随着具身智能加速进入产业化阶段，机器人正在从完成单一动作，进一步走向对物体、环境乃至物理规律的理解。

在2026 Inclusion·外滩大会期间，破壳机器人创始人许华哲在接受《凤凰WEEKLY财经》采访时，围绕机器人如何真正理解物理世界等问题进行了回应。

在许华哲看来，今年具身智能已经出现较为明显的能力变化。其中之一是，机器人开始出现真正意义上的泛化能力。过去几年，模型往往只能在特定办公室、工厂或固定场景中完成任务，而今年开始可以看到，同一个模型被放到不同场景中，完成一系列不同任务。

另一个变化是，长程任务能力正在提升。许华哲介绍，过去机器人更多完成抓取、放置等单一动作，现在一些任务已经可以持续数分钟、数十分钟甚至更长时间。不过，这不仅取决于模型本身，也要求硬件具备足够的稳定性和可靠性，同时场景中的SOP要足够准确。

机器人能够完成更多动作，并不等于真正“理解”了真实世界。

“真正的理解其实一直是一个挺困难的话题。”许华哲表示，目前判断模型是否理解物理世界，一种方式是让其预测未来，如果预测足够准确，可以一定程度上认为模型形成了理解；另一种更直接的方式，则是让机器人真正去做事，并通过改变环境变量观察其行为是否随之变化。

他以火星环境举例，如果机器人面对与地球不同的重力条件，能够自主意识到重力发生变化，并相应改变完成同一任务的动作方式，那么才更能说明模型理解了“重力”这一物理概念。

而当机器人具备这种能力后，家庭和火星看似相距遥远的两个场景，在技术上可能并没有那么大的区别。

“我的观点是，火星就是家庭。”许华哲表示，如果一个模型真正具备通用能力，能够应对不同的非结构化场景，那么机器人在家庭中工作和在火星上工作，底层需要解决的其实是同一类问题。

区别更多体现在具体任务上。“在火星上可能是拿铲子，在家里面是拿一个拖把拖地，但其实它干的都是这个事。”许华哲称。

在他看来，家庭场景甚至可能成为通往更复杂环境的一块“训练场”。互联网和社交网络最初并不是为人工智能而生，但由此产生的大量数据最终推动了大模型的发展；类似的，机器人在家庭环境中积累的能力和数据，也可能反过来推动其进入更加陌生和复杂的环境。