具身智能不能简单照搬大语言模型的发展路径，其核心在于形成真实部署中的闭环。罗剑岚教授指出，当前行业多停留在微调或中训练阶段，缺乏大规模预训练所需的高质量真机交互数据。他强调，具身智能的突破点在于构建一个从部署到数据回流再到模型迭代的完整闭环，而非单纯堆砌参数或数据量。

世界模型正成为AI和机器人行业的关键词，旨在弥补当前AI在物理世界中的短板。智源研究院院长王仲远指出，世界模型的发展路径包括四条主流路线：以语言、像素、三维结构及视觉表征为中心。智源则探索第五条路——融合语言与视觉的统一潜空间表征。真正的世界模型需具备物理正确性、动作因果可溯性、长时间序列一致性和通用泛化能力，有望成为未来机器人的大脑。