首先给出一个核心观点：Kairos的使命，在于将行业对世界模型的评判重心，从“生成质量”转向“控制充分性”。

机器人拿起一个杯子，真的需要理解整个世界吗？

陶大程的回答斩钉截铁：不需要。甚至恰恰相反，机器人的第一课，或许是学会忽略那些与行动无关的信息。

它不必关心桌面的纹理，更无需预测窗外的树影。它只需要明确三件事：杯子在哪里、形态如何、重量多少；应从哪个位置抓取；万一抓取失败，该如何应对。

陶大程将这类仅与行动相关的状态，定义为“控制充分状态”。他的逻辑十分直接：只有那些能改变行动结果的信息，才是真正有价值的信息。

回到行业背景。今年，“世界模型”无疑是具身智能领域最热门的词汇之一。IT桔子6月发布的报告显示，国内已有33家初创公司推出世界模型，累计融资额超过260亿元，其中7家跻身独角兽行列。

热度越高，概念就越混杂。VLA融合派、原生派、3D空间派、物理仿真派……各执一词。当所有人都在谈论世界模型时，一个关键问题浮出水面：什么样的世界模型，对机器人真正有用？

大晓机器人试图通过“开悟世界模型”来回答这一追问。

在陶大程看来，模型叫什么名字、走哪条技术路线，都不重要。核心在于它能否落脚到“行动后果”上。机器人不能只是“看见什么就做什么”，它必须清楚：执行之后，世界会如何变化。

Kairos要解决的，不是生成一段足够逼真的未来画面，而是在机器人行动之前做出预判：不同动作会带来什么后果？哪些地方可能失败？失败后能否恢复？

这也就意味着，Kairos必须直面两道难关：机器人如何从失败中学习，以及部署能否跟上真实行动节奏。因此，“失败数据”和“部署效率”成为它的另外两个关键词。

即便提出了新概念，陶大程自己也承认，Kairos目前仍只是一个早期的系统性尝试。

他的衡量标准非常朴素：真实任务结果，才是检验模型的黄金标准。大晓追求的并非炫技，而是看模型能否真正提升任务成功率，能否做好失败预测与恢复，以及最终能否落地到真实部署中。

陶大程是大晓机器人首席科学家、新加坡南洋理工大学杰出教授。根据Research.com 2026年计算机科学科学家排名，他位列新加坡第1、世界第13，也是澳大利亚科学院院士。这是他加入大晓机器人后首次接受专访，与「甲子光年」进行了两个多小时的深入交流，也是亚洲AI科学家中少见的围绕“世界模型”展开的系统性长谈。