界需要一起面對、一起想清楚的問題。我能做的，是把自己這一維盡力往前推一點。

中國三維視覺大會（China3DV 2026）上，蘇昊發表主旨演講

大江東：AI 時代，不少人擔心自己會被替代，您怎么看這個問題？對身處這個時代的年輕人，有沒有具體的建議？

蘇昊：這種擔心是合理的。誠實地講，AI會越來越強，在很多具體的執行上，人可能確實追不上它——算得比你快、記得比你多、還不知疲倦。回避這一點沒有意義。

但我想說，這未必是壞事。它反而把我們推回到一個更根本的問題上：人該怎么認識自己。當越來越多具體的能力可以交給機器，我們反而更有機會靜下來去想：什么是思考，什么是學習，一個人是怎么一路成長起來的。這些問題，與其說是為了應對AI，不如說是為了更清楚地認識我們自己。

還有很要緊的一點：不要把AI神化。它很強大，但歸根到底是人的造物，是工具，不是神。在了解它的基礎上去看它，而不是崇拜或恐懼，你才不會被它牽著走。

所以我給年輕人的建議，其實就三句話：擁抱AI，把它當成放大你能力的工具，別把它當對立面；了解AI，知道它到底是怎么回事、邊界在哪；也了解你自己——不是去比誰強誰弱，而是想清楚自己想成為一個什么樣的人。想明白這三件事，你就不會害怕這個人機共存的時代，反而能在其中活得踏實。

策劃：吳焰

記者：巨云鵬

實習生：陳靈欣

圖片：受訪者提供

出品：人民日報中央廚房-大江東工作室

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