宾大茅佳源：从单次演示到 83% 真机泛化，破解具身智能数据困局｜IROS 2026
百条轨迹换一项技能，
纯数据拟合为何难做物理泛化？
告别像素级预测，
用“神经+符号”构建可推理的世界模型
“神经”层：利用神经网络进行视觉感知，提取物体的几何与物理属性；
“符号”层：利用符号逻辑对这些属性进行组合，并定义动作与状态之间的转移规则。
破解策略网络不可拼接困局：
将动作生成转化为“约束求解”
路径约束 ：包含动力学约束 dynamics（轨迹必须符合物理定律）与无碰撞约束 collision-free（机器人与环境无干涉）；
子目标约束 ：包含阶段性接触目标 holding-target（如稳妥抓取物体）与最终任务目标 target-on-rack（如将物体精准放置至指定架子）。
RAPID 架构：
1 次人类演示+代码智能体，
搞定复杂非抓取交互
大模型盲区：
为何视频-动作模型无法自动“涌现”组合力？
结语：走向通用物理智能，
核心不在于盲目堆叠数据
我们又该如何形式化泛化标准？究竟是以最坏情况还是平均情况来评估？
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