中山大学王广润：大模型的微调只是对空间建模的微调 | GAIR 2025

相比于虚拟世界，真实的世界充斥着动态变化的环境变量和各种各样的物理规则，这要求基础模型不仅具备强大的感知与计算能力，更需拥有理解物理规律、预判场景变化的综合能力。 在此背景下，基础模型的能力边界不断被突破，而新一代AI架构与物理世界建模作为全球AI领域最核心的前沿探索方向之一，更是成为技术突破的关键抓手。 如何通过新一代AI架构的创新迭代，赋能物理世界建模的精准化、高效化，让AI更好地理解、建模并交互物理环境。这是中山大学计算机学院的青年研究员、博士生导师，同时也是拓元智慧首席科学家的王广润博士所一直钻研的问题。 2025年12月13日，在雷峰网举办的第八届GAIR全球人工智能与机器人大会现场，王广润博士做了题为《创新基础模型，强化物理世界建模》的分享。 以下为他的演讲内容，雷峰网/AI科技评论做了不改变原意的编辑： 我的题目是《创新基础模型，强化物理世界建模》，我们实验室叫HCP，大概在十几年前就取这个名字了，其中就包括了physical intelligence，我们知道在具身智能领域有一家比较好的公司就叫Physical Intelligence，所以向大家汇报一下。 什么是物理空间智能 我们希望物理空间模型能够成为“物理世界操作系统”的内核，也希望未来的物理空间的智能能够通过相对应的图灵测试：可以看到这是一个比较脏乱的房间，当我们早上出去的时候，这个房间还很脏乱，回来之后它就变得很干净了，以至于我们分不清这个房间是人打扫的还是有一个AI来帮我们打扫的。有人认为这样就通过了图灵测试，但是我不这么认为