机器人终局：一份物理 AGI 路线图，用大语言模型的成功逻辑来推演

机器人终局：物理AGI路线图与LLM类比

演讲者把机器人做成人形通用智能拆成六块：视频世界模型当第二预训练范式，世界行动模型（WAM）负责把感知转成动作，数据收集策略对标特斯拉 FSD 的物理数据飞轮，EgoScale 和灵巧性缩放定律试图量化训练规模与手部操作能力的关系，物理强化学习用来跑通最后一公里，DreamDojo 则是一个端到端的神经物理引擎。整体思路是照搬大语言模型的成功路径，但正...

推荐理由：我会先打个折：这是演讲者个人的路线图，不是论文或产品发布，所以别当官方公告看。但它的好处是把物理 AGI 拆成了 6 个能聊的模块，并且用 LLM 的发展阶段来类比，让做机器人的人能快速对齐讨论框架。正文没给出每个模块的具体验证结果或数据，所以这条路线图更多是观点而非实证。对从业者来说，值得扫一眼，但暂时不用太激动。