4月17日，上海張江科學(xué)會(huì)堂。2500多名來(lái)自34個(gè)國(guó)家和地區(qū)的合作伙伴匯聚一堂，智元合作伙伴大會(huì)（APC2026）座無(wú)虛席。智元?jiǎng)?chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼CEO鄧泰華發(fā)布了四大本體新品、六大AI模型、七大生產(chǎn)力解決方案，首次提出具身智能產(chǎn)業(yè)XYZ曲線。更是直言：“具身智能這個(gè)產(chǎn)業(yè)也是我工作二十多年來(lái)多個(gè)產(chǎn)業(yè)里面最讓人興奮和激動(dòng)的產(chǎn)業(yè)?！?/strong>

臺(tái)下，投資人、供應(yīng)商目不轉(zhuǎn)睛地盯著大屏幕。成立三年，年?duì)I收突破10億元、行業(yè)首個(gè)萬(wàn)臺(tái)機(jī)器人下線、“358”宏圖計(jì)劃（用三年實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力的入門，用五年實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力的落地，用八年實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力的推廣）劍指千億目標(biāo)。

臺(tái)上，智元聯(lián)合創(chuàng)始人、總裁兼CTO彭志輝正與靈犀X2機(jī)器人互動(dòng)。他示意機(jī)器人走到舞臺(tái)中央，或許是緊張，或許是真的“步履蹣跚”，那個(gè)價(jià)值不菲的機(jī)器人走得有些慢。彭志輝半開玩笑地催促：“走太慢了，跑兩步?！?/strong>

這一幕，像極了當(dāng)下具身智能產(chǎn)業(yè)的絕妙隱喻。我們都在催促這個(gè)行業(yè)“跑兩步”，甚至期待它能立刻“飛起來(lái)”，去工廠打工，進(jìn)家庭服務(wù)，撐起下一個(gè)萬(wàn)億級(jí)市場(chǎng)。 然而，現(xiàn)實(shí)是，這個(gè)被寄予厚望的行業(yè)，甚至連“走路”都還在蹣跚學(xué)步。

具身智能這個(gè)“繼PC、手機(jī)之后下一代交互終端”，究竟走到了哪一步？

答案比多數(shù)人想象的更樸素：它目前可能還只是個(gè)嬰兒。

具身智能，這個(gè)被視為AI終局的賽道，正處在最微妙也最關(guān)鍵的“嬰兒期”。它有了“大腦”，有了四肢，但它距離真正站起來(lái)、走起來(lái)、跑起來(lái)，去創(chuàng)造生產(chǎn)力，還有漫長(zhǎng)的路要走。

這個(gè)“嬰兒”時(shí)期的具身智能，到底面臨哪些成長(zhǎng)的煩惱？

嬰兒期的具身智能

APC2026大會(huì)間隙，一位產(chǎn)業(yè)觀察者向小編打了個(gè)比方：訓(xùn)練機(jī)器人像訓(xùn)練孩子，孩子告訴他千百次才能記住嗎？不可能。但機(jī)器人每個(gè)動(dòng)作都要訓(xùn)練千萬(wàn)次。這個(gè)比喻精準(zhǔn)戳中行業(yè)痛點(diǎn)：嬰兒會(huì)哭會(huì)笑會(huì)揮手會(huì)走路，但離自己吃飯穿衣還有漫長(zhǎng)距離。今天的具身智能機(jī)器人正是如此：能跑能跳能翻跟頭，能在春晚舞臺(tái)大放異彩，但進(jìn)入工廠車間、家庭廚房就往往原形畢露。

1.表演態(tài)與部署態(tài)的鴻溝

在鄧泰華看來(lái)，2026年是部署態(tài)元年，具身智能正式從“開發(fā)態(tài)”邁入“部署態(tài)”，從“能動(dòng)”走向“會(huì)干”。

彭志輝在演講中讓靈犀X2走到舞臺(tái)中央，與它流暢對(duì)話 。機(jī)器人識(shí)別現(xiàn)場(chǎng)人數(shù)、跟隨指令做動(dòng)作、與人握手并全身柔性控制。臺(tái)下掌聲雷動(dòng)。但他隨后強(qiáng)調(diào)，為什么在強(qiáng)調(diào)部署態(tài)而不是表演態(tài)，表演態(tài)是單向?qū)ν廨敵?，部署態(tài)是真正能夠做到親和的靈動(dòng)交互。

“表演態(tài)”，展會(huì)上那些炫酷Demo，已相當(dāng)成熟。機(jī)器人能跳舞打拳空翻格斗，甚至完成川劇變臉。但“部署態(tài)”，在真實(shí)工作環(huán)境中持續(xù)穩(wěn)定完成任務(wù)，仍處于起步階段。

數(shù)據(jù)是最佳證明。覓蜂科技董事長(zhǎng)兼CEO姚卯青披露：全球領(lǐng)先大語(yǔ)言模型使用約100萬(wàn)億tokens訓(xùn)練語(yǔ)料，相當(dāng)于人連續(xù)說(shuō)話100億小時(shí)。而具身智能領(lǐng)域，全世界高質(zhì)量真機(jī)數(shù)據(jù)湊湊可能只有50萬(wàn)小時(shí)。兩者數(shù)據(jù)鴻溝高達(dá)數(shù)萬(wàn)倍。

萬(wàn)億市場(chǎng)風(fēng)口就在眼前，但數(shù)據(jù)荒漠讓無(wú)數(shù)算法原型只能停留在實(shí)驗(yàn)室。

2.為什么數(shù)據(jù)如此稀缺

答案藏在具身與“離身”智能的本質(zhì)差異中。

大語(yǔ)言模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)，文本、圖片、視頻是互聯(lián)網(wǎng)數(shù)十年積累的數(shù)字沉淀，獲取成本極低。具身智能需要的數(shù)據(jù)，是機(jī)器人與物理世界交互的真實(shí)記錄：每次抓取、每次移動(dòng)、每次力覺(jué)反饋。這些數(shù)據(jù)無(wú)法從互聯(lián)網(wǎng)爬取，需要真機(jī)等在真實(shí)場(chǎng)景中一點(diǎn)一點(diǎn)采集。

更關(guān)鍵的是數(shù)據(jù)需求維度。大語(yǔ)言模型處理文本序列這樣的一維空間；自動(dòng)駕駛處理以視覺(jué)為主的二維平面移動(dòng)；具身智能面對(duì)真正的三維空間：需要視覺(jué)識(shí)別物體，還需感知關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)、力覺(jué)反饋、觸覺(jué)質(zhì)感，以及多模態(tài)信息在時(shí)空上的精準(zhǔn)同步。

姚卯青比喻更形象：大模型像人一樣讀書就行，具身智能要去真實(shí)世界摸爬滾打，從一維文本變成三維開放世界，數(shù)量級(jí)、復(fù)雜度、獲取成本不可同日而語(yǔ)。

3. “GPT時(shí)刻”還很遙遠(yuǎn)

以大語(yǔ)言模型為參照，具身智能處于什么階段？

姚卯青判斷還在Bert時(shí)代，也就是 2018年的Transformer階段，還沒(méi)到GPT級(jí)。Bert證明了Transformer架構(gòu)有效性，讓機(jī)器開始理解語(yǔ)言結(jié)構(gòu)，但距智能涌現(xiàn)尚有距離。2020年ChatGPT-3才展現(xiàn)泛化能力，2022年ChatGPT才讓智能涌現(xiàn)成為公眾可感的現(xiàn)實(shí)。

按此時(shí)間線，具身智能從Bert時(shí)刻到ChatGPT時(shí)刻可能還需5年甚至更長(zhǎng)。

鄧泰華提出的XYZ曲線印證：X曲線（具身突破）2022-2025年，讓機(jī)器人動(dòng)起來(lái)；Y曲線（智能突破）2026-2030年，讓機(jī)器人干起來(lái)；Z曲線（智能涌現(xiàn)）2030年后，才迎來(lái)部署普及期。

也就是說(shuō)，距機(jī)器人像人一樣干活至少還需五年以上。具身智能將長(zhǎng)期處于嬰兒期，會(huì)走會(huì)跳會(huì)表演，但離真正的生產(chǎn)力還很遙遠(yuǎn)。

破解嬰兒期困局

如果說(shuō)數(shù)據(jù)匱乏是嬰兒期的營(yíng)養(yǎng)不足，數(shù)據(jù)生態(tài)混亂則是消化系統(tǒng)紊亂。 當(dāng)前問(wèn)題不僅是數(shù)據(jù)量的不足，更是質(zhì)的參差、標(biāo)準(zhǔn)的缺失、供需的錯(cuò)配。

1. 數(shù)據(jù)荒漠：標(biāo)準(zhǔn)缺失與質(zhì)量參差

姚卯青在發(fā)布會(huì)上表示，各家生產(chǎn)數(shù)據(jù)格式、標(biāo)注自成體系，都是孤島很難互通復(fù)用，企業(yè)間、上下游協(xié)作成本非常高，產(chǎn)業(yè)很難形成合力。智源研究院具身Infra&數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人姚國(guó)才在圓桌論壇上也表示：“我們?cè)谟?xùn)模型過(guò)程中用了很多開源數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)我們有大量時(shí)間都在做數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)化?！?/p>

標(biāo)準(zhǔn)缺失導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量參差。具身智能需要視覺(jué)、力覺(jué)、觸覺(jué)、關(guān)節(jié)角度等多模態(tài)數(shù)據(jù)精確同步，但當(dāng)前傳感器標(biāo)定誤差、時(shí)間同步偏差、標(biāo)注質(zhì)量粗糙普遍存在。他警告說(shuō)，垃圾數(shù)據(jù)進(jìn)就垃圾模型出，更嚴(yán)重的是好算法訓(xùn)練沒(méi)出好結(jié)果?！袄鴶?shù)據(jù)有可能把好的算法和模型給否定了了?！币?guó)才說(shuō)。

姚卯青更是直言不諱：“算法再?gòu)?qiáng)，無(wú)數(shù)據(jù)則無(wú)源。愿景再美，無(wú)基建則空懸?！?/strong>

圓桌討論中，極佳聯(lián)合創(chuàng)始人朱政補(bǔ)充：目前數(shù)據(jù)多在實(shí)驗(yàn)室或人工設(shè)置場(chǎng)景采集，不夠真實(shí)，希望數(shù)據(jù)能泛化到泛服務(wù)、工業(yè)甚至家庭場(chǎng)景。原力靈機(jī)聯(lián)合創(chuàng)始人范浩強(qiáng)則直指價(jià)值衡量難題：市面上數(shù)據(jù)讓人挑花了 眼，啥樣都有，但我需要什么、缺什么，很難回答。

數(shù)據(jù)，就是具身智能嬰兒的“母乳”，而現(xiàn)在，這個(gè)嬰兒正面臨著嚴(yán)重的“營(yíng)養(yǎng)不良”。

2.供需錯(cuò)配：一邊數(shù)據(jù)荒，一邊產(chǎn)能空轉(zhuǎn)

吊詭的是，行業(yè)一邊喊數(shù)據(jù)荒，一邊大量數(shù)據(jù)采集產(chǎn)能空轉(zhuǎn)。

近年來(lái)全國(guó)涌現(xiàn)大量政府或企業(yè)投資的數(shù)采中心，購(gòu)置大量機(jī)器人設(shè)備，但運(yùn)營(yíng)效率堪憂。姚卯青觀察，很多數(shù)采中心沒(méi)有以市場(chǎng)或用戶為中心采集數(shù)據(jù)，更像為運(yùn)營(yíng)而運(yùn)營(yíng)，存在重復(fù)勞動(dòng)、重復(fù)場(chǎng)景問(wèn)題。

這種為采集而采集造成巨大浪費(fèi)。真正需要數(shù)據(jù)的企業(yè)找不到高質(zhì)量供給，數(shù)采中心產(chǎn)出的數(shù)據(jù)卻無(wú)人問(wèn)津。 核心原因是采集與需求脫節(jié)： 采集方不知什么是好數(shù)據(jù)，需求方缺乏定制化獲取渠道。

3. 模型路線的“百家爭(zhēng)鳴”

模型架構(gòu)是具身智能的消化系統(tǒng)，但當(dāng)前技術(shù)路線遠(yuǎn)未收斂。

彭志輝發(fā)布智元六大AI模型規(guī)劃，涵蓋運(yùn)動(dòng)、交互、作業(yè)三大智能 。 運(yùn)動(dòng)智能有感控一體運(yùn)控基座模型和生成式運(yùn)控基座模型；交互智能有WITA大模型和即將發(fā)布的端到端WITA Omni 1.0；作業(yè)智能有GO-2模型和動(dòng)作世界模型GE-2。

即 便智元內(nèi)部，路線也非鐵板一塊。WITA采用三段式架構(gòu),語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本、大模型推理、文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音,過(guò)程中損失語(yǔ)氣、情緒等模態(tài)信息。而WITA Omni 1.0轉(zhuǎn)向端到端，試圖保留完整多模態(tài)信息，把動(dòng)作、表情、情感、語(yǔ)境融合起來(lái)。

放眼行業(yè)，分歧更加明顯。在覓蜂科技的圓桌上，光輪智能CEO謝晨認(rèn)為，“仿真最后提供的是一個(gè)足夠廣泛的、開放的，足夠落地到真實(shí)場(chǎng)景的且足夠規(guī)?；脑u(píng)價(jià)?！倍宰兞縿?chuàng)始人王潛則堅(jiān)持“以物理世界真實(shí)數(shù)據(jù)為主”。范浩強(qiáng)則打了個(gè)圓場(chǎng)：“天下真機(jī)采的數(shù)據(jù)也全是模擬和仿真出來(lái)的……用物理手段生成還是用計(jì)算手段生成，哪個(gè)成本更便宜那就用哪個(gè)?！?/p>

有團(tuán)隊(duì)押注VLA架構(gòu)，有團(tuán)隊(duì)認(rèn)為VLA毫無(wú)價(jià)值堅(jiān)持世界模型，還有人主張強(qiáng)化學(xué)習(xí)才是正途。綠洲資本張津劍曾形容，即便在北坡賽道，科學(xué)家觀點(diǎn)也截然不同，堪稱百家爭(zhēng)鳴。

技術(shù)路線不確定性是行業(yè)初期必然特征，但也意味著大量資源可能投入最終被證偽的路徑。

4. 工業(yè)應(yīng)用的“虛假繁榮”

一個(gè)常見反駁：如果具身智能還是嬰兒，為何工業(yè)場(chǎng)景已有大量機(jī)器人部署？

答案在于，工業(yè)應(yīng)用成功很大程度上依賴過(guò)去二三十年傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人積累的基礎(chǔ)，而非具身智能自身突破。機(jī)械臂、AGV、AMR已在工廠運(yùn)行多年，積累大量場(chǎng)景數(shù)據(jù)和工程經(jīng)驗(yàn)。 大模型加入更多是加速深度學(xué)習(xí)，而非從零創(chuàng)造能力。

智元發(fā)布的七大部署態(tài)方案也能印證。工業(yè)制造類三個(gè)場(chǎng)景中，傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人早已深耕多年。具身智能更多是提升柔性和泛化能力。 即便最成熟的工商業(yè)清潔場(chǎng)景，產(chǎn)品基于早期孵化的智鼎公司，清潔機(jī)器人本身是相對(duì)成熟品類，與通用具身智能尚有距離。

不做孤勇者，要做擺渡人

嬰兒期混沌中，總有一些企業(yè)選擇更冷靜、更長(zhǎng)期的打法。智元在APC2026展示的戰(zhàn)略布局，提供值得審視的樣本。

1. 從“賣機(jī)器人”到“交付結(jié)果”

彭志輝一句話點(diǎn)出行業(yè)轉(zhuǎn)型關(guān)鍵： “ 具身智能真正分水嶺，不是AI模型進(jìn)入物理世界，而是產(chǎn)品開始進(jìn)入真實(shí)工作流，邏輯從賣機(jī)器人變成交付結(jié)果?！?/strong>

從 賣產(chǎn)品到交付結(jié)果，是商業(yè)模式轉(zhuǎn)變更是思維根本轉(zhuǎn)折。 賣產(chǎn)品只需交付硬件；交付結(jié)果意味著確保機(jī)器人在客戶場(chǎng)景真正創(chuàng)造價(jià)值——更低人工依賴、更高穩(wěn)定性、更強(qiáng)泛化性、更可量化收益。

龍旗南昌產(chǎn)線案例是最佳注腳。 3C電子上下料場(chǎng)景中，智元機(jī)器人實(shí)現(xiàn)8小時(shí)連續(xù)作業(yè)，完成2283項(xiàng)任務(wù)，零失誤、100%成功率。 這不僅證明技術(shù)驗(yàn)證，更證明具身智能可在真實(shí)產(chǎn)線交付結(jié)果。

龍旗方面分享，從有項(xiàng)目到最后POC花了四個(gè)月，雙方團(tuán)隊(duì)駐扎產(chǎn)線解決了很多問(wèn)題。 即便頭部企業(yè)，從實(shí)驗(yàn)室到產(chǎn)線部署也需數(shù)月,這恰印證嬰兒期判斷。

正如彭志輝所言：“一臺(tái)機(jī)器人進(jìn)入具體場(chǎng)景，往往意味著要拆解、解決數(shù)十甚至上百個(gè)細(xì)碎問(wèn)題。” 即便對(duì)于頭部企業(yè)，從實(shí)驗(yàn)室到產(chǎn)線的部署也需數(shù)月 。這恰恰印證了嬰兒期的判斷。

2.不做“獨(dú)行俠”，要做“組局者”

智元另一值得關(guān)注的動(dòng)作是生態(tài)建設(shè)。鄧泰華宣布“元苼生態(tài)”計(jì)劃，未來(lái)五年投入不低于20億元，用于科研學(xué)術(shù)、人才培養(yǎng)、生態(tài)伙伴與開發(fā)者社區(qū)。他直言生態(tài)需要投入，不是索取，是要投入要讓利的。

行業(yè)發(fā)展初期，很多企業(yè)閉門造車，視數(shù)據(jù)模型為核心機(jī)密不愿共享。但具身智能復(fù)雜度決定，沒(méi)有企業(yè)能獨(dú)力解決所有問(wèn)題。

智元策略是全方位開放：開源操作系統(tǒng)靈渠OS、開源數(shù)據(jù)集AGIBOT WORLD、開放開發(fā)平臺(tái)AIMA、不要求生態(tài)伙伴排他獨(dú)占。 鄧泰華表示，如果在智元體系基礎(chǔ)上別家跑出來(lái)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展也歡迎，產(chǎn)業(yè)成功生產(chǎn)力進(jìn)步每個(gè)人都是受益者。

這種開放心態(tài)在競(jìng)爭(zhēng)激烈的科技行業(yè)不多見。 長(zhǎng)遠(yuǎn)看，誰(shuí)能率先構(gòu)建繁榮生態(tài)，誰(shuí)更可能在技術(shù)路線收斂時(shí)占據(jù)有利位置。通過(guò)成立“擎天租”租賃平臺(tái)等方式，智元正試圖降低機(jī)器人使用門檻，加速“數(shù)據(jù)飛輪”的旋轉(zhuǎn)。

3. “兩條腿走路”的務(wù)實(shí)策略

面對(duì)技術(shù)路線不確定性，智元采取兩條腿走路：一方面繼續(xù)投入主流真機(jī)數(shù)據(jù)采集和模型訓(xùn)練，確保不掉隊(duì)；另一方面布局世界模型等前沿方向，為范式轉(zhuǎn)移做準(zhǔn)備。

數(shù)據(jù)層面，智元孵化獨(dú)立覓蜂科技，定位全球領(lǐng)先一站式物理AI數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)， 試圖通過(guò)平臺(tái)化解決數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)模化問(wèn)題。 覓蜂發(fā)布MEgo系列無(wú)本體采集設(shè)備， 正是為降低門檻、提升效率。

覓蜂計(jì)劃2026年實(shí)現(xiàn)千萬(wàn)小時(shí)級(jí)數(shù)據(jù)產(chǎn)能，2030年達(dá)百億小時(shí)級(jí)，若實(shí)現(xiàn)將極大緩解行業(yè)數(shù)據(jù)饑渴。

但數(shù)據(jù)平臺(tái)商業(yè)模式仍在驗(yàn)證。姚卯青坦言，當(dāng)前數(shù)據(jù)交易以B端定制為主，數(shù)據(jù)商城更多是櫥窗展示，真正交易需商務(wù)對(duì)接。定價(jià)、質(zhì)量評(píng)估、隱私保護(hù)等問(wèn)題尚無(wú)成熟方案。

誰(shuí)閉環(huán)，誰(shuí)擁有未來(lái)？

彭志輝 拋出一個(gè)觀點(diǎn)：“所以具身智能現(xiàn)在也不只是一個(gè)概念，我覺(jué)得是一種新的生產(chǎn)力的基礎(chǔ)設(shè)施，未來(lái)的機(jī)器人既會(huì)是一個(gè)執(zhí)行器，也會(huì)是一個(gè)流量的入口，機(jī)器勞動(dòng)者也是連接AI的模型與物理世界的接口，誰(shuí)能率先把這個(gè)閉環(huán)跑通，誰(shuí)就有機(jī)會(huì)定義下一代的生產(chǎn)力的平臺(tái)。”

這句話可看作整場(chǎng)總結(jié)，也可看作行業(yè)預(yù)言。 具身智能競(jìng)爭(zhēng)不是單一技術(shù)點(diǎn)競(jìng)爭(zhēng)，而是從數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練、本體制造、場(chǎng)景部署到生態(tài)構(gòu)建的全鏈條競(jìng)爭(zhēng)。誰(shuí)能率先打通閉環(huán)，讓數(shù)據(jù)飛輪真正轉(zhuǎn)起來(lái)，誰(shuí)就可能占據(jù)未來(lái)主導(dǎo)。

1. 中國(guó)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)

這場(chǎng)全球競(jìng)賽中，中國(guó)有不可復(fù)制的優(yōu)勢(shì)：完整制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈。

鄧泰華說(shuō)，具身智能有個(gè)具身，這是中國(guó)無(wú)以比擬的優(yōu)勢(shì)。具身智能必須有物理實(shí)體，必須與制造業(yè)深度耦合。中國(guó)擁有全球最完整機(jī)器人供應(yīng)鏈 :從電機(jī)、減速器、傳感器到芯片、電池、結(jié)構(gòu)件，幾乎每環(huán)節(jié)都有成熟供應(yīng)商。這種供應(yīng)鏈優(yōu)勢(shì)使中國(guó)在硬件成本控制和量產(chǎn)速度上擁有天然優(yōu)勢(shì)。

彭志輝曾調(diào)侃，特斯拉相比我們量產(chǎn)進(jìn)度有點(diǎn)落后，這半年我們可以享受領(lǐng)跑快樂(lè)。 雖有營(yíng)銷成分，但中國(guó)在具身智能硬件量產(chǎn)上的領(lǐng)先是事實(shí)。

更重要的是場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)。中國(guó)有全球最大制造業(yè)基地和最豐富應(yīng)用場(chǎng)景。從3C電子到汽車零部件，從物流倉(cāng)儲(chǔ)到餐飲服務(wù)，每個(gè)場(chǎng)景都是具身智能訓(xùn)練場(chǎng)。這種場(chǎng)景豐富度，任何其他國(guó)家難以比擬。

2. 冷靜比狂熱更重要

產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)勢(shì)不等于成功保障。資本狂熱當(dāng)下，保持冷靜比追逐風(fēng)口更重要。

鄧泰華發(fā)出罕見警示： “現(xiàn)在二級(jí)市場(chǎng)起來(lái)了，但不該簡(jiǎn)單把二級(jí)市場(chǎng)情緒傳導(dǎo)到一級(jí)市場(chǎng)，現(xiàn)在看到機(jī)會(huì)所有人閉眼投，往往不是機(jī)會(huì)而是另一個(gè)東西?！?/strong>

這種逆向降溫在創(chuàng)始人中不多見。但它揭示殘酷真相：當(dāng)所有人都覺(jué)得是機(jī)會(huì)，泡沫往往已形成。2025年下半年，數(shù)家具身智能明星企業(yè)傳出裁員、融資困難消息，行業(yè)洗牌已開始。

張津劍將具身智能比作 攀登者們的“北坡”（大語(yǔ)言模型為“南坡”），通往AGI的兩條路之一，但更難。他認(rèn)為離登頂還遠(yuǎn)，甚至沒(méi)遇到真正冰凍地帶，剛走過(guò)GPT2階段，順利的話還需1000萬(wàn)到2000萬(wàn)小時(shí)數(shù)據(jù)，最快明年中才可能進(jìn)入GPT3階段。

嬰兒期的正確姿態(tài)

回到文章開頭那個(gè)場(chǎng)景。彭志輝催促機(jī)器人“跑兩步”，或許是對(duì)技術(shù)迭代速度的自信，或許只是活躍氣氛的調(diào)侃。

但冷靜下來(lái)看，我們必須承認(rèn)，具身智能的“牛頓”還沒(méi)有誕生。我們還在黑暗中摸索，尋找那個(gè)能夠統(tǒng)一物理世界智能的“萬(wàn)有引力定律”。

回到開篇比喻：具身智能正處于嬰兒期。嬰兒特征是什么？成長(zhǎng)快但不穩(wěn)定；潛力大但需悉心照料；會(huì)驚喜也會(huì)抓狂。對(duì)行業(yè)參與者，認(rèn)識(shí)嬰兒期基本判斷比追逐短期估值融資更重要。嬰兒期正確姿態(tài)不是急著讓孩子打工賺錢，而是耐心喂好每口飯、做好每次訓(xùn)練、糾正每個(gè)錯(cuò)誤。

海底撈 信息科技部副部長(zhǎng)楊旋之在大會(huì)上分享的合作經(jīng)驗(yàn)頗具啟發(fā)：前期更多聚焦情緒價(jià)值，后期戰(zhàn)略合作不僅情緒價(jià)值提供，要真實(shí)幫門店提效。這是務(wù)實(shí)進(jìn)化路徑,先做能做的，積累數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)，再向更難目標(biāo)邁進(jìn)。

不要因舞臺(tái)炫酷表演盲目樂(lè)觀，也不要因商業(yè)化步履蹣跚妄自菲薄。 具身智能需要十年甚至更長(zhǎng)時(shí)間兌現(xiàn)，不可能像移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)爆發(fā)增長(zhǎng)，但可能帶來(lái)的變革遠(yuǎn)超移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)。

大會(huì)最后，鄧泰華說(shuō)，智元成不成沒(méi)關(guān)系，產(chǎn)業(yè)成就好。只要產(chǎn)業(yè)成功生產(chǎn)力進(jìn)步，每個(gè)人都是受益者。這既是漂亮話也是樸素真理： 嬰兒期重要的不是誰(shuí)家孩子先會(huì)走路，而是整個(gè)育兒體系——數(shù)據(jù)、模型、硬件、生態(tài)、標(biāo)準(zhǔn)——是否朝正確方向進(jìn)化。

嬰兒期的行業(yè)，需要的是耐心和定力。資本應(yīng)該更理性，不再追捧那些只會(huì)做“表演”的炫技公司，而是支持那些愿意在數(shù)據(jù)、基模、標(biāo)準(zhǔn)這些“基礎(chǔ)設(shè)施”上深耕的“老實(shí)人”。 企業(yè)應(yīng)該更務(wù)實(shí)，放下“人形崇拜”，先找到能讓自己活下來(lái)的垂直場(chǎng)景，哪怕只是擰好一顆螺絲、疊好一件衣服。

嬰兒終將長(zhǎng)大。關(guān)鍵是長(zhǎng)大的過(guò)程中，有沒(méi)有給它足夠營(yíng)養(yǎng)、正確引導(dǎo)和安全邊界。

這條路，注定漫長(zhǎng)且充滿荊棘。 但當(dāng)我們不再為機(jī)器人跳一支舞而歡呼，而是為它默默在工廠里擰好第10000顆螺絲而鼓掌時(shí)，具身智能的“嬰兒”，才算真正邁出了長(zhǎng)大的第一步。

隨著人工智能技術(shù)的快速迭代，大模型的能力邊界不斷拓展，智能體作為大模型的重要應(yīng)用模式，正憑借其在規(guī)劃決策、記憶、工具使用等方面獨(dú)特的創(chuàng)新性和實(shí)用性，引領(lǐng)著一場(chǎng)產(chǎn)業(yè)變革。

為貫徹實(shí)施《國(guó)家人工智能產(chǎn)業(yè)綜合標(biāo)準(zhǔn)化體系建設(shè)指南（2024版）》，中國(guó)移動(dòng)通信聯(lián)合會(huì)正式啟動(dòng)三項(xiàng)團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)研制工作：

●《人工智能智能體能力要求》 (計(jì)劃號(hào):T/ZGCMCA 011-2025)

●《人工智能智能體內(nèi)生安全技術(shù)要求》 (計(jì)劃號(hào):T/ZGCMCA 023-2025)

●《人工智能智能體互操作性接口規(guī)范》 (計(jì)劃號(hào): T/ZGCMCA 024-2025)

現(xiàn)誠(chéng)邀數(shù)據(jù)服務(wù)企業(yè)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、科研院所、高校、檢測(cè)認(rèn)證機(jī)構(gòu)等全產(chǎn)業(yè)鏈行業(yè)機(jī)構(gòu)及研發(fā)工程師、項(xiàng)目經(jīng)理、應(yīng)用專家等專業(yè)人士共同參與標(biāo)準(zhǔn)編制。

期待您的積極參與，讓我們攜手共進(jìn)，共同引領(lǐng)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向！

聯(lián)系人：李貞琦

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