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1欢迎收听自变量机器人的播客「关键变量」！让我们一起捕捉具身智能的关键变量。
世界模型，是今年具身智能领域最热的话题之一，围绕它的争论也最多：它和 VLA 到底是什么关系？是不是被叫错了名字？在机器人、游戏、自动驾驶这些场景里，它真的能落地吗？
在前不久我们举办的「干杯吧，具身！」线下聚会上，我们请来两位这一方向的负责人：蚂蚁灵波科技具身世界模型负责人、香港科技大学助理教授徐英豪，自变量机器人世界模型负责人 Shalfun Li，让他们面对面聊一聊，“吵一吵”。
有趣的是，两人恰好是相识十一年的本科同学，如今又因为相近的技术判断走到了同一个方向上，这场对话中既有共识，也有不同观点的碰撞。
这一期播客，呈现他们对谈的原音。
开场互问：具身基础模型未来往哪走？VLA 与 VAM/WAM 之争
比起预测动作，为什么“动态预测”（Dynamics）才是世界模型更核心的能力？
架构不重要、Scaling 更重要？模态对齐才是泛化的关键吗
3D Vision 在机器人 Policy 里到底有没有用？是显性建模还是隐性先验
数据路线之争：Ego-centric 数据真的有效，还是“有人想卖数据”？
世界模型做游戏，是真风口还是伪需求？玩法与成本的现实考量
Diffusion / Flow 能学到物理规律吗？生成方式与物理世界如何映射
数据的“不可能三角”：Diversity、精度与可规模化，怎么平衡
用世界模型做模型评测：现在到了什么程度，靠谱吗
物理规律该放进预训练，还是留到后训练？
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