獨家專訪李弘揚：成為 RSS 二十年唯一國人獲獎者後，我要 all in 全身智能

# 独家专访李弘扬：成为 RSS 二十年唯一国人获奖者后，我要 all in 全身智能

悉尼当地时间2026年7月14日上午，机器人领域国际顶级会议 RSS（Robotics: Science and Systems）2026 在悉尼 ICC 中心迎来重磅时刻。香港大学助理教授李弘扬登上领奖台，接过“青年成就奖”（Early Career Spotlight）奖杯，成为该奖项设立22年来首位获此殊荣的中国学者。这一奖项每年仅授予极少数研究者，今年全球仅4人入选，与最佳论文奖、时间检验奖等并列为 RSS 最具分量的荣誉。

在随后的现场演讲中，李弘扬分享了他对下一代机器人智能架构的思考，而这场演讲的核心关键词，是一个他正在全力推动的新概念——全身智能（Whole-body Intelligence, WBI）。RSS 向来以单轨制、小规模、高门槛著称，在动辄万人的AI会议时代显得格外“old school”。用李弘扬的话来说，这是一个极其强调面对面交流和论文质量的顶级学术阵地。然而，站上这个讲台的李弘扬，却是一位典型的跨界破局者。

从自动驾驶领域的 BEVFormer、CVPR 2023 最佳论文 UniAD（近十年来大陆学术机构唯一获奖工作），到具身智能领域的 AgiBot-World 百万真机数据集，他的研究轨迹充满跨界的张力。他坦言，这个奖项不仅是对单篇论文的认可，更是对长期积累、社区贡献和推动领域发展的综合肯定。在获奖后的独家专访中，李弘扬首次系统阐释了全身智能的技术内核。他指出，当前具身智能主要沿着两条路线发展：一是以上半身为核心的 VLA（视觉-语言-动作）模型与灵巧操作，二是以下半身为重点的接触丰富的运动控制。但真正决定机器人能否走进真实世界的，不是某一项局部能力，而是全身协调的完整体系。

“它面对的不再是某一个技能，而是整个技能体系，对算法、数据、控制、硬件乃至整个系统的要求都高得多。”李弘扬以此解释为何要提出全身智能这一新方向。演讲中播放的一段机器人打乒乓球视频引发了全场笑声——机器人摔倒了。李弘扬对此并不回避，反而认为这个“小意外”恰好说明了问题所在。“大家都喜欢看机器人摔倒，但真正的关键是，当机器人执行复杂任务时，必须同时兼顾运动控制、环境交互和灵巧操作，任何一环失衡都可能导致系统崩溃。”他特别提到，随着灵巧手等精密部件大量应用，摔倒的硬件代价越来越高，全身智能不仅关乎任务完成度，更决定系统的可靠性与长期稳定运行。将全身智能从概念推向实践，李弘扬并非从零起步。

他出身自动驾驶领域，最深的体悟并非某个具体算法，而是“如何做 scale up”。“进入产业后你会发现，决定模型上限的不只是模型本身，而是整个AI基础设施——数据怎么采、怎么管、怎么保证质量与多样性，模型如何训练、部署、迭代。”这些经验被完整迁移到具身智能中，数据基础设施成为团队最重视的环节。他认为，学术界与工业界不应彼此割裂，真正的大突破往往来自原创研究与大工程能力的共同作用。谈及未来身份的重心，李弘扬明确表示将更多放在创业上。“很多真正影响行业的事情，仅靠论文是不够的，它最终要落到产品和产业里。”他计划在学校继续支持小而精的原创研究，而创业公司则把这些思想变成完整系统并持续迭代。

他定义创业目标为“打造世界领先的具身大脑”，这不是一个生物概念的仿生系统，而是一套涵盖高层决策、底层控制和中间规划协调的完整智能架构。对于产业生态位，李弘扬认为全身智能要求算法与硬件深度耦合，很难完全分开。未来有两种可能：一是与优秀机器人厂商深度合作，由团队提供算法；二是走向全栈，重新定义算法与硬件，推出面向下一代的智能系统。无论哪种路径，核心定位始终是专注世界领先的具身智能系统。在访谈中，李弘扬反复强调一个他极力推动的新行业概念——智能人形。“过去二十年，我们经历了智能手机时代和智能汽车时代，每一个时代都有一个代表性的物理终端。下一个时代的物理智能终端，就是智能人形。

”支撑这一终端的核心技术正是全身智能。他希望行业不再只讨论灵巧操作、运动控制或VLA等局部能力，而是开始关注机器人的整体智能架构。一个概念不会因首次提出就成共识，它需要不断讨论、验证、实践，他愿意做那个最早“铺路”的人。面对可能的质疑，李弘扬保持坦然。RSS 的传统是小规模、高质量，但他也观察到，会议正在拥抱新变化：参会人数从过去的两百人增至近七百人，更多产业界研究者参与进来。“它可以保持 old school 的精神，同时拥抱新的技术趋势。”这种包容与变革，也正是他自己的写照。

他欣赏智谱AI创始人唐杰，将其视为“具有科学家精神的创业者”的代表，并笑称唐杰是“大学老师创业第二成功的人”，而第一成功的则是已故的汤晓鸥教授。“我希望自己未来也是这样的人，坚持原创与长期主义，同时愿意把研究做成产品，去影响更多人。”

从大学教师到创业者，李弘扬认为最大的变化是思考问题的尺度。“以前更关注一篇论文、一个算法；现在会想，这项技术五年、十年以后会不会真正改变行业。”即使全身智能这条路今天仍有很多人质疑，他依然相信，真正重要的问题往往在一开始不是主流。“如果今天没有人去做，全身智能永远都不会发生。”

对于具身智能数据的发展，他提出新的判断：过去强调规模，但真正重要的是数据质量和多样性。未来机器人数据的发展方向不是简单求多，而是追求更高质量、更丰富、更接近真实世界。他希望大家不要只关注单点能力，而应聚焦完整智能体系。“如果相信机器人最终要成为下一代智能终端，那么就必须有人去探索全身智能这个最难也最根本的问题。”

采访尾声，李弘扬透露了一个小遗憾：他本想在演讲现场发起一个关于全身智能的投票，因故未能实现。这个未完成的提问，既是他自身职业轨迹的注脚，也是对整个行业未来走向的终极考问。正如他所言，智能人形这个词，也许在十年后会成为家喻户晓的存在——而他，正试图让这一切从今天开始发生。