9月3日至6日，2026 XAIR Expo 具身智能产业博览会在广州举行。大会期间，北京大学博雅特聘教授、IEEE Fellow、北京大学深圳研究生院副院长兼科学智能学院执行院长田永鸿，受邀在“具身‘智脑’与生态构建专场”发表主题演讲《世界模型驱动的云端一体具身智能》。
在演讲中，田永鸿院长结合北大深研院与云蝶科技的合作实践，分享了具身环境智能 EEI（Embodied Environment Intelligence）及真实场景闭环驱动的具身智能进化路径。他提出，具身智能的竞争已经越过单项能力比拼，研究成果需要进入真实系统，在持续运行和反馈中接受验证。
作为广州市最早布局具身大模型与智能体的企业之一，云蝶科技与北大深研院的合作，一端连接国家级科研力量和前沿模型方法，一端连接广州丰富的产业场景、服务体系和城市发展需求，为大湾区人工智能产业提供了一个样本。具身智能要从实验室走向生产力，需要的正是这种从原始创新到场景验证、再到产业应用的完整通道。
田永鸿在现场指出，当前机器人仍在不少环节停留于“自动化”，而非真正的“智能化”：固定编程导致产品、工位、物料一变就要重新示教；局部感知缺少对完整空间、设备状态和任务上下文的统一理解；被动响应也难以支撑
具身智能真正上岗后，难题会变得很具体：模型能力还不稳定，真实数据又很难大规模获得；机器人进不去场景，就拿不到数据，能力也难以继续提高。围绕这一难题，田永鸿介绍了北大—云蝶联合实验室正在探索的“EEI具身环境智能”范式。这一路径把环境纳入智能系统，根据机器人现阶段的能力，对场景进行必要的标准化和约束。通过高保真场景复刻，机器人先在可控环境中完成任务，再逐步进入有人参与的真实业务场景。
早期部署中的人工接管、失败样本和用户反馈，本身就是高价值数据。机器人在真实任务中运行，这些数据随之进入世界模型、强化学习和后训练流程，推动下一轮能力提升。田永鸿在演讲中进一步介绍，北大—云蝶联合实验室已初步复现具身世界模型的Scaling Law，为通过扩大预训练数据规模提升已知及未知任务表现提供了新的研究依据。
在这套路径中，真实场景既提供训练数据，也参与任务执行。摄像头、激光雷达、物联网设备、门禁、电梯和业务系统被纳入统一的场景表达；机器人负责物理执行，上层系统完成任务拆解与多智能体协同。真实世界的数据进入数字空间训练、复盘和验证，再回到现场接受检验，形成Real → Sim → Real循环。环境由此从机器人工作的背景，变成共同完成任务的系统组成部分。
2025年12月，云蝶科技与北大深研院联合创建多模态大模型研发实验室，聚焦高效数据生成、智能体大模型架构、跨本体具身大脑等方向。它也是云蝶“1+2+N真实世界具身智能联合研究计划”的重要科研节点：其中，“1”是一套涵盖问题共创、数据规则、验证评测和成果权责的共同机制；“2”是联合实验室和具身智能训练场两类能力载体；“N”则指向酒店、物业、医疗康养、园区巡检等真实场景节点。
通过这一计划，云蝶持续向高校与产业伙伴开放场景、任务和数据反馈机制，把城市中的真实需求转化为科研问题和训练数据，也为技术评测与产业应用提供持续验证的基础。北大与云蝶的合作由此延伸到更长的产学研链条，为广州乃至大湾区建立科研与产业协同推进具身智能的长期通道。
当真实世界不再只是终点考场，而成为数据、训练和验证的来源，具身智能距离规模化生产力，才会真正近一步。
