一场“蠡湖之约”，见证机器人的能力跃迁
太湖之滨，秋潮涌动。9月21日，「ICCL 自进化·物理智能——见证机器人的能力跃迁」Open Day 在无锡如期而至。活动聚焦具身智能前沿领域，正式对外发布「因果先验 + 上下文因果学习」（ICCL）双技术体系，重磅推出全新模型 Zeva-Ego，同步举行干湿一体化智能实验室创新体系联合发布、国内首个自进化物理智能开发者社区启动等多项仪式。一场关于“机器人如何越用越聪明”的深度对话，全面展现自进化物理智能从技术前沿走向规模化落地的中国力量，为无锡乃至长三角人工智能产业高质量发展再添强劲动能。
中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院（AIR）张亚勤，副院长刘云新教授，清华大学智能产业研究院曹婷教授、中山大学人工智能学院副教授单云霄，清华大学化学系副教授向宇，以及来自诺科达、苏州金龙、九识、辉羲智能、破壳机器人等行业领军企业和投资机构的众多嘉宾出席活动，学界、产业界、投资界三方力量共聚蠡湖之畔，围绕自进化物理智能的技术演进、场景落地与生态构建展开深度研讨。
院士领航蠡湖之畔——从无人驾驶到具身自进化
“无人驾驶其实也是一种机器人，是一种专门开车的机器人。它涉及感知、规划、决策、执行，是人工智能的集大成者。差不多快十年的时间，我们终于看到曙光。”活动伊始，张亚勤院士以自己深耕多年的自动驾驶事业开篇。从在百度启动 Apollo 项目，到 AIR 发布全球首款支持实车部署的开源端到端自动驾驶系统 AIR ApolloFM，他将这段近十年的探索凝练成一句话：具身智能是无人驾驶能力的泛化与延伸。
在他看来，二者都强调在真实物理环境中感知、决策与执行的一体化能力，无人驾驶是物理智能踏出的坚实的第一步，而自主演进的具身智能，是这条主线的下一程。今年，AIR 新孵化的“域变换”项目正是这条主线上的最新落子。张亚勤描绘了未来的图景：将自进化具身大脑 Z-Brain 与 AIR ApolloFM 的能力结合，打造“一脑多形”的具身智能平台——轮式、四足机器人凭借高移动性、高稳定性服务巡检、抢险场景；人形机器人以高通用性走进家庭；正在推进的 Apollo Sea 项目则将打造 Ocean Robot，服务水上与水下的各类任务场景。让机器具有智能，可以自主地感知、决策、执行，就是具身智能。
双技术体系重磅发布——60分靠数据，100分靠自进化
预训练让机器人“会做”，真实世界需要的是“持续做成”。当前机器人行业普遍面临“Demo 惊艳、落地困难”的鸿沟——预训练模型遭遇瓶颈，更多数据不再等于更好的智能。主旨分享环节，曹婷教授系统解读了破局之道：具身自进化，让机器人在部署后从每一次真实交互中自主学习、持续进化——“部署后继续变强”。
三个月，三个模型，一条完整的自进化路线。6月发布的 z0，是全球首个持续自主进化的物理智能体，让机器人拥有一颗“能成长的具身大脑”；8月发布的 Zetta ζ 打通闭环在线学习，三环自进化飞轮让机器人捕捉到自己的“Aha Moment”——酒瓶放进碗里的任务成功率从15%跃升至95%，仿真基准 LIBERO-Pro 从34.5%提升至90.8%、RoboCasa 从73.6%提升至93.6%；9月初亮相的 Zeva 首次实现上下文因果学习，不重新训练，就把每次交互的“动作→结果”变成上下文，在真实化学实验任务中将累计成功率从26%推至73%。
本次 Open Day 上，压轴新品 Zeva-Ego 正式发布——首次实现基于无标注第一视角（Ego）人类视频的物理因果先验学习。通过自研的 ACE 自动标注管线，Zeva-Ego 将超过10万小时的人类第一视角视频转化为机器人可用的“物理常识”：实验显示，约4—5小时人类视频即可等效1小时昂贵的真机采集数据；仅凭10条真机演示，真实任务成功率最高可提升70个百分点。至此，“因果先验”（离线，向人类学）与“上下文因果学习”（在线，向自己学）的 ICCL 双技术体系正式成型，自进化从单点突破走向体系化发布。“预训练让机器人会做，自进化让机器人持续做成”——60分靠数据，100分靠自进化。
从抢险救援到深海作业——自进化走进真实场景
技术的价值，最终要在真实世界中兑现。清华无锡院智能产业创新中心技术总监潘安以今年8月吉隆口岸泥石流灾害为切入点，直面行业痛点：道路、通信、电力全部中断的复杂危险现场，正是具身机器人最应该抵达、却最难抵达的地方——无图非结构化、场景数据稀缺、测试成本高昂。依托 Zetta 自进化框架，全地形轮式机器人在无图非结构化道路上实现了自动驾驶能力的持续进化，大幅节约时间与人力成本，下一步将迈向应急救援与环境检测；而在摄影机器人场景中，机器人已能理解拍摄意图、加速仿真试拍、持续优化审美、积累可复用的摄影技能，产业落地正在加速。
自进化最硬核的一次验证，不在工厂，而在实验室。活动现场，干湿一体化智能实验室创新体系联合发布，清华大学化学系主任刘磊致辞，清华大学化学系副教授向宇和博后济青出席剪彩。当 AI 第一次以“动手做实验”的方式进入科研流程——不是帮科学家算，而是帮科学家做——Physical AI for Science 便真正落了地。
来自中山大学的单云霄则带来了 ZETTA 开源社区分享，并展示了搭载 Zetta 自进化框架的 AquaCap 水下作业机器人：在最缺数据、试错最贵的水下场景，机器人历经三次自主纠错，完成目标搜索、稳定抓取与投放入筐，每一次失败都被诊断、修正并沉淀为经验。面向海底光缆运维等场景的探索之路，正由此展开。
产品先行，生态为基 —— 重塑具身智能产业格局
过去两年，AI 大脑的“野蛮生长”留下三个后遗症：每个身体配一个大脑、每换一个场景重新训练、每次进化从零开始。ICCL 要终结这种重复——把“会进化的能力”做成公共底座：一个大脑跨本体复用，一个社区共享进化经验，一套基础设施支撑持续演进。
活动现场，国内首个自进化物理智能开发者社区（ZETTA）正式揭牌启动，首批种子开发者招募同步开启，长期开源共建机制就此建立；国内外产业合作伙伴集中官宣，合作版图覆盖国内多个行业场景，并打通新加坡、中东海外渠道。在刘云新教授主持的圆桌论坛上，学界、产业界与投资界嘉宾围绕“从模型竞赛到持续进化——解锁机器人生产力的产业壁垒与商业化之路”各抒己见、交锋观点，在跨界对话中凝聚共识：具身智能的竞争，正在从模型竞赛转向在更过落地部署的竞赛。
从 z0 到 Zetta ζ，再到 Zeva 与 Zeva-Ego，三个月走完从大脑、执行到学习的三级跳，进化速度本身就是护城河。背靠清华 AIR 的学术底蕴与无锡的产业沃土，这枚根植于校地合作的“AI火种”正在续写新的篇章。正如活动传递的愿景——预训练让机器人进入物理世界，自进化让它留在那里。每一台部署的机器人都在飞轮中运转，而飞轮，正随着每一台机器人越转越快。