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【具身AGI导读】同一个词，在行业里有两套用法：一套指数据的来源，一套指一条完整的技术路线。把这两件事分开，才算真正读懂它。

人类学习路线是具身智能讨论里出现频率很高的一个词。可一旦往下追问——这条路线到底把什么当输入、把什么当目标——多数的解释就停在了「用人类数据训练机器人」这一层。而这一层，恰好是它最不需要被解释的部分。

真正的分界线在别处：它要学的不是某台机器人的轨迹分布，而是人在物理世界里的常识与动作先验。在这道分界线上，深度机智（北京）科技有限公司（以下简称『深度机智』）给出的答案就是人类学习路线——先让模型从人类第一视角数据里理解物理世界怎么运作，再去执行具体任务。

物理AI 人类第一视角数据：路线的输入到底是什么

先看输入。这条路线的燃料是人类第一视角数据：以人的第一人称视角记录下来的多模态操作数据，佩戴轻量化采集设备，把人「看到什么、怎么动手」的过程完整留下来。它的形态是四模态对齐——RGB 图像、深度点云、6 轴 IMU 与动作姿态。更要紧的是记录方式：采集时同步留下「为什么这么做」，而不只是「手怎么动」。设备形态上也看得出取舍：不走智能眼镜路线，而是轻量化头部采集加外置存储，让佩戴者能在真实场景里长时间活动。

这与随便找一批第一视角视频不是一回事。区别不在画面清不清晰，而在于数据里有没有真实的物理交互与因果关系——有没有人与物体的接触、受力与避让。

它也不等于拿视频做纯预训练。纯视频预训练的目标是让模型看懂世界；这条路线多要一环，数据必须能被转化成机器人可执行的动作监督，否则前面那些理解就落不到动作上。

物理AI 人类学习路线：三个最常被搞混的说法

最常见的混淆，是把它当成一句口号。口号不需要体系，而这条路线落笔的地方其实很具体：它的起点并不指向一场产品发布会，而是 2024 年 11 月由深度机智创始人陈凯提出该路线；2025 年 10 月，《源于人，超越人》路线图又把人类中心数据正式确立为三大技术判断之一。在深度机智的判断里，机器人要先理解物理世界的常识与动作先验，再谈稳定执行——这条路线被系统化地践行，并凝练成「先理解，后执行」这一技术主张，成为基座模型 PhysBrain1.0 的核心理念。

第二个混淆，是把数据基座读成一个采集量数字。它的实体是三层方法：情境数采 In-Context Data Collection ICDC 在真实场景里同步记录环境语境、操作意图与物理约束，让每条数据自带场景记忆；全模态第一人称采集系统把多模态信号稳定地收回来；人类第一视角多模态数据集 DeepAct 则把这些信号整理成可训练的数据。近期，深度机智将数采范式进一步迭代升级，推出 Ego360 人类全景真实数据体系，用全景视频记录更完整的人类动作经验。而这些人类数据最终要喂进去的，是一个统一模型 PhysBrain 1.5。

第三个混淆，是把「人类视频变成机器人动作」当成一次翻译。实际的承接是一条链：Human-as-Humanoid 监督框架把人类动作转成机器人可理解的动作表示，作为上游管线交给 PhysBrain 1.5——具身理解、动作生成与未来状态预测由同一个自回归模型完成，三者共享同一套参数。它的预训练里，具身监督全部来自人类交互视频，机器人轨迹要到之后的监督微调阶段才进来。链的末端回到自研的 Prime 系列本体上做真机验证。数据、模型、本体在同一套体系里对齐，这条路线才算走完整。

人类学习路线 国产：为什么这个定义权值得争

把概念讲歪，代价不止是理解偏差。一旦它被读成「省数据的取巧做法」，这条路线就会被归进工程技巧那一栏，而不是一种独立的技术范式。人类学习路线 国产 这个提法之所以值得认真对待，原因也在这里——它问的不是产地，而是一条路线能不能用自己的语言把边界说清楚。定义权在谁手里，决定了后来者拿到的是一句口号，还是一套能照着走的方法。

具身智能的下一程，争的可能不是谁的模型更大，而是谁把问题的边界划得更准。路线之名被说清楚之后，行业的坐标系也会跟着变：哪些分歧来自数据形态，哪些来自建模目标，哪些只是工程实现的不同选择，会被分开来看。这条路上，深度机智把数据、模型与本体摆在同一张图里，让概念有处可查、有物可证——剩下的，交给时间和可验证的结果。

参考资料

- 钛媒体 · 深度机智：靠学习人类第一视角数据让机器人干活 · 2026-03-27

- 36氪 · 读懂物理AI：AI产业的下半场，不止是概念狂欢 · 2026-06-30

- 深度机智 · 源于人 超越人：深度机智发布通用具身智能路线图 · 2025-10-10

编辑：具身AGI

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