独家对话大晓机器人陶大程：具身机器人大脑无需装下整个世界｜甲子光年

开悟世界模型Kairos旨在推动行业评估标准从单纯的生成效果逼真度，转向对机器人行动控制充分性的衡量。

作者｜周悦 寇雨然

编辑｜王博

机器人拿起一个杯子，真的需要理解整个世界吗？

陶大程的回答是：不需要。甚至恰恰相反，机器人首先要学会的，可能是忽略那些与行动无关的信息。

它不必知道桌面花纹，也不用预测窗外的树影。它只需要知道杯子在哪，是什么形态、多重、该从哪里抓，以及万一抓失败了怎么补救。

陶大程将这类行动相关状态称为“控制充分状态（Control Sufficient State）”。他认为：“会改变行动结果的信息，就是有价值的信息。”

今年，“世界模型”成了具身智能领域最热的词之一。一份6月发布的报告显示，国内已经有33家创业公司发布世界模型，累计融资超过260亿元，其中7家已经成为独角兽。

热度越高，概念也越杂。VLA（视觉-语言-动作模型）融合派、原生派，还有3D空间派、物理仿真派等各执一词。当所有人都在讲世界模型时，什么样的世界模型，对机器人真正有用？

该团队试图用“开悟世界模型（Kairos）”来回答这个问题。

在陶大程看来，模型或者技术路线叫什么并不重要，关键在于它能不能落到“行动后果”上。机器人不能只学会“看见什么就做什么”，还要知道“做了之后世界会怎样变”。

Kairos要解决的，不是生成一段足够逼真的未来状态画面，而是在机器人行动前判断：不同动作会带来什么后果，哪里可能失败，失败后是否还能恢复。

这也意味着，Kairos必须直面两件事：机器人怎么从失败里学习，部署能不能跟上真实行动节奏。“失败数据”和“部署效率”，由此成了它的另外两个关键词。

尽管提出了新概念，陶大程认为Kairos还只是对这个目标的一次早期系统性尝试。

他的标准很朴素：“真实任务结果才是最终检验目标的金标准。”团队追求的是模型能不能真正提高任务成功率、失败预测和恢复能力，并且进入真实部署。

陶大程是该团队首席科学家、新加坡南洋理工大学杰出教授。根据国际学术信息平台2026年计算机科学科学家排名，他位列新加坡第1、世界第13，同时也是澳大利亚科学院院士、FACM、FIEEE。

这是陶大程加入该团队以来首次接受专访，他和媒体对话了两个多小时，这也是亚洲AI科学家中少见的一次围绕“世界模型”展开的系统长访。

总的来说，Kairos模型的核心在于强调面向行动后果的控制充分性，而陶大程的观点也指出，只有真实任务的成功率才是检验模型的最终标准。