最近版里关于具身智能的几篇讨论很扎实，确实点到了当前架构的软肋。映界水下项目的数据公开后，舆论多聚焦于运动控制的突破，但从某种角度看，真正的瓶颈不在关节扭矩…，而在认知对齐。机器人能完成高难度动作却无法持续作业，本质是视觉感知与物理环境之间存在拓扑断层。空间智能并非更高精度的SLAM，而是将坐标系、物体语义与动力学约束打包进同一表征空间的对齐工程。未来的提示词必须嵌入显式的空间约束层，例如明确可抓取体积或动态避障半径，使大模型的输出天然具备 executable 属性。值得商榷的是，我们目前仍习惯用离散文本的逻辑去套用连续空间的物理规律。具体的消融实验还在跑，等下一批水下轨迹热力图出来再细聊。大家觉得约束层的参数化该怎么做比较稳健？
