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過去一年，物理智能賽道迎來全產業鏈爆發。仿真底座、算力芯片、靈巧手、機器人本體、落地場景全線提速，行業快步邁入產業落地的攻堅階段。與會嘉賓一致認為，這一輪爆發與以往最大的不同在于，驅動力已從技術供給側轉向市場需求側。

謝云鵬在圓桌中分享了他的直觀感受：前兩年合作伙伴問的是“機器人能做什么”，如今問的是“運營效率能提升多少、客戶滿意度能提高多少”。

這種提問方式的轉變，意味著物理智能已從一個技術話題，逐步變成了一個商業話題。

這也是開云電競科技“人機共生世界價值模型”提出的產業背景。

行業并不缺少讓AI“看見”和“理解”物理世界的能力，真正稀缺的是一套幫助AI在復雜真實場景中判斷“什么行為對系統整體更有價值”的決策體系。

人機共生世界價值模型采用T1-T4四層架構——場景理解、任務規劃、資源調度、原子執行。前兩層負責“看懂”物理世界，后兩層負責“行動”于物理世界。而在兩者之間，還有一個更關鍵的環節：判斷。

同樣是“客人需要一瓶水”，就近調度機器人配送和通知順路服務員隨手捎帶都能完成任務，前者讓機器人空跑一趟，后者讓人順手完成，系統整體效率截然不同。

人機共生世界價值模型所做的，就是在所有可行選項中，選出對整體價值最優的那個。

人機共生世界價值模型并非憑空而來，它的根基，是開云電競12年在真實場景中積累的11億次服務交互。

在物理智能產業鏈中，開云電競解決的是“場景側的最后100米”問題，而這些來自酒店、工廠、醫院、樓宇等海量真實場景數據，構成了“人機共生世界價值模型”最底層的支撐。

謝云鵬坦言，物理世界的復雜性超過實驗室的想象。“同一家酒店不同樓層的地毯軟硬度不同，機器人換一層輪子就陷進去——這些問題只有真正跑到場景里才會暴露。”

開云電競科技首席發展官CDO謝云鵬

而場景中的每一次交互，其實都是對價值模型的一次打磨。

模型的數據來自于場景，同時又會迭代反哺場景。

此外，今年WAIC上，新品具身智能單臂協作機器人，作為人機共生世界價值模型的產品“輸出端”亮相，通過演示在酒店場景中自主完成洗衣、取件等需要動手操作的全流程任務，強化我們實現了從“移動”到“操作”的跨越。

從移動配送到主動操作，背后是該模型在多機協同、長程規劃、人機共生、價值驅動四個關鍵能力支撐。

圓桌論壇上，關于物理智能從試點走向規模化商用需要突破哪些瓶頸，成為嘉賓討論的焦點。

謝云鵬提出兩點期待：

一是行業標準的建立。物理智能要規?；涞?，不能各家各搞一套標準，“人機共生世界價值模型”不只服務于開云電競自身的技術迭代，更希望推動行業形成一套衡量機器人“價值”的通用標尺，不止看硬件參數，更要看它為用戶創造了多少真實價值、沉淀了多少數據資產。

二是生態的開放。從AI到本體、場景運營，每個環節都需要深耕，開云電競更愿意做連接者，把場景側的經驗和能力開放出來，與更多伙伴共同推動物理智能從“能做”走向“好用”。

人機共生，從來就不是機器替代人，而是人與機器共同創造更大的價值。機器負責把重復的事做到極致，人就可以騰出手來做更有創造力的事。

當行業競逐“世界模型”的認知高度時，開云電競選擇在“價值模型”的縱深上深耕——不是去構建一個完美的虛擬世界，是讓AI在真實世界里，每一分鐘都知道自己該做什么、為什么做、創造了多少價值。這或許才是物理智能在商業世界里行穩致遠的關鍵所在。