独家对话清华AIR教《授曹》婷：具身最被忽视(的问)题，就<是物>理智能体,QQ堂探险等级怎么提升更快

" 清华系 " 是具身智能领域里绕不过去的大山，这座大山上刻着银河通用的王鹤、星动纪元的陈建宇、它石智航的陈亦伦、加速进化的程昊、千寻智能的高阳等一长串闪光的名字，据清华电子系统计，其校友创办的具身相关企业已近 20 家。而清华系的版图里，AIR（清华大学智能产业研究院）的定位则更加明确。它不仅产出学术论文，更着力于把实验室的前沿技术扎实地铺进产业。它石智航的陈亦伦就曾是 AIR 智能机器人方向的首席科学家。

2026 年初，" 具身智能 " 被正式写入 " 十五五 " 规划纲要，成为国家战略级别的未来产业。与此同时，一批在企业研究院深耕多年的科学家，也选择陆续回到国内高校，从单纯的企业研究体系重新走进一批兼顾学术研究和产业培育的高校研究院。

曹婷的选择正是清华 AIR。

曹婷，清华大学智能产业研究院教授，北京市高层次引进人才

在微软研究院工作了七年，2025 年夏天，曹婷成为清华大学智能产业研究院（AIR）的教授。多年来，她始终聚焦 " 极致智能密度 " 与 " 顶尖执行性能 " 的核心目标，在智能计算前沿领域持续攻坚，突破极低比特模型量化、基于查表的大模型高效推理、全帧率实时多模态大模型架构、存算一体模型加速器等一系列关键技术，构建起从算法到硬件创新的完整技术体系。

在微软期间，这些技术的应用使她能带领团队在业界首次赋能复杂神经网络模型从云端迁移到手机、PC 甚至 IoT 设备上，服务于百万用户，保护用户隐私的同时节省百亿次的云端调用成本。但这次，她做出了新的选择。

我们还独家获悉，曹婷教授及团队正计划孵化一家新公司，专注于可以持续进化的物理智能体，新公司目前仍在筹备阶段。

以下为与曹婷教授的对话全文，略有删减：

从工业研究院到高校

创投家：您当时选择来清华也在媒体引起了不小的关注，为什么选择在这个时候来清华？

曹婷：企业研究院对我来说，是一段非常重要、也非常感恩的经历。无论是在华为还是在微软，我都经历了从前沿研究到系统落地、再到真正被大规模用户使用的完整过程。你会看到一个技术怎么从论文里的想法，变成可以在手机、PC、IoT 设备上稳定运行的能力，也会真切体会到，自己的工作被百万、千万用户用起来是什么感觉。这种训练和成就感，对我今天做很多判断都非常重要。

但到了职业生涯的这个阶段，我会更想跳出已经熟悉的路径，去定义新的问题，探索新的产品方向和应用空间。企业研究院让我把一个清晰的问题做到极致，而接下来我更想去做那些还没有标准答案、也还没有人把路径真正走通的事情。具身智能这件事，正在从 " 想象 " 变成 " 可以做 "，不是五年后，是现在。这个判断让我觉得，现在进来，时机是对的。

清华 AIR 刘云新老师比我早几年做这个选择，他在 MSRA 工作了将近二十年，也是我在端侧智能方向上最重要的合作者之一。他五年前来到这里，对我触动很大。一个在工业界深耕这么多年的人，选择把后半程放在学术研究和产业培育上，背后一定有很深的判断。这也让我更愿意在这个时间点来到清华，去做一些更长期、也更难的事情。

创投家：清华 AIR 这边，跟企业研究院最大的不同在哪里？

曹婷：我觉得是问题的来源和时间尺度不一样。企业研究院面对的，往往是已经有产品基础、有用户场景、有业务重心的问题空间。研究院要做的是怎么提出一个新想法，而是把它变成可以进入产品链条、进入系统栈、最终服务真实用户的能力。我很多关于技术价值的判断，都是在这样的训练里形成的。

而清华 AIR 吸引我的地方，在于它能让我把研究、产业和长期问题定义放在同一个坐标系里思考。具身智能被写入‘十五五’规划，不是因为它是一个好听的概念，而是因为它关系到中国下一步的产业竞争力。制造业的柔性升级、物流的无人化、能源设施的巡检、老龄化社会的照护，这些问题都不是靠传统自动化就能解决的，它们需要真正的物理智能。

所以对我来说，来到清华 AIR，不是离开产业，而是把视角再往前推一步，有耐心去做五年甚至十年后国家和社会真正需要的事情，这一点对我非常有吸引力。

具身智能的窗口与缺口

创投家：具身智能写进了国家规划。你觉得这个时间节点选得准吗？

曹婷：我觉得这个时间点选得非常准。具身智能今天被写进国家规划，是因为它已经进入了一个从前沿探索走向产业布局的关键阶段。机器人本体逐渐成熟，成本和稳定性都在改善；中国又恰恰拥有全球最完整的制造业体系、最强的供应链协同能力，以及在如制造业、物流、养老、城市管理这些密度最高、类型最丰富的真实应用场景。这样的组合，在别的国家并不容易同时具备。

所以中国今天推进具身智能，有点像当年布局电动车。真正重要的不是某一个单点技术，而是技术成熟度、产业基础、场景需求和政策牵引在同一个时间点形成了合力。一旦这种合力出现，产业窗口往往很快就会打开，往往不会持续太久。谁能尽快把真正有价值的东西做出来，谁就有机会定义下一阶段的产业格局。

创投家：你说的 " 有价值的东西 "，指的是什么？

曹婷：真正能在开放世界里持续进化的物理智能体。

现在的具身智能，本质上还停留在工具阶段。哪怕 VLA 或者世界模型训练得很强，它们多数还是在做拧螺丝、搬运、分拣、抓取这类单点任务，像一个工具箱，但还不是一个真正会成长的可靠员工。

市场真正需要的，是能在真实岗位上、在和物理世界反复交互中，能自己总结经验、发现问题、修正策略。比如今天清管道，下一次就会记住哪里容易打滑，要动作幅度小一点、慢一点；今天打扫卫生间，下次就会记住污渍分布和台面材质，知道怎么擦更稳、更不伤表面。脱离工具，越来越像一个模范员工，才是具身智能目前急缺的那一块。

创投家：你看这个赛道，有没有什么大家低估或者回避的问题？

曹婷：物理智能体决定具身能不能真的落地，但恰恰是这点是大家忽视的，讲的少，做的更少，做起来极具挑战。

数字世界里的智能体，很多时候面对的是稳定接口和确定规则；但物理世界不是这样，训练时没见过的情况每天都会出现，而且每台机器本体、每个场景、每次交互都不一样。它不能只靠预训练的模型，经验必须在真实环境里自己去摸索和持续积累，才能在自己的场景下把每台本体能力发挥好。

也正因为这样，物理智能体比数字智能体更必要，也更难。难点不只是让机器做出动作，更难的是让它在真实交互中积累经验、形成记忆，并把这些经验转化成下一次更稳、更好的执行。怎么理解物理环境，怎么表示交互经验，怎么构建长期多模态记忆，怎么形成持续进化的闭环，这些问题到今天都还没有成熟解法，而这正是我们提早投入、也已看到初步成果的方向。

创投家：产业侧还有哪些实际的障碍？

曹婷：上面说的物理智能体，其实科研侧和产业侧都绕不开。在产业侧，还有另一个非常具体的矛盾：真正有用的物理智能体需要在端侧部署。

你可能会想，数字智能体能部署在云端，为什么物理智能体要在端侧？一是延迟，机器人的输入是物理世界、是连续的视频、点云、传感器等等这些多模态的数据，往云端传个几帧数据十几秒可能就过去了，根本不能支撑实时动作的生成；二是网络，很多真实场景是弱网或离网的，比如刚提到的管网清洁场景；三是隐私，无论是家庭场景还是工业场景，用户图像敢不敢传到云端去？

所以具身智能体必须在端侧跑。但端侧的算力是有限的。这就要求你在模型的推理效率上做到极致，不是 " 差不多 "，是真正的极致。这个软硬件协同的挑战，正是我们团队的强项。

从实验室再回到产业中去

创投家：你们是怎么思考这些挑战的？

曹婷：我们不是把物理智能看成一个单点模型问题，而是把它看成一条完整的能力链。

物理智能体要真正成立，至少有几件事要同时做好：它得持续理解物理世界正在发生什么，得根据当前任务和过往经验组织行动，得把一次次交互沉淀成可复用的技能，还得能在端侧真正跑起来，这是我们目前要突破的技术核心。

第一是实时理解。具身智能体要一边理解事件怎么发生，一边决定下一步动作怎么触发。比如倒水，水位到哪里该停生成新的动作，当下就要判断。这里最难的是，认知复杂度很高，但又不能为了准确率牺牲实时性，所以我们一直在做流式视频理解并发表 Streammind、Em-Garde 等系列工作，希望让系统真正具备‘ prompt the world ’的能力。

第二是智能体本身的能力。光看懂还不够，它还要结合过去的经验记忆、当前的任务、环境观测和历史动作，持续维护一个内在持久状态，知道下一步该拆成什么子任务、该生成什么输入、该怎么把有限的具身能力高效使用。这部分我们也发表了 AdaNav VLN 等工作，通过自主思考维护内在状态和任务拆解。

第三是记忆和经验提取。对物理智能体来说，memory bank 要和具体本体的能力边界、动作结果和环境反馈一起工作。它要做的是在反复交互里不断筛掉冗余和噪声，把真正有用的经验提炼成稳定的技能，同时维护一个前后一致的长期记忆。比如刚才提到的它记得‘某次走滑了’，在这类地面上应该小步走、减速走。这个方向我们发表了像 AVA 等工作，近期也将有更多成果展示。

最后是端侧高效部署。物理智能体必须在端侧实时感知、实时决策、实时执行，这就要求整个系统在算力、时延和能耗上都做到非常极致。我们把理解、决策、记忆和部署放在同一个闭环里一起做。这部分是我们组的传统强项，发表了一系列如 T-MAC、BitDistiller、Pregated-MoE、LUT Tensor core 等出圈的工作，被一百多家媒体转发，被集成到各种大模型推理框架，获得几万颗星。

创投家：你们在上面几个方向做到了什么程度？

曹婷：现在我们的前期验证结果非常可观，在业界和社区共认最难的长程复杂任务评测基准上，任务完成精度比行业里比较主流的方案高出两三倍；在端侧推理速度上，是主流方案的四倍以上。

更重要的是物理智能体持续演进的效果。我们做过实验：机器人在一个环境里反复执行相似任务，每次失败后从记忆里学习，任务精度持续提升，最高能提升超过 20 个百分点。这不是重新训练，是真正的在线演进。

创投家：所以这些技术也会产业化？

曹婷：是的，我们正计划孵化一家公司，把这些年积累的持续进化能力从实验室带到产业中去。目前还在筹备阶段，在和一些投资人接触。AIR 本身就是产业研究院，只做论文不是我们的终点，技术要真的落地，有产业，有转化，才算完成闭环。

创投家：做这件事，你们的优势是什么？

曹婷：我觉得我们的优势，首先是全栈。物理智能体落地不是单做模型就行，它一定是算法、系统、硬件一起协同，训练、推理、部署都要打通，这个能力不是哪个组都具备的。我们过去长期做端侧智能和高效推理，所以从一开始看这个问题，就会同时考虑它怎么训、怎么跑、怎么真正部署到本体上。

我们也不是只会做论文。组里很多同学和合作伙伴都有头部基模团队的经验，也一直在真实场景里打磨技术，所以从前沿模型到工程实现、再到产业落地，这条链路我们是比较完整的。另外更重要的就是现在清华 AIR 的平台优势。

清华的学生有顶尖的创造力，这在没有现成答案的领域是稀缺资源。合作伙伴上，刘云新老师在 AIoT 和端侧智能有二十年积累，IEEE Fellow，在微软时我们就是同一个团队的合作者，现在我们依旧在一起突破物理智能体技术。我们还有很多外部合作者，比

想升得快，第一步不是盲目加场次，而是同时抓住两件事：通关率要高，通关质量也要高。能稳定通关的关卡，即使单局经验看起来不如高难本，长期算下来往往更划算。因为失败、重开、队友掉线等带来的时间损耗，会把“看似高收益”的选择拉成低效率。

选关时别一上来就硬冲最高难度。高难度确实可能给更多经验，但前提是你能在较短时间内稳定通关；如果一局打到十几二十分钟还翻车，单位时间经验会直接崩盘。更实用的做法是给自己设一个“可控难度区间”：选择你能稳定拿到较高评价、失误率低的难度作为主刷，偶尔再去挑战更高难度做突破。

可以用一个简单标准来判断：同一关卡，在当前难度下如果10局能稳过8局以上，且平均通关时间波动不大，就值得当主刷；如果胜率低、队伍不稳定、通关时间忽高忽低，就退一档。探险升级更像长跑，稳定的收益往往比短期刺激更重要。

选择方式	优点	风险/代价	适合人群
主刷中等难度、追求高评价	通关快、失败少、效率稳定	单局经验可能不如高难	大多数玩家、想持续涨级
冲高难度关卡	单局上限高、挑战感强	翻车率高、耗时长、队友要求高	角色/操作成熟、有固定队
反复刷低难度	几乎不翻车	单局经验低，容易“忙但不涨”	新手过渡、熟悉机制

节奏上也要克制“无收益动作”。例如在非必要区域停留、反复清不影响通关的小怪、为了捡少量道具绕远路，这些都会拉低单位时间经验。很多时候，探险效率差距不在操作强弱，而在路线选择和推进速度。

单人能刷，但容错更吃自己；组队则可以用分工把速度和稳定性都抬上来。想升得更快，尽量组一个节奏相近的小队：有人负责开路清障，有人负责补位救场，有人专注收集或触发关键机关。队友不一定要“很强”，但要“稳定”：不频繁AFK、不乱跑、不打乱节奏。

有几个容易被忽略的细节，会直接影响刷级效率：

• 进图前先统一目标：这局是追求速度通关，还是追求全收集/任务完成度。两种打法路线不同，混着来最浪费时间。
• 失败后复盘机制点，而不是情绪：哪一步最容易团灭，谁需要换站位或调整出手节奏。
• 别盲目全程清场：探险关键通常是推进与机关，清怪只在影响推进或评价时才值得做。

如果你经常遇到“队友拖慢”，最省事的方式往往不是局内催促，而是把刷级时间固定在网络更稳定、玩家更集中的时段，或者尽量找固定队。临时队也能用，但波动会吞掉大量时间。

另外，刷得快往往不是因为“更猛”，而是因为“更少翻车”。每次失败不仅损失结算经验，还会浪费你投入的时间与注意力。想降低翻车率，可以从三类细节做起。

第一，道具与消耗品要敢在关键点用。很多人舍不得交资源，结果在高风险波次翻车；对刷级来说，“稳过”比“省一点”更重要。把保命、控场、位移类手段留在狭窄地形、连续怪潮、机关混合场景等高风险节点，比随手乱用更有效。

第二，路线与站位要减少被卡死的概率。探险里常见的死亡原因是被卡位、被包夹，或在机关区停留过久。尽量走转角少、回头路少的路线；站位给自己留出后退空间，别贴墙硬扛；需要触发机关时，先处理周边威胁再操作，避免在怪潮里停住。

第三，控制心态和节拍。“越急越乱”是最常见的掉速原因：连续失误后强行抢时间，往往更容易翻车。刷级时把目标定为“连续稳定通关N局”，而不是“这局必须更快”。稳定带来的平均效率提升，通常比一次极限提速更实在。

刷探险等级时，有几类坑特别容易让人“玩很久不见涨”，可以尽量避开：

• 频繁更换关卡与难度：每次换图都要重新适应机制，失误率上升，效率下降。
• 为了练操作去刷明显超出能力的难度：练习当然可以，但最好和刷级时段分开。
• 只盯击杀数量或清图：如果经验核心来自通关与评价，清得再多但通关变慢，反而亏。
• 网络不稳还硬刷：掉线、卡顿导致的失败是纯粹的时间黑洞，宁可换时段也别硬耗。

总体来说，探险等级想提升得更快，逻辑并不复杂：选你能稳定高评价通关的关卡与难度，固定节奏与队伍，减少失败和无效动作，把每一局的结算质量拉上去。做到这些，升级速度会明显变快，而且过程也更轻松。

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蘑菇cc:37介绍

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蘑菇cc:37特色

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5. ☀️「海洋百科」☀️ 成人国产精品㊙️在线看明星合成官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:成人国产精品㊙️在线看明星合成下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V0.5.35.34(安全平台)登录入口💫《成人国产精品㊙️在线看明星合成》是一款非常好玩的冒险游戏，游戏中玩起来还是十分的不错的，游戏汇总也是十分的刺激，玩家们要在众多的僵尸中生存下去，还有很多的武器可以供玩家进行选择使用，感兴趣的朋友们快来下载体验吧！

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蘑菇cc:37下载方式:

①通过浏览器下载

打开“蘑菇cc:37”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【http://kaifu.pdqgt.com/】网址，下载完成后点击“允许安装”。

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🌈☀️☀️第一步：访问蘑菇cc:37官方网站或可靠的软件下载平台：访问（http://jinhua.pdqgt.com/）确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件，这可以避免下载到恶意软件。

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🌈☀️☀️第六步：🛷更新和激活（如果需要）： 第一次启动蘑菇cc:37软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明：蘑菇cc:37软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

蘑菇cc:37使用讲解

⭐️第一步：选择/拖拽文件至软件中点击“💫添加蘑菇cc:37”按钮从电脑文件夹选择文件《💫dev.pdqgt.com》，或者直接拖拽文件到软件界面。

⭐️第二步：选择需要转换的文件格式 打开软件界面选择你需要的功能，蘑菇cc:37支持，PDF互转Word，PDF互转Excel，PDF互转PPT，PDF转图片等。

⭐️第三步：点击【开始】按钮点击“开始转换”按钮， 开始文件格式转换。等待转换成功后，即可打开文件。三步操作，顺利完成文件格式的转换。

进入蘑菇cc:37教程

1.打开蘑菇cc:37，进入蘑菇cc:37前加载界面。

2.打开修改器

3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

4.点击进入蘑菇cc:37，打开选关界面。

5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

蘑菇cc:37特点

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💫2026-04-29 🎗王牌之选🎗【 小心🐤入🍑🍑视频动漫 】系统类型:小心🐤入🍑🍑视频动漫(官方)官方网站IOS/Android通用版/手机APP(2025APP)【下载次数542245】🌈☀️☀️支持:winall/win7/win10/win11💰💰现在下载,新用户还送新人礼包💰小心🐤入🍑🍑视频动漫是一款超级好玩的拥有丰富剧情的全新解谜风格游戏，游戏的画面无比精致细腻，为玩家呈现了一个不一样的游戏世界，海量关卡可以自由体验，游戏的玩法需要玩家来自由探索，趣味挑战感兴趣的话就来下载试试吧！

💫2026-04-29 🌈高效快捷🌈️【 无尽❌大胸❌动漫❌澡堂 】系统类型:无尽❌大胸❌动漫❌澡堂(官方)官方网站IOS/Android通用版/手机APP(2025APP)【下载次数9270】🌈☀️☀️支持:winall/win7/win10/win11💰💰现在下载,新用户还送新人礼包💰无尽❌大胸❌动漫❌澡堂是一款十分考验玩家脑力的画图闯关游戏，该游戏运用了物理原理，无论是球球还是线条都需要遵循物理原则，如何将球球顺利的抛进容器当中，是玩家们需要考虑的事情！

相关介绍

✅️【 蘑菇cc:37】🌈☀️☀️系统类型:蘑菇cc:37(官方)官方网站-IOS/安卓通用版/手机app🌈支持:winall/win7/win10/win11⭐️🦋️⭐️【下载次数44884】💰💰现在下载,新用户还送新人礼包💰蘑菇cc:37是一款非常有趣的冒险跑酷游戏，游戏采用了经典的火柴人形象，玩家需要操控着火柴人在火车上跑酷，千万要小心前方的缺口，玩法非常的有趣，感兴趣的朋友快来下载吧！

更新内容

一、新增章节关键词词条收集系统

二、改进文本推理题的答案录入机制

三、修复摄像机 / 视角异常

四、修复了装备强化成功率显示异常的问题。

五、改善手柄操作体验（如支持蓝牙）

六、新增桌面小部件支持