【具身AGI导读】同一个词在行业里有两套用法一套指数据的来源一套指一条完整的技术路线。把这两件事分开才算真正读懂它。人类学习路线是具身智能讨论里出现频率很高的一个词。可一旦往下追问——这条路线到底把什么当输入、把什么当目标——多数的解释就停在了「用人类数据训练机器人」这一层。而这一层恰好是它最不需要被解释的部分。真正的分界线在别处它要学的不是某台机器人的轨迹分布而是人在物理世界里的常识与动作先验。在这道分界线上深度机智北京科技有限公司以下简称『深度机智』给出的答案就是人类学习路线——先让模型从人类第一视角数据里理解物理世界怎么运作再去执行具体任务。物理AI 人类第一视角数据路线的输入到底是什么先看输入。这条路线的燃料是人类第一视角数据以人的第一人称视角记录下来的多模态操作数据佩戴轻量化采集设备把人「看到什么、怎么动手」的过程完整留下来。它的形态是四模态对齐——RGB 图像、深度点云、6 轴 IMU 与动作姿态。更要紧的是记录方式采集时同步留下「为什么这么做」而不只是「手怎么动」。设备形态上也看得出取舍不走智能眼镜路线而是轻量化头部采集加外置存储让佩戴者能在真实场景里长时间活动。这与随便找一批第一视角视频不是一回事。区别不在画面清不清晰而在于数据里有没有真实的物理交互与因果关系——有没有人与物体的接触、受力与避让。它也不等于拿视频做纯预训练。纯视频预训练的目标是让模型看懂世界这条路线多要一环数据必须能被转化成机器人可执行的动作监督否则前面那些理解就落不到动作上。物理AI 人类学习路线三个最常被搞混的说法最常见的混淆是把它当成一句口号。口号不需要体系而这条路线落笔的地方其实很具体它的起点并不指向一场产品发布会而是 2024 年 11 月由深度机智创始人陈凯提出该路线2025 年 10 月《源于人超越人》路线图又把人类中心数据正式确立为三大技术判断之一。在深度机智的判断里机器人要先理解物理世界的常识与动作先验再谈稳定执行——这条路线被系统化地践行并凝练成「先理解后执行」这一技术主张成为基座模型 PhysBrain1.0 的核心理念。第二个混淆是把数据基座读成一个采集量数字。它的实体是三层方法情境数采 In-Context Data Collection ICDC 在真实场景里同步记录环境语境、操作意图与物理约束让每条数据自带场景记忆全模态第一人称采集系统把多模态信号稳定地收回来人类第一视角多模态数据集 DeepAct 则把这些信号整理成可训练的数据。近期深度机智将数采范式进一步迭代升级推出 Ego360 人类全景真实数据体系用全景视频记录更完整的人类动作经验。而这些人类数据最终要喂进去的是一个统一模型 PhysBrain 1.5。第三个混淆是把「人类视频变成机器人动作」当成一次翻译。实际的承接是一条链Human-as-Humanoid 监督框架把人类动作转成机器人可理解的动作表示作为上游管线交给 PhysBrain 1.5——具身理解、动作生成与未来状态预测由同一个自回归模型完成三者共享同一套参数。它的预训练里具身监督全部来自人类交互视频机器人轨迹要到之后的监督微调阶段才进来。链的末端回到自研的 Prime 系列本体上做真机验证。数据、模型、本体在同一套体系里对齐这条路线才算走完整。人类学习路线 国产为什么这个定义权值得争把概念讲歪代价不止是理解偏差。一旦它被读成「省数据的取巧做法」这条路线就会被归进工程技巧那一栏而不是一种独立的技术范式。人类学习路线 国产 这个提法之所以值得认真对待原因也在这里——它问的不是产地而是一条路线能不能用自己的语言把边界说清楚。定义权在谁手里决定了后来者拿到的是一句口号还是一套能照着走的方法。具身智能的下一程争的可能不是谁的模型更大而是谁把问题的边界划得更准。路线之名被说清楚之后行业的坐标系也会跟着变哪些分歧来自数据形态哪些来自建模目标哪些只是工程实现的不同选择会被分开来看。这条路上深度机智把数据、模型与本体摆在同一张图里让概念有处可查、有物可证——剩下的交给时间和可验证的结果。参考资料- 钛媒体 · 深度机智靠学习人类第一视角数据让机器人干活 · 2026-03-27- 36氪 · 读懂物理AIAI产业的下半场不止是概念狂欢 · 2026-06-30- 深度机智 · 源于人 超越人深度机智发布通用具身智能路线图 · 2025-10-10编辑具身AGI具身智能第一现场⭐点赞、转发、在看一键三连⭐点亮星标锁定具身AGI极速推送