当前，物理世界人工智能模型的主要瓶颈于难以获取有效的交互信号；以视觉语言动作模型（VLA）为代表的系统在真实环境中执行任务时，常遇到奖励信号稀疏、反馈效率低等问题，导致智能体难以持续自主学习。其根源在于物理环境高度复杂且充满不确定性，传统算法难以建立精确、可动态更新的评估体系。针对这个痛点，极佳视界推出PhysClaw技术体系，提供了新的思路。该技术通过智能代理机制，把自然交互信息更高效地转化为密集的强化学习信号，从而提升物理模型训练效率。此外，这一路径不再依赖海量数据和高算力堆叠，为更节约资源的AI研发提供了可行方向。 本次“龙虾”挑战赛的设立也具有多重意义。技术层面，赛事聚焦具身智能的创意实践，鼓励参赛者探索机器人、智能设备等物理实体与环境交互的更多可能。在产学研协同上，赛事汇聚香港大学、上海交通大学等高校力量，以及RoboChallenge等产业参与者，推动从基础研究到应用落地的衔接。更值得关注的是，赛事明确以方法与策略而非硬件配置作为评判标准，这一导向有望促使参赛团队把重点放原创思路与算法设计上。 业内专家认为，这类竞赛模式可能改变技术研发的组织方式。一上，它降低参与门槛，让更多团队有机会提出有效方案；另一方面，借助开源共享机制，技术成果更容易复用并加速落地。据主办方介绍，优秀方案将对接产业端的实际需求，尤其在智能制造、智慧服务等领域具备应用空间。
从“奖励如何获得”这个关键问题切入，以创意竞赛推动方法创新与工程验证，反映出具身智能的发展正在从追求指标转向追求可用性；随着开源生态和跨机构协作更深化，谁能以更低门槛构建更有效的学习闭环，谁就更可能在下一阶段的技术落地与产业应用中占据主动。“龙虾”比赛的启动，或将为具身智能的实用化探索提供新的加速器与试验场。