科大讯飞成立爻方智能 专攻机器人大脑与本体认知
科大讯飞成立爻方智能，专注机器人大脑的“本体认知”能力，认为VLA路线存天花板，需让模型预演动作后果并理解自身。
机器人大脑跨过实用门槛的关键在于『本体认知』——让模型理解自身物理能力。讯飞新公司爻方专攻此方向，推出统一多模态模型iFLYTEK-Embodied-Omni，不直接教授动作，而是逼模型自己补全。
正文摘录
不是不能快，是怕出错。速度是可以调快的，调快以后出错概率就会增加，给别人演示的时候就会掉链子 。 而不敢调快的根源，正是行业如今热议的「大脑」： 机器人的大脑，还没跨过实用门槛 。 换个环境、换个物体，动作就开始变形，所以很多展示只能停留在 Demo 层面，在精心布置的场景里小心完成。 说这话的人叫 潘嘉 ，国家科技进步一等奖主要完成人、科大讯飞杰出科学家、具身智能前沿科学带头人。 就在 WAIC 2026 开幕前，科大讯飞悄悄注册了一家新公司： 安徽爻方智能科技有限公司 ，注册资本 3 亿元，由潘嘉带队，专攻的正是机器人大脑。 同期，团队联合中国科学技术大学、聆动通用机器人交出了一篇技术报告： iFLYTEK-Embodied-Omni 。 第一，VLA 不是终局。这个当下最热的路线，天花板在哪还没人验证过，但理论上的短板，已经摆在了明面上。 为什么大家都在争「大脑」？这背后其实是一个逐渐成型的共识： 具身智能真正的瓶颈，从来不在身体，在大脑 。 过去几十年，人机交互停在离身的符号层面。你说话它识别，你打字它应答，始终隔着一块屏幕。 倒一杯水，它就得知道壶有多重、水会怎么流、洒了怎么办。每一个动作背后，都是对物理规律的理解和推演。 而承担这次跃迁的，只能是大脑。身体的关节、电机、灵巧手，供应链一年比一年成熟；但让身体知道该做什么、会发生什么的那颗大脑，还没造好。 至于这颗「大脑」怎么造？行业的分歧，集中在两件事上： 用什么架构，和拿什么数据喂 。 很长一段时间里，VLA（视觉 - 语言 - 动作，Vision-Language-Action）都是绝对主流。它直接将视觉和语言映射为动作，见效快、门槛低，所以一时备受追捧。 就好比在路上开车，看到红灯它确实知道踩刹车，但它预判不到雨天路滑、这一脚下去车会打滑失控。