物理场景大模型进展的估计-GPT5

我理解你说的这篇文章的意思是： 大语言模型（LLM）在文本、代码、推理等“符号世界”表现越来越强，但在对真实物理世界的理解与交互上，还存在较大差距。

我个人的估计可以分成几个方面来说：

1. 为什么差距还大

• 缺乏真实感知 LLM 主要是基于互联网文本训练的，这些数据虽然描述了物理现象，但它并没有直接“看过”或“测过”真实世界。 举例：模型知道“水烧到100℃会沸腾”，但它从没自己观察过沸腾过程，所以对细节的建模可能很薄弱。
• 数据稀疏与不精确 物理世界有很多连续量、细节差异、材料特性，这些在文本中很少被精确记录（不像图片/视频/传感器数据那样丰富）。
• 缺少因果实验能力 真正的物理理解不仅要“知道结果”，还要能预测变化——这需要在环境中试错，而语言模型没有天然的物理交互接口。

2. 目前的进展方向

• 多模态大模型（Vision-Language-Action） GPT-4o、Gemini 1.5 Pro、Claude Opus 2 等新模型已经能看图、解视频题，这意味着它们开始接触视觉场景——这是理解物理世界的重要第一步。
• 具身智能（Embodied AI） 把大模型接到机器人或仿真环境（如 Isaac Sim、Habitat、Minecraft AI），让它在虚拟/真实空间中做操作任务。这样可以慢慢培养“物理直觉”。
• 物理仿真结合 LLM 一些研究用物理引擎（如 MuJoCo、Bullet、Unity Physics）结合大模型，让模型通过文本推理+物理计算得到更精确的结论。

3. 我的时间预估

• 2~3 年：多模态+简单仿真任务（比如用机械臂抓物、导航、避障）会趋近实用化。
• 5~7 年：家庭级机器人能在非结构化环境下完成复杂任务（收拾房间、做饭）并具备一定物理预测能力。
• 10 年以上：模型能在大多数物理场景中像人类一样自然推理、做因果预测，并用现实实验验证自己的想法。

4. 关键瓶颈

• 感知与动作反馈的闭环训练成本高（要硬件、要时间）
• 高保真物理数据的稀缺（尤其是多模态时序数据）
• 物理世界的不确定性、摩擦、材料疲劳等细节难以完美模拟

如果类比的话，目前的大模型更像是一个读了很多物理书的人，知道定律、能解题，但没怎么亲手做过实验；而要迈向真正的物理理解，它需要“进实验室”“摸器材”“犯错误”。