專題：中國國際服務貿易交易會 物理AI與具身智能機器人創新生態交流會

　　服貿會專題活動「物理AI與具身智能機器人創新生態交流會」於2026年9月11日在京舉辦。知躍空間智能聯合創始人、COO張展出席並演講。

　　以下為演講實錄：

　　大家好，我是知躍空間智能的張展。今天和大家分享的主題是《從數據驅動到結構驅動：類腦智能下的具身模型新階段》。我們團隊長期深耕類腦智能與具身智能的交叉領域，核心目標非常明確：跳出傳統 AI 的數據驅動瓶頸，從生物神經元真實計算機制出發，重構 AI 底層邏輯，打造擁有中國自主知識產權的新一代智能範式，探索下一代通用智能的全新路徑。

　　為什麼要走這條路？我們先看當下的行業現狀。在語言、圖像等離身智能領域，大家靠堆數據、堆算力的 Scaling Law 路線，已經實現了智能湧現。但當我們把這條技術路線遷移到具身智能、讓機器人和三維真實世界交互時，就遇到了根本瓶頸。

　　當下主流的 AI，本質是 「數據喂出來、算力堆出來、雲端跑出來」 的被動智能：環境感知不夠靈敏，空間推理能力不足，跨場景泛化能力弱，人機交互不夠自然，高度依賴預訓練，靈活性極差，始終突破不了通用智能的邊界。

　　而反觀人類，大腦僅 20 瓦的超低功耗，就能驅動 860 億個神經元，不需要海量數據預訓練，不需要龐大算力支撐，就能實時感知新環境、適應新場景、動態捕捉變化。包括 OpenAI 前 CTO 伊利亞也提出過相同判斷：通用智能的終極形態，是具備類似生物學習機制的智能體，能在環境中自主學習、自主進化。

　　這讓我們篤定一個核心結論：真正的通用智能，不是訓練習得的，而是生物結構自然湧現的。智能的根源，是單個神經元的計算邏輯、神經網絡的連接結構，再加上生命進化出的軀體形態，三者共同作用的結果。

　　沿着這個判斷，我們在兩個維度持續技術進階：一是網絡規模的進階，從最簡單的線蟲 300 個神經元，到果蠅、斑馬魚幾十萬神經元，再到小鼠上億神經元，最終向人類 860 億神經元的規模推進；二是單個神經元複雜度的進階，從線蟲的簡單結構，到人類大腦的複雜結構，不斷提升單個神經元樹突、軸突的計算精細度。

　　目前我們是全球唯一專注生物全腦精細神經建模的公司，定位就是和具身智能結合，為機器人提供 「大小腦系統」 的研發與落地，推動人工智能從傳統的參數、數據驅動，邁向結構驅動的全新階段。

　　2024 年底，我們的第一項里程碑成果落地：用精確的數學方程，完整復刻了線蟲全部 302 個神經元以及整套神經網絡，這項成果成功登上 Nature 子刊封面，為我們的類腦建模築牢了權威技術底座。更重要的是，我們在學界首次完成了完整閉環 —— 從環境感知、神經網絡處理，到驅動軀體每一塊肌肉形成動作，再反饋迴環境，驗證了生物神經結構驅動行為的完整路徑。

　　在線蟲模型成功落地之後，我們迭代升級，攻堅更高級的果蠅神經系統。今年初火爆全網、獲得馬斯克讚好的 EonSystem 公司，僅實現了基礎的數字果蠅網絡仿真；而我們精準復刻了果蠅神經元與完整連接組，迭代出更精確、更動態的生物神經元運算模型，實現了對行業前沿技術的全面超越。

　　依託自研的仿真器，以及我們剛在 WRC 世界機器人大會上發布的類腦仿生訓練平台 DeepSoma，我們將數字果蠅嵌入真實的動態物理環境。它無需任何數據預訓練，無人工規則編程，靠原生的生物神經結構，就能自主感知環境、主動避障起飛、自適應運動，完美復刻了真實的生物級智能。

　　我們最核心的突破，是用這套原創的生物體系賦能機器人本體。把線蟲、果蠅的成熟神經結構遷移到工業機器人上，徹底告別海量數據訓練和重度算力依賴，讓機器人在真實作業場景中自主湧現全新的自適應行為 —— 在末端執行的釐米甚至毫米空間裏減少抖動，找到最合適的路徑和位置完成動作，落地了行業獨有的 「靠結構湧現行為」 的全新技術範式。

　　目前這套技術已經在兩個典型場景完成落地驗證：一個是半導體 SMT 線邊倉的料盤抓放操作，另一個是零售場景的揀選作業。我們還在進一步搭建更復雜的神經環路，形成 「原子動作庫」，未來將用低功耗、免預訓練的方式，驅動雙臂甚至多協作臂完成更復雜的任務。

　　和全球同賽道的標杆企業對標，我們的技術優勢非常清晰：MIT 背景的 Liquid AI 團隊，僅提取線蟲 17 個神經元的網絡結構，就讓無人機在無任何預訓練的情況下，實現了平穩飛行、避障和動態目標跟蹤；EonSystem 復刻果蠅神經結構後，智能體在仿真環境中自主完成了覓食、避障、梳理毛髮等行為。而我們的技術，在神經元精細度、完整連接組復刻、真實物理環境落地三個維度，都實現了全面領先。

　　能走到今天，離不開我們頂尖的團隊與深厚的產學研支撐。

　　我們的創始人錢博士，是哥倫比亞大學應用數學與應用心理學雙博士，曾在波士頓動力從事機器視覺研發，回國後主導過多款量產產品開發，擁有豐富的產業化經驗。我本人畢業於中國科學院大學，此前在中科院重點實驗室從事成果轉化，是連續創業者，帶領團隊完成過多輪數千萬級孖展。我們的 CTO 孫老師，北大元培基礎物理出身、哥倫比亞大學機械工程博士，是北京市傑出人才，也是小米第一代機器狗CyberDog、第一代機器人CyberOne 的算法總監，曾獲小米百萬美金大獎。

　　項目層面，我們斬獲 2024 年 HiCool 全球創新創業大賽二等獎，入選央視 「贏在 AI+」 全國總決賽八強，入選全國顛覆性創新技術專項儲備庫，深度參與工信部類腦智能產業圖譜編制與未來智能賽道揭榜掛帥工作。

　　資本市場和產業端也高度認可我們的路線：成立兩年，我們已完成六輪孖展，累計孖展金額數億元。

　　最後我想說，我們的願景很清晰：用中國原創類腦技術，重新定義全球通用智能新範式。

　　我們相信，從數據驅動走向結構驅動，是下一代通用智能的必然方向。我們也會持續紮根腦科學底層創新，讓低功耗、強自適應的智能本體走進千家萬戶，為中國在全球智能賽道上走出一條自主可控的全新路徑。