沈向洋：灵巧手是具身智能技术复杂度的“珠峰”

“大湾区在人形机器人、医疗装备领域具备产业基础，应当抢抓物理人工智能（AI）发展窗口，推动AI技术与医学深度交叉，加速先进技术从实验室走向临床与产业应用。”10月31日，香港科技大学校董会主席沈向洋在2026大湾区科学论坛——医工融合分论坛上如是说。

在题为《物理AI：AGI的第三次浪潮》的主旨报告中，沈向洋阐述了AI从数字世界走向物理世界的发展趋势，探讨物理AI与医工融合的发展机遇。

沈向洋表示，过去10年生成式AI快速发展，第一波浪潮主要集中在数字AI，从“理解”走向“生成”，文生文、文生图、文生视频等能力加速普及；第二波浪潮是AI智能体，从“对话”走向“执行”，AI代码生成显著提升，并在数学定理证明、理论计算机科学等科研领域取得突破，对科研范式产生深刻影响。而以具身智能为核心的物理AI，代表通用AI的第三次浪潮，智能将从数字“大脑”走向现实“本体”，让AI在物理世界中形成闭环学习。

沈向洋指出，具身智能并非单一模型即可解决，而是涵盖感知、AI/ML核心、控制、通信、硬件和软件平台的大型系统工程。其本质是在物理世界中完成“感知-理解-决策-行动-学习”的闭环。当前，人形机器人供应商中超过一半在中国，大湾区具备产业集聚优势。但物理AI仍面临数据瓶颈，沈向洋表示，“数据短缺是AI走向物理世界的最大挑战。”训练具备实际应用能力的具身智能模型需要海量多模态交互数据，现有积累仍显不足。

针对这一难题，行业探索出真机遥操作、人类第一视角采集、仿真合成等数据获取路径，通过眼镜、手套捕捉人类精细操作，结合仿真生成虚拟场景，虚实数据互补，训练面向真实世界的世界模型，这一思路同样适用于手术机器人等医疗装备研发。

“手术机器人想要走向更高水平，灵巧操作是核心门槛。”沈向洋指出，肢体运动之外，灵巧手是具身智能技术复杂度的“珠峰”。人手拥有27个自由度，数万传感器，可完成精细感知与操作，人脑近三分之一算力用于手部控制。要让机器人从“表演者”转变为“劳动者”，灵巧操作能力绕不开，也是医工融合发展必须攻克的关键课题。