11月19日，2025中國具身智能機器人大會在深圳舉行。
以人形機器人為代表的具身智能正成為新一輪科技與產(chǎn)業(yè)競賽的焦點，從工業(yè)、商業(yè)場景到家庭生活，通用機器人被寄予“下一代超級生產(chǎn)力”的厚望，但數(shù)據(jù)匱乏、算力瓶頸與工程化落地難題，同樣給行業(yè)帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。
為此，由智猩猩、智東西共同發(fā)起主辦，機器人前瞻、極果協(xié)辦的首屆具身智能大會，聚焦于具身智能前沿技術與產(chǎn)業(yè)應用，設置了主論壇、高端對話、專題論壇、圓桌對話等多個環(huán)節(jié)；分會場為閉門制，組織了具身世界模型技術研討會、機器人模仿學習與強化學習研討會以及具身VLA大模型技術研討會。
來自清華大學、浙江大學、北京通用人工智能研究院，以及優(yōu)必選、云天勵飛、諾亦騰機器人、藍馳創(chuàng)投等產(chǎn)學研資代表，暢談人形機器人邁向通用智能的核心挑戰(zhàn)與具身智能規(guī)模化落地的最新觀察與思考，覆蓋模型自主化、本體創(chuàng)新、數(shù)據(jù)互通、算力支撐、場景落地、中美產(chǎn)業(yè)競爭等前沿議題。
大會吸引了超千人參與，在展覽區(qū)，Alluxio、寬恒科技、松靈機器人、極狐Gitlab、大象機器人、星際光年、信步科技、靈心巧手、星塵智能等展商進行展示。
▲展區(qū)
作為主辦方代表，智一科技聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO龔倫常發(fā)表致辭。他回顧了團隊深耕機器人領域十年的歷程，從2015年起持續(xù)報道機器人與具身智能，見證了中國機器人產(chǎn)業(yè)的關鍵節(jié)點。他談道，本次大會是智一科技十年持續(xù)投入的延續(xù)，未來將把具身智能機器人大會打造為大灣區(qū)具有影響力的產(chǎn)業(yè)峰會。
▲智一科技聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO龔倫常
接下來，我們將圍繞主論壇、高端對話、專題論壇與圓桌對話，呈現(xiàn)14位嘉賓的精彩觀點與思考。
一、主論壇：從模型、本體到數(shù)據(jù)，人形機器人邁向通用智能的三道關
人形機器人已成為具身智能落地的核心載體，行業(yè)正迎來技術突破與規(guī)?；涞氐年P鍵期。在多位學者和產(chǎn)業(yè)人士看來，人形機器人仍被“模型、本體、數(shù)據(jù)”三道難關卡住，數(shù)據(jù)匱乏與泛化性不足成為主要瓶頸。行業(yè)正在大力推動數(shù)據(jù)集互通、全棧技術整合，加速工業(yè)場景批量化應用與家庭場景滲透。資本層面也已錨定萬億級市場空間，具身智能正從技術探索邁向產(chǎn)業(yè)價值釋放新階段。
1、浙大熊蓉：人形機器人面臨三挑戰(zhàn)，模型不能僅依賴VLM
浙江大學求是特聘教授、浙江人形機器人創(chuàng)新中心首席科學家熊蓉教授認為，具身智能人形機器人代表著通用作業(yè)形態(tài)與行為智能，前景廣闊，但產(chǎn)業(yè)仍面臨模型、本體與數(shù)據(jù)三大挑戰(zhàn)。
數(shù)據(jù)方面，當前仿真生成、遙操采集和真人動捕等方式均存在局限。她強調，需建立高精準時空模型與高保真物理交互模擬，以實現(xiàn)低成本、高質量的數(shù)據(jù)生成。
模型層面，熊蓉認為不能僅依賴VLM（視覺語言模型）的發(fā)展，必須確保在VLM失效時任務仍可收斂。本體方面，需在提升自由度的同時優(yōu)化負載自重比，兼顧性能與成本。
目前，她領銜的浙江人形機器人創(chuàng)新中心已開發(fā)出可泛化高精度控制小腦與長序列規(guī)劃任務大腦，相關技術應用于3C、紡織、汽車等領域，部分場景準確率達99.99%，即將進入批量化應用階段。
▲浙江大學求是特聘教授、浙江人形機器人創(chuàng)新中心首席科學家熊蓉
2、星塵智能王佳楠：繩驅路線破局具身智能三位一體，量產(chǎn)周期領先海外頭部
星塵智能副總裁、前DeepMind研究員王佳楠認為，AGI（通用人工智能）應誕生并服務于真實世界的物理交互。為實現(xiàn)這一目標，星塵智能基于“繩驅本體-領先遙操/數(shù)據(jù)-高效模型”三位一體的全棧平臺分三步走：
第一步，星塵智能成功量產(chǎn)繩驅AI機器人Astribot S1，為世界首家，比同路線美國公司1X領先至少一個周期。其獨特繩驅傳動，讓機器人模仿人的肌腱絲滑運動和力控方式，具備輕量化結構下的高動態(tài)操作、高擬人表現(xiàn)、高交互安全，從而勝任復雜靈巧操作和與人交互協(xié)作。
第二步即商業(yè)化，星塵智能借鑒自動駕駛L2到L4的路線，推出“AI模型自主+遠程遙控兜底”的混合解決方案，提升任務成功率，已在B端獲得千臺級訂單。
最后，星塵智能的終極目標是推動機器人走進家庭場景，讓每個人都擁有專屬的AI機器人助理。
▲星塵智能副總裁、前DeepMind研究員王佳楠
3、國創(chuàng)中心江磊：具身智能落地瓶頸是數(shù)據(jù)，全國訓練場數(shù)據(jù)集需互通
國地共建人形機器人創(chuàng)新中心首席科學家江磊認為，人形機器人迎來了關鍵時刻，隨著智能機器人發(fā)展到具身智能機器人，開發(fā)范式也由基于模型發(fā)展變成了基于數(shù)據(jù)。
開源推動了人形機器人技術的快速發(fā)展，并形成了軟硬件一體化的趨勢，機器人開發(fā)流程演變?yōu)榘C器人硬件平臺、機器人訓練場、再到機器人數(shù)據(jù)集和機器人數(shù)據(jù)模型的全過程。
如何讓具身智能機器人發(fā)展進入落地運動的泛化階段？目前瓶頸仍是數(shù)據(jù)，江磊希望全國的訓練場數(shù)據(jù)集能夠互聯(lián)互通，讓數(shù)據(jù)得以快速增長。
人形機器人是推動具身智能向前發(fā)展的主要力量，其熱度至少會持續(xù)到2035年，江磊稱，他們正在做訓練場的2.0版本，將訓練場視為關鍵技術，把具身智能、強化學習和世界模型融匯貫通。
▲國地共建人形機器人創(chuàng)新中心首席科學家江磊
4、BIGAI黃思遠：人形機器人交互泛化性不足，全身遙操系統(tǒng)解決數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)
北京通用人工智能研究院（BIGAI）研究科學家、具身機器人中心主任黃思遠觀察到，隨著硬件、模型的成熟和應用潛力的展現(xiàn)，人形機器人迎來一波新的發(fā)展。
從能力維度看，通用人形機器人需具備物理交互與社會交互能力，而當前系統(tǒng)在泛化性上仍存不足。若要真正走入家庭并服務現(xiàn)實世界，機器人必須攻克靈巧操作、全身協(xié)同操作及人機協(xié)作等核心能力瓶頸。
北京通用人工智能研究院已經(jīng)打造了全身遙操系統(tǒng)CLONED，以解決高質量全身數(shù)據(jù)缺乏的挑戰(zhàn)。該院還打造了統(tǒng)一的力位混合控制框架UniFP，幫助機器人實現(xiàn)柔順控制，研究論文獲得今年CoRL的最佳論文獎。
黃思遠認為，未來機器人還需在基于視覺的自主移動、力覺/觸覺感知等領域實現(xiàn)突破，這需要業(yè)界的長期投入。
▲北京通用人工智能研究院（BIGAI）研究科學家、具身機器人中心主任黃思遠
5、靈心巧手蘇洋：靈巧手需要提高“泛化性”，數(shù)據(jù)是最缺乏的資源
靈心巧手聯(lián)合創(chuàng)始人、首席AI架構師蘇洋認為，想要機器人具備通用性，“手”首先要具有泛化性。靈心巧手Linker Hands具備7-42個自由度，是唯一可360°旋轉的靈巧手。高自由度靈巧手L20價格僅為Shadow Hands的1/10至1/20，而特斯拉Optimus五指靈巧手則不對外銷售。L6等靈巧手具備百萬次壽命，O6則價格低至0.66萬。
該產(chǎn)品已在工業(yè)場景實現(xiàn)打螺絲、點膠等操作，還能演奏多種樂器，亮相世界機器人運動會開閉幕式。此外，靈心巧手即將發(fā)布Dex-Serl項目，操作精度達亞毫米級、成功率100%。
數(shù)據(jù)采集上，蘇洋認為，數(shù)據(jù)是訓練中最缺乏的資源。靈心巧手實現(xiàn)通過一人操控數(shù)十臺機器，整體數(shù)據(jù)采集速率得到大幅度提升。此外，靈心巧手還提出“具身運算”新計算單位EOPS，衡量具身智能靈巧操作能力。
▲靈心巧手聯(lián)合創(chuàng)始人、首席AI架構師蘇洋
6、藍馳創(chuàng)投曹巍：模型投資看四大核心能力，具身智能正解鎖萬億市場
藍馳創(chuàng)投合伙人曹巍談到，具身智能解決的是人類對無限生產(chǎn)力的渴望，從市場需求、長期宏觀支持、人才供給與生態(tài)系統(tǒng)、產(chǎn)業(yè)集群等方面來看，中國人形機器人產(chǎn)業(yè)具有長期競爭優(yōu)勢。
具身智能和人形機器人是技術導向型的創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)，我們需要關注技術變化帶來的產(chǎn)業(yè)動態(tài)與在不同場景的落地節(jié)奏，以及機器人的智能力，如導航與交互、運動智能、作業(yè)智能等。曹巍還特別提到了看好特種機器人，稱其有點被市場忽視。
藍馳的模型投資策略瞄準四大核心要素能力：采集與處理數(shù)據(jù)、模型架構創(chuàng)新、強化學習和場景數(shù)據(jù)采集與微調。曹巍稱，通用機器人及人形機器人的市場規(guī)模巨大，目前正在逐漸解鎖從幾個億到上萬億的市場空間。
▲藍馳創(chuàng)投合伙人曹巍
二、高端對話：上半場走跑跳，下半場精細化，“DeepSeek時刻”或在10年后
以“具身智能機器人的‘DeepSeek時刻’還有多遠”為主題的高端對話，由智一科技聯(lián)合創(chuàng)始人、智車芯產(chǎn)媒矩陣總編輯張國仁主持，北京通用人工智能研究院研究科學家、具身機器人中心主任黃思遠，清華大學自動化系長聘副教授、靈御智能創(chuàng)始人兼首席科學家莫一林，國地共建人形機器人創(chuàng)新中心首席科學家江磊，靈心巧手聯(lián)合創(chuàng)始人、首席AI架構師蘇洋，藍馳創(chuàng)投合伙人曹巍五位嘉賓進行分享。
張國仁以近期熱議的“人們對小鵬人形機器人真假爭論”引出討論，并與幾位嘉賓圍繞類似“DeepSeek時刻”的拐點何時到來、技術鏈條如何成熟、市場預期是否過熱以及人機共存的未來等問題，展開了精彩激烈的討論。
▲智一科技聯(lián)合創(chuàng)始人、智車芯產(chǎn)媒矩陣總編輯張國仁
1、黃思遠：DeepSeek式反超不會重演，機器人還要拼全身協(xié)調和靈巧操作
黃思遠判斷，有關“小鵬人形機器人”的爭論，本質來自步態(tài)、自由度和硬件擬人程度已接近極限，人們第一次真正感受到人形機器人的真實進展。但在他看來，“擬人”并不是機器人發(fā)展的終點。
在拐點話題的討論中，黃思遠的判斷很有指向性。他認為“DeepSeek式反超不會在機器人領域重演”，原因非常明確：在硬件與運動控制維度，中國本來就已領先，并不存在大模型那樣“從落后到反超”的空間。而機器人真正的能力在于“靈巧操作與全身協(xié)調能力的突破”。這樣的能力才會真正改變大眾認知，也才是機器人跨向真實世界的決定性能力。
對于“人機共存”的未來，他提醒，人類適應新技術的速度遠比行業(yè)想象快，真正需要提前設計的是機器人的“安全邊界、倫理機制與功能底線”。
▲北京通用人工智能研究院研究科學家、具身機器人中心主任黃思遠
2、莫一林：機器人短期不會“完全體”，真正落地的是“半自動形態(tài)”
隨著行業(yè)在“擬人化”方向開始展示新進展，莫一林提醒，行業(yè)也必須重新權衡“擬人”與“實用”之間的關系。很多結構是為“更像人”而設計的，但真正投入產(chǎn)線后，耐久度、安全性、負載能力往往遠比形態(tài)更關鍵。
而談到未來的人機共存形態(tài)時，莫一林認為，未來十年我們在現(xiàn)實世界里遇到的機器人，更多會是“半自動+人類遠程操作”的混合體，類似自動駕駛背后的安全員機制，人機共存不會突然到來。
▲靈御智能創(chuàng)始人兼首席科學家莫一林
3、江磊：機器人也有“ChatGPT時刻”和“DeepSeek時刻”
在談到“小鵬機器人”帶來的討論熱度時，江磊認為，這種關注本身就是中國在人形機器人“走、跑、跳”等身體能力方面已具備優(yōu)勢的一個例證。而當機器人能持續(xù)完成工業(yè)與生活場景中的任務，那個時候將更為驚艷。
也因此，在判斷行業(yè)拐點時，江磊把機器人發(fā)展的關鍵節(jié)點拆成兩個階段：他認為機器人發(fā)展的第一個關鍵節(jié)點類似“ChatGPT時刻”，預計最快可能在明年中出現(xiàn)。而真正類似“DeepSeek”的全民化拐點，更可能在2027——2028年之后出現(xiàn)。這也是全場最明確的時間判斷。
▲國地共建人形機器人創(chuàng)新中心首席科學家江磊
4、蘇洋：“DeepSeek時刻”還要等，機器人安全風險遠超模型時代
蘇洋認為，目前產(chǎn)業(yè)鏈處在“多條技術線不同步成熟”的階段。歷史經(jīng)驗顯示，機器人落地往往先從部件與末端執(zhí)行器成熟開始，而真正的“DeepSeek時刻”也需要若干關鍵技術率先成熟。未來不一定是先出現(xiàn)通用人型，而是先出現(xiàn)通用靈巧手。
在討論機器人正向的社會影響時，蘇洋同樣提及了另一可能性：當一個身高1米8、體重80公斤以上并具備強控制能力的機器人進入真實環(huán)境，其潛在安全風險與反注入威脅會遠高于大模型時代。
▲靈心巧手聯(lián)合創(chuàng)始人、首席AI架構師蘇洋
5、曹?。盒袠I(yè)正逼近“預期頂點”，熱潮退卻還有淘汰期
曹巍認為，機器人行業(yè)正處在“預期極高，但技術非常早期”的階段，并舉例稱：“3D空間感知、連續(xù)任務推理都剛起步。”他判斷行業(yè)正在逼近預期頂點，而熱度過去后必然出現(xiàn)一輪淘汰。
在討論更長期的“人機關系”時，曹巍給出了另外一個視角。他認為，與機器人相處更像哲學問題，如何與機器人相處或許源自于內(nèi)心對世界的理解和你本身是個什么樣的人。
▲藍馳創(chuàng)投合伙人曹巍
三、專題論壇：破數(shù)據(jù)、算力等核心痛點，多元路徑解鎖具身智能規(guī)?；瘷C遇
下午場精彩再續(xù)，在具身智能人形機器人專題論壇中，來自靈御智能、優(yōu)必選、云天勵飛、寬恒科技、極狐馭碼、諾亦騰機器人、詮視科技的8位嘉賓帶來深度分享。
具身智能的“不可能三角”如何破解？數(shù)據(jù)高效獲取、算力支撐不足的核心瓶頸怎樣突破？從技術研發(fā)到場景落地，如何通過工程化體系實現(xiàn)降本增效？千億級數(shù)據(jù)工廠的機會該如何解鎖？關于具身智能規(guī)?；l(fā)展的重要命題，或許能在這場思想碰撞中找到答案。
1、清華大學莫一林：破解具身智能“不可能三角”，遙操作是可行路徑
清華大學自動化系長聘副教授、靈御智能創(chuàng)始人兼首席科學家莫一林認為，具身智能發(fā)展前景明確，但要突破通用、性能和自主這一“不可能三角”，路徑仍不明確。這是因為具身智能數(shù)據(jù)量遠小于可用水平，且缺乏可靠高效低成本的數(shù)據(jù)采集方式。
同時，當下流行的聊天式交互，無法突破可控性、交互簡潔性和任務復雜性這個自主性的“不可能三角”，因此，手勢、眼神等肢體語言交互，以及“遙操作”也可能是很好的機器人交互方式。
莫一林教授提出以“遙操作”為切入點的具身智能路徑：在真實世界中采集真實數(shù)據(jù)，實現(xiàn)L0-L2-L4的過渡，逐步實現(xiàn)機器人自主化。他認為，大家在5-10年內(nèi)可能會看到很多遙控機器人。此外，通過強化學習引入先驗知識可以大幅度降低對數(shù)據(jù)和仿真的需求，有助于高效地利用數(shù)據(jù)，實現(xiàn)更可用的具身智能。
▲靈御智能創(chuàng)始人兼首席科學家莫一林
2、優(yōu)必選石海林：破解“從物理世界數(shù)據(jù)高效獲取知識”難題，加速具身智能成熟與應用
優(yōu)必選研究院AI大模型與交互部負責人石海林提到，人形機器人是緩解制造業(yè)人力供需矛盾的關鍵一環(huán)。人工智能的下一波浪潮，是以人形機器人為代表的具身智能，當下最大的挑戰(zhàn)是具身智能技術如何在現(xiàn)實場景中達到穩(wěn)定、量產(chǎn)交付的水平。
石海林提到，要充分發(fā)揮人工智能對比人腦智能的優(yōu)勢，關鍵是從數(shù)據(jù)中高效獲取知識。具身智能需要從物理世界環(huán)境中高效獲取數(shù)據(jù)。
優(yōu)必選基于大語言模型，讓機器人聽懂人類的語言指令、聽懂人類的語言評價，實現(xiàn)交互式學習。為此，優(yōu)必選自研了千億參數(shù)基座多模態(tài)大模型Thinker，在多項國際公共benchmark上達到排名第一的性能效果，并且應用在優(yōu)必選Walker S2的交互式強化學習和任務規(guī)劃。今年Q4，Walker S2正式開啟量產(chǎn)交付。
▲優(yōu)必選研究院AI大模型與交互部負責人石海林
3、云天勵飛羅憶：用算力積木破解具身智能算力挑戰(zhàn)，將推第五代GPNPU架構
云天勵飛副總裁羅憶談道，AI技術發(fā)展經(jīng)歷了邏輯推理、專家系統(tǒng)到AI人機協(xié)同的三次浪潮，大模型的出現(xiàn)為機器人從專業(yè)走向通用帶來曙光，并帶來了從“懂控制”到“會思考”的范式變化。但當下，具身智能仍面臨算法與數(shù)據(jù)、技術路線選擇、算力瓶頸等多方面的挑戰(zhàn)。
從AI芯片視角來看，國內(nèi)廠商給出了具身智能算力新路徑：云天勵飛在其四代NPU的基礎上，正研發(fā)第五代GPNPU架構Nova 500，將可無縫對接CUDA生態(tài)，適配各類大模型架構，并通過領先的“算力積木”等技術，顯著提升大模型推理效率，推動具身智能破解算力挑戰(zhàn)。
目前，其多款芯片模型作為協(xié)處理器賦能了普渡科技、賽特智能等客戶落地項目；落地廣東某區(qū)機器人指揮平臺，實現(xiàn)“感知-決策-處置-確認”的業(yè)務閉環(huán)，支持多形態(tài)機器人的統(tǒng)一管理調度。
▲云天勵飛副總裁羅憶
4、寬恒科技龍孝晗：做好具身“服務商”，深度理解場景、數(shù)據(jù)、模型痛點
寬恒科技副總裁龍孝晗提到，各類機器人公司的背后，都要有強大的算力支撐平臺來做服務，做好這件事并不容易，要深入了解企業(yè)的場景、數(shù)據(jù)、模型。
在他看來，人工智能過去數(shù)十年的發(fā)展，是一個技術收斂的過程，如今收斂到“Transformer+GPU”的技術范式，進而催生產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。
當下，VLA范式通過龐大的端到端模型，統(tǒng)一處理多模態(tài)感知輸入，實現(xiàn)視覺、語言與動作信息的深度融合。
龍孝晗提到，寬恒科技可以幫助在做“大腦”或“小腦”相關的企業(yè)去構建更高效的開發(fā)平臺，讓底層算力的使用更加經(jīng)濟合理。寬恒科技有AI管理云服務平臺，可以提供具身智能全鏈解決方案。
▲寬恒科技副總裁龍孝晗
5、極狐馭碼張揚：融合AI與DevOps方法論構建Code2Real工程化體系，加速具身智能場景化落地
針對機器人強化學習場景面臨的典型挑戰(zhàn)，極狐馭碼解決方案高級總監(jiān)張揚提出四項關鍵實踐以全面實現(xiàn)模型開發(fā)的高效率與可追溯：一是統(tǒng)一所有研發(fā)核心資產(chǎn)的管理，通過元數(shù)據(jù)實現(xiàn)語義化版本；二是將安全合規(guī)前置至開發(fā)生命周期，及早識別并以低成本規(guī)避安全風險；三是采用基礎設施即代碼(IaC)實踐，保障訓練環(huán)境的一致性與彈性伸縮；四是通過訓練與部署流水線的構建，實現(xiàn)交付過程的高度自動化。
同時極狐馭碼將AI能力深度融入到Code2Real全流程，通過AI加持的編碼輔助、技術問答、安全報告分析、代碼評審及流水線管理等能力，進一步提速從代碼到實體的全流程。并顯著降低工程師技術上手門檻，為規(guī)模化落地創(chuàng)造條件。
根據(jù)在合作企業(yè)中落地實踐的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，Code2Real研發(fā)工程化體系的年度ROI可達140%-260%，為具身智能研發(fā)的降本增效提供了有力支撐。
▲極狐馭碼解決方案高級總監(jiān)張揚
6、詮視科技林瓊：從感知模組到MR交互，三大裝備破解具身智能數(shù)據(jù)瓶頸
詮視科技創(chuàng)始人兼CEO林瓊談道，沉浸式的“XR+AI”空間計算正落地千行百業(yè)，這離不開人/機器人與環(huán)境的交互。背后是交互范式的顛覆創(chuàng)新、智能感知與環(huán)境理解的革命、內(nèi)容生成的工業(yè)化變革以及邊緣計算與云端的協(xié)同，這也成為具身智能發(fā)展的重要技術基礎。
面向具身智能，詮視科技產(chǎn)品落地的第一站聚焦具身智能的核心部件，推出SeerSense系列空間計算視覺感知模組，助力智能機器人自主導航，核心性能比肩英特爾RealSense系列；第二站聚焦機器人與人的交互，推出SeerLens系列MR眼鏡，具備智能感知和自然交互能力，可用于具身智能無本體訓練、多終端互聯(lián)等場景；其還推出自追蹤6DoF手柄，助機器人遙操作、數(shù)據(jù)采集與模型訓練，破解具身智能發(fā)展的關鍵瓶頸。
▲詮視科技創(chuàng)始人兼CEO林瓊
7、諾亦騰機器人唐新民：具身“數(shù)據(jù)工廠”是千億級大機會，手握動捕王牌提供全鏈路方案
當前，具身智能需要來自真實物理世界的多模態(tài)信息，包括動作、視覺、力覺、觸覺和語言等，“數(shù)據(jù)”已成最突出挑戰(zhàn)之一。
諾亦騰機器人深耕動捕十三年，在動捕領域全球市占率超過70%，設備出貨超過2.5萬套。
唐新民提到，在遙操數(shù)據(jù)采集方面，通過人進行動作捕捉是最為精準的，同一個人的數(shù)據(jù)可以映射到不同類型的人形機器人平臺上，提升效率。
諾亦騰機器人可以提供從真機到人類交互的全鏈路數(shù)據(jù)解決方案，他們提出了具身智能數(shù)據(jù)金字塔概念，最上層的真機遙操作數(shù)據(jù)和第二層高精度人類交互數(shù)據(jù)是諾亦騰重點聚焦的。
唐新民提到，具身智能的“數(shù)據(jù)工廠”是一個千億級別的大機會，但要做好并不容易。
▲諾亦騰機器人合伙人唐新民
四、圓桌對話：中美具身智能競賽差異化凸顯，具身智能GPT時刻10年內(nèi)或將至
最后圓桌對話以《具身智能人形機器人產(chǎn)業(yè)化——啟幕時刻的機遇與破局》為主題，由智一科技聯(lián)合創(chuàng)始人、智猩猩總經(jīng)理何峰主持，深圳賽博格機器人聯(lián)合創(chuàng)始人&首席算法科學家、華南理工大學未來技術學院副教授張懷東，優(yōu)必選研究院AI大模型與交互部負責人石海林，云天勵飛副總裁羅憶，詮視科技創(chuàng)始人&CEO林瓊，諾亦騰機器人合伙人唐新民五位嘉賓進行分享。
▲智一科技聯(lián)合創(chuàng)始人、智猩猩總經(jīng)理何峰
1、中美具身智能格局：本體層中國發(fā)展更快，模型層競爭激烈
針對具身智能行業(yè)今年發(fā)生的改變以及面臨的挑戰(zhàn)，五位嘉賓從各自所處賽道進行了分析。
張懷東認為出現(xiàn)了性能較好的靈巧手，但當下國內(nèi)具身智能相關標準欠缺且國內(nèi)資本投入較少。
▲華南理工大學未來技術學院副教授張懷東
石海林看到了人形機器人在工業(yè)場景的數(shù)據(jù)回流結構化要求提升，但其挑戰(zhàn)是穩(wěn)定量產(chǎn)交付、達到客戶預期。
▲優(yōu)必選研究院AI大模型與交互部負責人石海林
羅憶認為人形機器人的行業(yè)和市場信心回歸，可以更理性看待不足。唐新民站在中美發(fā)展差距上提到，中國在本體方面甚至強過美國，模型方面中美競爭激烈，并且?guī)资f小時數(shù)據(jù)訓練出來的模型展現(xiàn)出泛化趨勢。
唐新民和林瓊都提到人形機器人普遍面臨的數(shù)據(jù)瓶頸，業(yè)界仍在探索如何獲取數(shù)據(jù)、挖掘數(shù)據(jù)價值。
▲諾亦騰機器人合伙人唐新民
2、具身智能GPT時刻之爭，明年技術、資本、數(shù)據(jù)齊發(fā)力
關于具身智能爆發(fā)的GPT時刻，五位嘉賓的觀點分為兩類。
一類給出了具體時間期限，石海林稱具身智能GPT時刻的發(fā)生不會晚于2028年底，林瓊認為這一時刻會在10年內(nèi)到來。
另一類則認為很難預測。羅憶認為標志性事件是有100萬臺機器人進入工廠。針對王興興之前提到的高算力芯片難以用于人形機器人，羅憶認為客觀來講，這是因為目前還沒有一顆真正為機器人定制的芯片出現(xiàn)。
▲云天勵飛副總裁羅憶
最后他們還提到對2026年的展望，張懷東認為明年會看到大的公司下場；石海林看好具身智能技術會在實際場景中做到突破；羅憶希望明年看到更多機器人進工廠的新聞上熱搜；林瓊認為具身智能數(shù)據(jù)采集會成為新的商業(yè)化機會；唐新民稱明年將看到百萬小時數(shù)據(jù)訓練出來的模型。
▲詮視科技創(chuàng)始人&CEO林瓊
五、結語：從走跑跳到拼落地，中國機器人產(chǎn)業(yè)綜合優(yōu)勢顯現(xiàn)
近10年來，智一科技持續(xù)追蹤機器人與具身智能領域，見證了行業(yè)從技術萌芽到逐步產(chǎn)業(yè)化的關鍵歷程，以及眾多產(chǎn)學研團隊的深耕求索。
這場大會折射出的最大共識是，具身智能和人形機器人，已經(jīng)從上半場拼走跑跳，轉向下半場比拼機器人從單場景示范邁向可復制、可規(guī)模化的通用能力，以及如何打造長期、可控的商業(yè)模式。
在這機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要節(jié)點上，中國在本體制造、場景土壤、工程人才和產(chǎn)業(yè)鏈完整度上的綜合優(yōu)勢正在開始顯現(xiàn)?？梢灶A見，在未來十年，具身智能不會以一夜奇點方式到來，而會通過無數(shù)臺機器人在真實場景中的長期運行、無數(shù)小時數(shù)據(jù)的持續(xù)積累，悄然完成從炫技時刻到基礎設施的身份轉變。
