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斯图加特帅出彩为中国网球刷足存在感，张帅双打排名重返世界前十_我的网站

A |     封面新闻记者 欧阳宏宇          在本届WAIC上，人工智能加速落地，从屏幕里大步走向物理世界，继文本生成、智能体AI后，“物理AI”概念受到关注。当人工智能加速由虚向实，随之而来的问题是，这一AI落地的新场景会呈现何种演进路径？其搭载的AI大模型是何种形式？距离机器人的“ChatGPT时刻”还有多久？          7月19日，在2026世界人工智能大会“智启具身论坛2026：迎接物理AI智能涌现”上，多位业内人士和行业专家就物理AI智能涌现的条件与路径分享了观点。在专家看来，只需不到5年的时间，机器人“ChatGPT时刻”就要到来，在此之前，则需要上亿小时级别的物理数据支持。    

球迷和网友们的喝彩声又冲至了云霄！出现这个激动人心的画面，得归功于张帅。         模型与数据飞轮          是物理AI持续进化的关键          在AI产业主线聚焦大模型之后，业界正渐渐形成共识：下一阶段AI不会停留在生成内容，而会进入真实环境，理解空间、预测变化并完成行动。

B | 归结起来，这就是物理AI受到关注的核心动因。

C |          那么，该如何发展物理AI？智元合伙人、高级副总裁、具身业务部总裁，觅蜂科技董事长兼CEO姚卯青在现场分享称，物理AI的挑战在于，必须同时打通表征与闭环这两条路线。         前者是对世界的抽象和压缩，人类所有的认知、判断、理性全是以表征为基础的；后者是智能体与环境进行持续的交互，从计算的角度来看，它包含了输入、算法、输出、评价、迭代这样的循环，从生物学角度来看，它就是从一种从感知到理解、决策、行动、环境反馈的一个完整闭环。         在姚卯青看来，要推动物理AI的发展，主要靠模型与数据两方面作用。“模型决定起点，数据定义终局，二者相互作用将产生‘飞轮效应’；当飞轮转动，智能涌现只是时间问题。

D | ”          具体在模型侧，他以智元构建的三阶段训练架构为例谈到，在该架构中，分为“预训练—后训练—持续学习”三个步骤，即推动视觉语言动作模型（VLA）与世界动作模型（WAM）两条技术路线持续演进，并向统一的世界推理动作大模型（WRAM）迈进，同时从算法、仿真、真机训练层面打通规模化迭代闭环。

E |          简而言之，就是让机器人既能边看菜谱边学着直接上灶台炒菜，又要学着理解火候、食材特性，还要反复总结经验，最终培养出一个“既懂原理又会实操”的机器人大厨。

F |          在数据侧，则要依托MEgo系列采集终端、治理平台与真机数据集等，构建覆盖数据采集、治理、训练和部署回流的全链路物理AI数据基础设施，推动真实场景数据持续反哺模型进化。因此，有人强烈建议，“就算最后没有拿到冠军，也一定要给帅姐一朵小红花，太让中国网球有面子了。”

此前有人形容本周对中国网球来说，是又一至暗时刻！

郑钦文退出了斯图加特500赛；王欣瑜退出了鲁昂250赛；张之臻和布云朝克特退出了慕尼黑500赛，等等。

G | 这波汹涌的退赛潮，让球迷和网友无奈地感叹，喝彩声看来要暂时尘封了，因为在巡回赛单打赛场彻底没有了中国球员的身影。

但是，有人则提议，不要过于悲观，单打无人出战，还有双打，“ 这可是中国网球的传统强项！”

于是，出战斯图加特双打比赛的张帅便成了被重点关注的中国金花，原因只有一点：中国老将从未让人失望过，总是能在关键时刻将中国网球这面大旗举至让人想象不到的高度。         据悉，目前，这套模型与数据协同迭代体系已在真实产业场景中获得验证。“我们相信物理AI智能涌现不是会不会来的问题，它是一定会到来的。”姚卯青预判到，智能涌现只是时间问题，其一定会在行业突破数据墙、表征墙、闭环墙之后，形成这样一套可优化、可泛化、可进化的物理世界AI的进化系统。

这次大家对张帅寄予无限信任，35岁的中国老将也没有辜负大家的期待，从首秀开始，有人就曾直言，从张帅身上对外展现出来的那股狠辣劲儿来看，这次在斯图加特真是准备拼了。

四分之一决赛，对阵二号种子鲍里妮和埃拉尼组合，张帅搭档亚历山德洛娃，在一只脚已经在悬崖边悬空的情况下，硬是顶住了抢十4比8落后的巨大压力，惊险地将自己予以拯救，挺进了斯图加特双打四强。

在半决赛同梅里查尔和萨姆索诺娃这对强档组合竞争一张决赛门票，张帅在亚历山德洛娃的配合下，同样打得韧劲十足。

H |          数据缺口巨大          但智能涌现“一定会来”          数据缺口“上万倍”，业内判断：2到5年迎来机器人ChatGPT时刻          对于机器人的“ChatGPT时刻”何时会到来，专家普遍认为，至少需要两年时间，如果发展进程顺利，也不会超过五年时间。

当时看到对手组合拿到赛点后，直播间立即有人惊呼，“看来躲得了初一，躲不过十五，帅姐在四分之一决赛逃过了一劫，这次应该没这么好命，恐怕要被挡在决赛门外了。”

可是，张帅却上演了“我命由我不由天”的剧本，在这么大的压力下，同亚历山德洛娃默契配合，最终闯关成功，惊险地击败了强大的对手组合，挺进了斯图加特500赛决赛。

赛后看到张帅和亚历山德洛娃那开心的样子，直播间有人表示，自己已经无法抑制内心的激动，彻底把先前内心的紧张化成了无声的眼泪，为张帅时隔六年重返斯图加特双打决赛而动情飙泪。

2019年，张帅搭档美国姑娘高芙就曾在这站抢车大赛挺进过双打决赛，可惜最终未能夺冠，遗憾拿到了亚军。

“现在帅姐又追平了自己在这站赛事的双打最佳战绩，这次能更进一步，弥补六年前的遗憾吗？”有人说出这句话后，瞬间成了大家热议的话题。

一些人说，35岁的张帅在如此高龄还能在这站红土赛事打进决赛，无论最后的结果如何，都堪称完美了，如果再加上在喝彩声中把中国网球这面大旗举起来，仅这两点已经足够了，其它真没什么可奢望的了，张帅随便打就行了；另外一些人则表示，这次绝对有希望。

认为张帅有望捧杯，跟她的搭档亚历山德洛娃有关。

俄罗斯名将在单打挺进四强后，很多人还担心，如果亚历山德洛娃最终战胜奥斯塔彭科打进决赛，同时打两场决赛，精力方面肯定会顾不过来，在单双打之间会进行相应的取舍。

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现在亚历山德洛娃两盘不敌奥斯塔彭科无缘决赛后，这也意味着俄罗斯名将可以将所有的精力都专注于双打决赛了。本来她和张帅的配合就堪称完美，专注度现在又有了保证，自然一切皆有可能。

可惜这样完美的画面并未出现，张帅和亚历山德洛娃在对阵头号种子达布劳斯基/卢特利芙组合时，最后以两个3比6落败，再次与冠军擦肩而过。

不过，大家对这样的结果并不介意，张帅在斯图加特已经为中国网球刷足了存在感，加之双打即时世界排名已经重返世界前十，已经赚翻了。         其关键在于数据。         腾讯首席科学家、腾讯Robotics X实验室主任、福田实验室主任张正友谈到，由于具身智能到最后本质上要跟物理世界交互，因此交互数据是必不可少的。这些数据在一定程度上会产生飞轮效应，即不仅是成功的交互，即便是失败的交互也是格外宝贵的。

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现在大家对张帅一通猛夸，还和她被称为百搭有关。

K |          “收集数据时放到预训练下，未来的部署时间会越来越短，最后实现零成本的新场景任务复现。”谈及飞轮效应之下，训练数据的构建形式，Dyna Robotics联合创始⼈兼⾸席科学家⻢也骋认为，不同的数据可以采用“金字塔组合”形态，即顶层高质量部署数据+中层海量真机数据+底层更海量的互联网数据。         AI初创公司Physical Intelligence 的研究科学家任⾄意也认同，能直接复现任务的真机数据“可回放”，但多种来源数据尽可能扩大本体多样性的构成。

新赛季张帅三进双打决赛，都是和不同的姑娘搭档：阿布扎比携手梅拉德诺维奇；奥斯汀是和美国姑娘凯斯勒合作；斯图加特则是牵手亚历山德洛娃。在他看来，挖掘训练数据下一个非常大的底座是互联网。（来源：网球之家 作者：月亮河的星空）。         事实上，目前行业的共识是，训练具身智能的数据缺口巨大。姚卯青透露，据测算，需要1亿小时级别数据才能够让机器人掌握对物理世界通用运行规律的理解。而要达到开箱即用的效果，则需要70-80%零样本成功率。

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Published on:04:46:48