在新加坡南洋理工大学的实验室里，一只机械臂正反复尝试抓取桌上的苹果。这个看似简单的动作，暴露了当代机器人技术的核心困境——当人工智能在虚拟世界中攻克语言、图像与代码时，物理世界的交互仍像一道难以逾越的屏障。就像三岁的孩童能本能地抓取物体，而最先进的机器人系统却常因苹果滚落桌面而陷入停滞，这种反差揭示了具身智能领域最根本的挑战：如何让机器从“理解世界”跨越到“真正行动”。
王子为的科研轨迹，正是这场跨越“知行鸿沟”探索的缩影。2016年，AlphaGo与李世石的围棋对决点燃了全球对人工智能的想象，这位清华大学物理系的学生由此转向AI研究。但真正推动他深入具身智能领域的，是2020年英国利物浦大学开发的“机器人化学家”——这个能在实验室自主移动、操作仪器的系统，让他意识到算法与物理世界结合的巨大潜力。同年，他开始探索AI与机器人的融合，首次调试机械臂完成打包任务时，那种“让机器像人一样行动”的成就感，成为他科研生涯的重要转折点。
在卡内基梅隆大学（CMU）的博士后经历，让他对机器人研究的节奏有了全新认知。与纯AI领域“算法迭代以月为单位”的快速验证不同，机器人研究的周期被物理世界的复杂性无限拉长。采集数据需要实时操作硬件，训练模型要应对硬件差异，验证算法需考虑物理规律——每个环节都充满不确定性。他参与的乐高积木组装项目，从2023年启动到2025年才取得突破，期间团队花费数年时间优化系统对模糊指令的理解、三维模型生成、动作规划与执行精度。这种“慢工出细活”的过程，反而让他沉淀出对关键问题的洞察：当机器人遇到训练数据中未覆盖的场景时，如何突破模仿学习的局限？
以“抓苹果”任务为例，当前主流模型能完成标准场景下的抓取，但若苹果滚落桌面，系统常因缺乏应对“分布外情况”的能力而失效。王子为指出，这暴露了行业面临的三大挑战：真实物理环境的数据采集成本高昂，每条数据需数十秒甚至更久；毫米级误差可能导致任务失败，精度要求远超虚拟世界；摩擦、光照等环境变量的微调会彻底改变动作效果，模型需实时建模这些隐性参数。这些难题共同构成了具身智能的“阿喀琉斯之踵”。
针对这些挑战，他的团队正探索三条技术路径。第一条是构建“世界模型”，让机器人在虚拟环境中预演动作后果，通过“想象”生成训练数据，降低对真实数据的依赖。第二条是引入推理链机制，将长程任务拆解为步骤序列——类似大语言模型的思维链，但需同时处理物体间的空间关系与动作间的时间逻辑。第三条则更具颠覆性：用强化学习让机器人主动探索环境，甚至通过“故意犯错”积累经验。例如，机器人可能主动将苹果推落桌面，在尝试抓取的过程中学习应对策略，从而摆脱对人类示范数据的依赖。
这种从“被动模仿”到“主动探索”的转变，标志着机器人向智能体（Agent）的进化。近期研究显示，通过强化学习训练的机器人在某些任务中已能达到近100%的成功率，远超纯模仿学习系统。王子为团队开发的ThinkBot和VLA-Reasoner等模型，正尝试用蒙特卡洛搜索树与强化学习优化任务拆解方案，让机器人自主寻找最优行动路径。
在南洋理工大学的实验室里，机械臂的训练仍在继续。尽管系统仍会因意外情况失误，但每次失败都为模型提供新的学习样本。王子为认为，在这个充满不确定性的领域，研究者需要“热情与快速学习能力”的双重特质：“顶级研究者必须成为细分领域最了解问题的人，而每前进一步都要面对未知挑战。只有真正热爱这个领域、能从突破中获得成就感的人，才能坚持下去。”
为保持团队对前沿的敏感度，他推动“论文快讲会”制度，要求成员每周快速总结最新研究进展。在应用层面，团队正与汽车、航空维保、物流等行业合作，通过真实工业场景采集高质量数据，为机器人模型训练提供基础。尽管具身智能距离通用机器人系统仍有距离，但这种跨学科合作与持续探索，正在逐步缩小“知道”与“做到”之间的差距。
