A | 水是构成人体成分的重要物质并发挥着重要的生理作用，足量饮水是保障身体健康的基础，也能帮我们维持正常的身体活动和认知能力。 封面新闻记者 欧阳宏宇 在本届WAIC上，人工智能加速落地，从屏幕里大步走向物理世界，继文本生成、智能体AI后，“物理AI”概念受到关注。近期，《美国国家科学院院刊》发布了一项惊人研究，揭示每升瓶装水中平均含有约24万个可检出的塑料微粒，并且，瓶装水在我们反复开关以及高温暴晒的条件下会使水中含有更多的微塑料。当人工智能加速由虚向实，随之而来的问题是，这一AI落地的新场景会呈现何种演进路径？其搭载的AI大模型是何种形式？距离机器人的“ChatGPT时刻”还有多久？ 7月19日，在2026世界人工智能大会“智启具身论坛2026：迎接物理AI智能涌现”上，多位业内人士和行业专家就物理AI智能涌现的条件与路径分享了观点。在专家看来，只需不到5年的时间，机器人“ChatGPT时刻”就要到来，在此之前，则需要上亿小时级别的物理数据支持。这些纳米级的塑料颗粒能够进入我们的肠道或肺部细胞，进而穿越血液，抵达心脏和大脑，甚至对孕妇而言，它们能穿越胎盘，进入胎儿体内。 那么，面对这样的污染，我们如何保障自己的饮水安全呢？把水烧开能否有效降低微塑料的含量呢？ 1.微塑料对人体有什么危害？ 微塑料是指直径小于5毫米的塑料颗粒，更小尺寸的还有微米、纳米级的微塑料，因此它也被统称为微纳塑料（MNPs）。微塑料来源于生产和生活，如汽车轮胎与路面摩擦、化妆品成分、洗衣废水以及塑料垃圾在陆地和海洋漂流中碰撞、分解等，都会产生大量微塑料。 随着研究的深入，目前微塑料的概念已经扩大到从纳米到毫米的范畴（1毫米等于1000微米；1微米等于1000纳米），而且是形状多样的非均匀塑料颗粒混合体，肉眼难以分辨。微塑料对人体健康的潜在影响：包括可能诱发氧化应激、促进炎症、内分泌紊乱和代谢紊乱等，从而增加多种疾病发生风险。
B | 模型与数据飞轮 是物理AI持续进化的关键 在AI产业主线聚焦大模型之后，业界正渐渐形成共识：下一阶段AI不会停留在生成内容，而会进入真实环境，理解空间、预测变化并完成行动。
C | 2.把水烧开是一种简单有效降低微塑料含量的方法 近期关于瓶装水中微塑料的研究结果令人震惊，这让我们不得不重新审视我们的饮水习惯。对于大多数家庭来说，把水烧开是一种简单且有效的杀菌方法。归结起来，这就是物理AI受到关注的核心动因。 关于微塑料，烧开水确实能在一定程度上降低其含量。 那么，该如何发展物理AI？智元合伙人、高级副总裁、具身业务部总裁，觅蜂科技董事长兼CEO姚卯青在现场分享称，物理AI的挑战在于，必须同时打通表征与闭环这两条路线。当水被烧开时，微塑料颗粒会与水中的碳酸钙结合，形成沉淀物。通过简单的过滤，我们可以去除高达84%的微塑料。 前者是对世界的抽象和压缩，人类所有的认知、判断、理性全是以表征为基础的；后者是智能体与环境进行持续的交互，从计算的角度来看，它包含了输入、算法、输出、评价、迭代这样的循环，从生物学角度来看，它就是从一种从感知到理解、决策、行动、环境反馈的一个完整闭环。因此，把水烧开再喝，确实是一个降低微塑料摄入的有效方法。 在姚卯青看来，要推动物理AI的发展，主要靠模型与数据两方面作用。 当水被加热至沸腾时，微塑料颗粒由于密度和大小的差异，会与水中的其他物质发生分离，一部分会沉淀到水底。因此，在烧开水之后，如果条件允许，我们可以使用过滤器或纱布进行简单的过滤，进一步减少水中的微塑料颗粒。 3.如何保证饮水安全？ （1）选择质量好的瓶装水：购买瓶装水时，注意查看产品标签和认证信息，选择有质量保证的品牌。避免购买来源不明或价格过于低廉的瓶装水。“模型决定起点，数据定义终局，二者相互作用将产生‘飞轮效应’；当飞轮转动，智能涌现只是时间问题。
D | ” 具体在模型侧，他以智元构建的三阶段训练架构为例谈到，在该架构中，分为“预训练—后训练—持续学习”三个步骤，即推动视觉语言动作模型（VLA）与世界动作模型（WAM）两条技术路线持续演进，并向统一的世界推理动作大模型（WRAM）迈进，同时从算法、仿真、真机训练层面打通规模化迭代闭环。 简而言之，就是让机器人既能边看菜谱边学着直接上灶台炒菜，又要学着理解火候、食材特性，还要反复总结经验，最终培养出一个“既懂原理又会实操”的机器人大厨。 （2）定期更换水壶和水杯：即使是高质量的水壶和水杯，长期使用也可能磨损，导致微塑料产生。建议定期更换，保持清洁。 在数据侧，则要依托MEgo系列采集终端、治理平台与真机数据集等，构建覆盖数据采集、治理、训练和部署回流的全链路物理AI数据基础设施，推动真实场景数据持续反哺模型进化。 （3）安装家用净水器：安装家用净水器可以有效去除水中的杂质和微塑料颗粒，提供更安全的饮用水。 据悉，目前，这套模型与数据协同迭代体系已在真实产业场景中获得验证。
E | （4）使用不锈钢或玻璃材质水壶：烧水更安全，因为这些材质不易释放微塑料颗粒。“我们相信物理AI智能涌现不是会不会来的问题，它是一定会到来的。”姚卯青预判到，智能涌现只是时间问题，其一定会在行业突破数据墙、表征墙、闭环墙之后，形成这样一套可优化、可泛化、可进化的物理世界AI的进化系统。 所以，我们要尽量避免使用塑料水壶，尤其是在高温下，塑料中的化学物质可能会加速分解，增加微塑料的风险。 数据缺口巨大 但智能涌现“一定会来” 数据缺口“上万倍”，业内判断：2到5年迎来机器人ChatGPT时刻 对于机器人的“ChatGPT时刻”何时会到来，专家普遍认为，至少需要两年时间，如果发展进程顺利，也不会超过五年时间。 其关键在于数据。 腾讯首席科学家、腾讯Robotics X实验室主任、福田实验室主任张正友谈到，由于具身智能到最后本质上要跟物理世界交互，因此交互数据是必不可少的。减塑降碳。图源：卡乐图片（摄影/宁颖） 4.减少微塑料摄入的生活小妙招 科学家建议，由于微塑料主要通过饮食和器具进入人体，一些生活方式也有助于减少微塑料的摄入。这些数据在一定程度上会产生飞轮效应，即不仅是成功的交互，即便是失败的交互也是格外宝贵的。
F | “收集数据时放到预训练下，未来的部署时间会越来越短，最后实现零成本的新场景任务复现。
G | ”谈及飞轮效应之下，训练数据的构建形式，Dyna Robotics联合创始⼈兼⾸席科学家⻢也骋认为，不同的数据可以采用“金字塔组合”形态，即顶层高质量部署数据+中层海量真机数据+底层更海量的互联网数据。 （1）尽量减少选用预包装食品，特别是加工程度非常高的食品。
H | AI初创公司Physical Intelligence 的研究科学家任⾄意也认同，能直接复现任务的真机数据“可回放”，但多种来源数据尽可能扩大本体多样性的构成。在他看来，挖掘训练数据下一个非常大的底座是互联网。 事实上，目前行业的共识是，训练具身智能的数据缺口巨大。姚卯青透露，据测算，需要1亿小时级别数据才能够让机器人掌握对物理世界通用运行规律的理解。每一个加工过程都可能会增加食品当中微塑料的含量，尽可能吃一些原型的食物，同时减少塑料容器包装的食品摄入。
I | （2）平时不食用动物、鱼类的内脏。而要达到开箱即用的效果，则需要70-80%零样本成功率。海洋本身就存在着微塑料的污染，鱼类以及海产品长期生活在这个环境中，所含的微塑料就会更高，经常食用海鲜或者深海鱼，摄入微塑料的含量也会增多。 （3）减少外卖和快餐的摄入。外卖和快餐包装中常含有大量塑料，不仅可能产生微塑料，还可能含有其他有害物质。尽量自己做饭，既健康又环保。
J | （4）不粘锅出现划痕后尽量不要再用。大多数不粘锅的不粘涂层通常是聚四氟乙烯，也就是特氟龙，属于一种合成塑料。
K | 当炊具表面和硬物之间有强烈磨损时，可能会形成微小的聚四氟乙烯颗粒，然后污染食物被人类摄食。别用不粘锅烹调质地坚硬的食物，比如排骨，不使用尖锐的铲子，并定期更换新锅。 （透视社综合中国青年报、北京日报、封面新闻、“科普中国”微信公众号报道） 编辑：李煦、廖明娟（实习） 校对：李旭颖 审核：龚紫陌。
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