机器人有了身体，经验从哪里来？JoinAI 受邀出席宇树世界物理AI全球生态合作伙伴大会- 大数跨境

机器人有了身体，经验从哪里来？JoinAI 受邀出席宇树世界物理AI全球生态合作伙伴大会

JoinAI卓印智能

2026-10-21

导读：从新加坡到杭州，与生态伙伴再聚首，继续探索机器人的经验之路，从世界模型到 Experience Layer，探索 Physical AI 的下一道关键命题。

从新加坡到杭州，关于 Physical AI 的探索仍在继续。

10 月 22 日，2026 世界物理 AI 大会暨宇树合作伙伴生态大会将在杭州举行。继今年携手宇树科技、Simplifynext等合作伙伴在新加坡开展 Physical AI 黑客松活动后，JoinAI｜卓印智能受邀出席本次大会，与来自全球的技术开发者、产业伙伴及研究者共同探讨 Physical AI 的未来。

从开发者社区的实践探索，到更广泛的产业生态交流，Physical AI 正吸引越来越多不同技术领域的参与者。而对于 JoinAI 来说，一个值得持续探索的问题是：

当机器人拥有越来越强大的身体，如何让它获得足够丰富的真实世界经验？

01｜机器人走进现实，还需要多少经验？

近年来，机器人在运动控制、灵巧操作和复杂任务执行等方面不断取得突破。从实验室走向开放环境，Physical AI 正在加速发展。

但让机器人能够完成一个动作，与让它理解何时、何地、如何完成这一动作，仍然存在距离。

真实世界充满不可预测的变化：陌生的环境、未见过的物体、复杂的交互，以及无数难以提前穷举的长尾场景。

这些能力的获得，离不开丰富的环境交互与持续学习。

然而，依赖真实机器人反复试错，不仅成本高昂，还受到物理设备、场景条件、安全风险和采集效率的限制。

如何让 Physical AI 以更低的成本获得更多经验，并将这些经验转化为可泛化的智能能力，正在成为行业的重要课题。

02｜从生成世界，到生成经验

围绕这一挑战，JoinAI 正在以世界模型（World Model）为技术基础，探索面向 Physical AI 的 Experience Layer（经验层）。

从早期的空间场景合成，到具备时空连续性与交互逻辑的世界模型，JoinAI 持续探索如何让 AI 生成的内容从视觉数据走向可用于学习的环境与经验。

通过结合真实世界数据与生成式技术，JoinAI 致力于构建可扩展的场景与交互经验，支持智能体在不同环境、任务和条件下开展训练与评估。

当经验能够被生成、组织和复用，Physical AI 就有机会突破真实世界数据采集的部分限制，以更高的效率探索更广泛的可能性。

让机器理解物理世界，也让机器拥有更多学习世界的机会。

这是 JoinAI 持续探索世界模型与 Experience Layer 的重要方向。

03｜从新加坡到杭州，让 Physical AI 的探索继续发生

今年，JoinAI 与宇树科技、Simplifynext、松应科技等合作伙伴在新加坡共同推动 Physical AI 黑客松，为开发者提供接触机器人硬件、视觉语言模型及真实任务场景的机会。

在这场跨越技术领域的开发者实践中，机器人本体、模型能力与任务场景得以连接，也让不同技术路径之间的协作拥有了更加具体的实践载体。

如今，从新加坡到杭州，JoinAI 与合作伙伴再次相聚。

本届大会以「宇十俱进，树业共生」为主题，汇聚机器人产业、技术研发与开发者生态中的多方力量，共同探讨 Physical AI 的技术演进与产业未来。

对于 JoinAI 而言，这既是一次与合作伙伴的再会，也是一次与更多同行交流世界模型、经验学习及 Physical AI 应用可能性的机会。

技术突破需要持续探索，开放的生态也需要更多真实的交流与协作。

10 月 22 日，我们杭州见！🐱

【声明】内容源于网络

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JoinAI | 卓印智能是一家专注于利用自研扩散模型和世界模型模拟现实世界，解决自动驾驶、机器人及工业视觉系统的训练数据瓶颈的创业公司。我们坚信，通过高质量合成数据，能显著提升图像AI的训练效率，释放AI的无限潜力。

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