SeeAct AI穆尧：具身智能终局是从被训练走向自我进化
原标题：SeeAct AI穆尧：具身智能终局，一定是从“被训练”走向“自我进化”｜物理AI50人
AI 摘要
上海交通大学助理教授穆尧创办SeeAct AI观行智能，押注具身智能的"自我进化"路线。他曾主导RoboTwin基准（GitHub超2900星），提出在Data Scaling和Model Scaling之外还需Experience Scaling，即让机器人在交互中持续产生并复用经验，并通过奖励驱动的递归自我进化将经验转化为能力。其方案主张少量真机数据加大量虚拟空间自主试错数据，覆盖预训练到后训练全流程。
正文节选
机器人真正缺的，不是数据，而是经验。 那是具身智能最荒芜的时候。 没有成熟数据集，没有标准Benchmark，甚至没有一条被验证能走通的技术路线。 穆尧南下港大读博，开始研究具身智能。 2021年，穆尧进入HKUMMLab，成为该实验室创始人罗平教授和中国人工智能奠基人之一的汤晓鸥教授共同指导的学生。 “具身智能会是一个非常 Promising 的方向。”刚入组时导师们的这句话，穆尧一直记到今天。 四年后，这个方向的潜力，开始在穆尧自己的研究中得到印证。 穆尧主导的RoboTwin，成了中国具身智能圈的事实标准之一，GitHub斩获超过 2900 颗星，蚂蚁集团的LingBot-VA、生数科技的Motubrain都抢着在这个基准上刷新成绩。他本人入选国家级青年人才计划，成为上海交通大学长聘教轨助理教授，谷歌学术引用超过 5000 次。 2026年，穆尧做了一个更激进的选择：押注“具身自我进化”，创办SeeAct AI观行智能。他给出一个相当明确的判断：“具身的终局一定会迈向奖励驱动的自我进化。” 这个判断，和他2018年在清华读硕士时坚持的东西一脉相承。 那一年，自动驾驶行业还在把感知