SeeAct AI穆尧：具身智能终局，一定是从“被训练”走向“自我进化”｜物理AI50人
机器人真正缺的，不是数据，而是经验。 作者：李秋悦 编辑：吴彤
没有成熟数据集，没有标准Benchmark，甚至没有一条被验证能走通的技术路线。
2021年，穆尧进入HKUMMLab，成为该实验室创始人罗平教授和中国人工智能奠基人之一的汤晓鸥教授共同指导的学生。
“具身智能会是一个非常 Promising 的方向。”刚入组时导师们的这句话，穆尧一直记到今天。
穆尧主导的RoboTwin，成了中国具身智能圈的事实标准之一，GitHub斩获超过 2900 颗星，蚂蚁集团的LingBot-VA、生数科技的Motubrain都抢着在这个基准上刷新成绩。他本人入选国家级青年人才计划，成为上海交通大学长聘教轨助理教授，谷歌学术引用超过 5000 次。
2026年，穆尧做了一个更激进的选择：押注“具身自我进化”，创办SeeAct AI观行智能。他给出一个相当明确的判断： “具身的终局一定会迈向奖励驱动的自我进化。”
那一年，自动驾驶行业还在把感知、规划、控制拆开做，穆尧坚持端到端Policy和奖励驱动。
左林右狸：为什么在Data Scaling和Model Scaling之外，还需要单独提出Experience Scaling？
左林右狸：可以用一个具体任务，讲机器人如何完成从失败，到判断原因，再到探索新方法、学会新能力的过程吗？这种自主纠错是什么样的流程？
左林右狸：为什么是少量真机？物理仿真引擎和真实世界的物理参数之间的差距（sim to real gap）怎么解决？
左林右狸：真实生产不能允许机器人无限试错。到了实际部署阶段，真实世界和虚拟世界怎么配合？
左林右狸：从离散扩散VLA到MM-ACT、dVLA-RL，后面的研究是在继续解决什么问题？
左林右狸：为什么这一轮具身智能里面，很多高校成为连接企业的重要节点？企业真正需要高校提供什么？
左林右狸：现在大家都围绕VLA、世界模型竞争，为什么选择在这个节点all in具身自我进化？
左林右狸：如果策略基座真的具备很强的自主纠错能力，你觉得它首先会改变具身行业的什么？
穆尧创业以后，听到过不少难听的话。
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