自然意志创始人丁宁则将目光放到了物理世界。他判断，“具身智能领域的GPT-3时刻已经到来，只是还没被大家看到”。

　　丁宁指出，2025年以后，大模型的发展已经解决了一些根本性问题，但如何真正操作物理世界，仍然是需要突破的关键问题。过去一段时间，行业正在以一个“不太正常的速度”发展，“不管是从代码量还是实验的结果，还是几种不同智能之间的融合，我们都能感受到一股非常强的‘推背感’。”

　　面对海外掌握巨量计算资源的实体，丁宁坦言“非常焦虑”。但他同时认为，中国仍然存在机会，其中一个重要优势来自高精度数据背后的硬件和供应链能力。

　　“高精度的数据还没有Scale起来，而高精度的数据需要更好的硬件传感器，更好的传感器需要更智能的融合技术，这个东西现在全球只能在深圳生产。”

　　在丁宁看来，物理世界的数据获取，本身就是一个需要硬件、传感器和供应链共同支撑的产业环节，这也可能成为中国参与全球物理AI竞争的重要优势。

　　22岁的逆矩阵科技创始人陈博远则从另一角度谈到，自己这一代创业者成长在Scaling Law出现之后。“我们经历了大模型从潮起到一个更高点的时代，但是我们也看到，大模型现在在解决真实物理世界问题上，依然还有很多不可逾越的挑战。”

　　陈博远认为，具身智能要真正进入物理世界，物理AI基模需要理解因果关系。真实物理世界充满噪音和连续变化，“边缘情况不是长尾，而是常态”。