【大语言模型能写详尽浇花方案，机器人为何还不能替人浇花？黄青虬谈具身智能两大难点】7月18日，2026世界人工智能大会期间，墨奇智能联合创始人兼CTO黄青虬在上海量子城市空间智能建设分论坛发表题为《从微观格网到城市脉动：具⾝智能在太格时空下的⽣活图景》的主题演讲。黄青虬表示，具身智能领域存在莫拉维克悖论。比如你让大语言模给你生成一个小区的浇花方案，它可以给你非常详细的步骤，但是当你真正让一台机器人去浇花时，你会发现它并不能做到。

黄青虬指出，这是因为具身智能区别于以大语言模型为代表的虚拟智能，主要体现在以下两个关键维度。首先，大语言模型通常采用轮番对话形式，对响应延迟容忍度较高，晚几秒钟回答通常不影响体验。而物理空间中的智能体需要每分每秒、每时每刻都在进行决策，这种高频次的实时性要求导致其算法复杂度远高于大语言模型。其次，闭环是指智能体在空间中做决策时，与环境之间存在双向的相互影响。比如如捏水杯的力度影响杯子形状，捏得过紧，水杯会捏扁，捏得不够紧，摩擦力又不够大。所以，智能体的状态和受力会改变环境物体的状态，环境物体状态的变化反过来会影响智能体下一时刻的决策，形成一个闭环系统。黄青虬强调，构建这样一个包含感知、理解、规划、控制及反馈的完整闭环链路，是具身智能中最具挑战性的环节 。#2026世界人工智能大会# #具身机器人# http://t.cn/AXKsduY5