當具身智能走過“量產元年” ， 接下來該往何處去？
2026中關村論壇年會上 ， 幾家估值百億的具身智能企業“掌門人”同臺 ， 展開了一場名為《百億具身智能對話》的圓桌交流 。 銀河通用創始人王鶴作為對話主持人 ， 接連拋出關于具身智能當前痛點、落地場景等行業關注的關鍵問題 ， 智平方聯合創始人張鵬、千尋智能聯合創始人高陽、原力靈機創始人唐文斌、星動紀元聯合創始人席悅結合自身企業特點進行了分享 。
2025年 ， 具身智能行業“熱錢”涌入 ， 技術更迭換代 。 但多位參與對話的嘉賓都表示 ， 當前行業仍然處于初始階段 ， 面臨著真實環境數據收集困難、真實場景交付量小等迫在眉睫的問題 。
2026中關村論壇百億具身智能對話圓桌會議 。 主辦方供圖
行業押注“大腦” ， 機器人需要更“聰明”
“今天的機器人之所以應用不起來 ， 是因為智商太低、模型太差 ， 泛化能力不夠 。 ”會議開場環節 ， 唐文斌簡明扼要指出對于當前行業的判斷 ， 并表示原力靈機將重點聚焦具身智能的模型和場景 。
想讓機器人變得更“聰明” ， 原力靈機并非個例 ， 新京報貝殼財經記者注意到 ， 多家具身智能企業都將具身大模型作為研發重點 。
張鵬表示 ， 智平方的第一個堅持是具身大模型自研原創 ， 第二個堅持是軟件與算法結合 ， 第三個堅持是通過真實場景驅動軟件、算法、硬件的迭代和進化 。
高陽同樣提到 ， 具身智能時代最大的瓶頸就是機器人的智能能力 ， 千尋智能的主要目標是構建通用具身智能大腦 。
對具身智能行業來說 ， 當前仍處于初始階段 。 圓桌現場 ， 唐文斌、張鵬都給出了這樣的判斷 。
談及2025年對于具身智能行業的意義 ， 張鵬認為 ， 2025年最重要的一點是 ， 機器人的場景驗證真正落到了實處 ， 2026年將要解決讓機器人、具身模型在更多場景中落地的問題 。
高陽認為 ， 相比于大語言模型 ， 具身智能模型需要解決一些額外的問題 ， 其中最重要的是數據問題 ， 2025年 ， 具身智能行業解決了數據層面很多基礎設施問題 ， 2026年的重心會是用越來越多的數據訓練越來越大的模型 。 類比頂尖大語言模型OpenAI的進展 ， 2025年到2026年是從具身智能GPT2跨越到GPT3的年份 。
“2025年不少公司在數據訓練、模型等方面打下了很好的基礎 ， 進展很快 。 ”唐文斌亦有同感 ， 他用“打基礎”來概括具身智能行業在2025年的表現 ， 并表示2026年的關鍵詞也許是“泛化” ， 也就是具身模型在不同環境下依然能很好地工作 。
收集真實場景數據仍是當務之急
置身具身智能行業之中 ， 席悅感受到 ， 2025年是全產業鏈、全行業加速發展的一年 ， “整個2025年 ， 融資熱潮席卷 ， 資本持續涌入 ， 政策大量出臺 ， 具身智能基礎設施也在加速建設 。 ”
盡管飛速發展 ， 但行業仍然存在觸手可及的痛點 。 席悅認為 ， 當前具身智能最大的技術難題在于數據 ， 機器人要想真正地到工廠、特種環境中自主化工作 ， 需要在這一真實環境中收集數據 ， 但這首先需要場景方開放場景 ， 其次還需投入較高的時間和金錢成本；而如果通過復刻真實場景來采集數據 ， 則成本高且低效 。
“我們需要讓機器人從真實場景中反饋數據 ， 但這其實是雞和蛋的問題 。 ”唐文斌表達了同樣的觀點 ， 今天的機器人并沒有成熟到能夠批量部署 ， 但只有當機器人在真實工作場景中被持續使用 ， 才能收集和反饋數據 ， 形成數據飛輪 。
高陽則認為 ， 機器人要想跨過基本的可用性階段 ， 對數據量級有極大要求 。 從這一角度出發 ， 他提供了機器人訓練的另一個思考方向：大語言模型能夠使用互聯網上的海量文本信息進行預訓練 ， 那么機器人的預訓練能否借鑒這一路徑？又如何利用人類視頻數據等做好預訓練？
數據之外 ， 高陽認為 ， 未來機器人需要“記憶” ， 在數據擴增的同時 ， 需要把模型架構進行相應升級 ， 讓整個系統在決策、記憶等方面 ， 更加一體化 。
邊跳舞邊干活 ， 機器人漸漸走上工作崗位
過去兩年 ， 人形機器人先是學會走路 ， 又完成后空翻、跑步、舞蹈等難度更高的動作 ， 但在“炫技”之外 ， 人們仍對機器人有著“進廠打工”、家庭照料等更高的期待 。
2025年 ， 多家具身智能企業宣布機器人量產落地 ， 但不時有機器人“偽裝成干活的跳舞”等質疑聲出現 ， 機器人在真實工作場景中落地使用的技術成熟性仍待驗證 。
圓桌現場 ， 唐文斌對這一現象表達了自己的觀點：“可能今天機器人的技術確實沒有那么成熟 ， 但是我們往前走了一步 ， 機器人干活可能還沒有那么利索 ， 但是提供了一定程度的情緒價值 ， 所以我認為 ， 機器人邊干活邊跳舞 ， 反而是很好的落地場景 。 ”
同時 ， 唐文斌也分享了原力靈機選擇機器人落地場景時的考量 ， 由于目前機器人很難在真實場景中達到100%的成功率 ， 因此原力靈機主要考慮讓機器人在可容錯的場景中使用；此外 ， 可泛化、批量化使用也是必要條件 。
“物流場景中 ， 有些工作是日結型 ， 經過短時間培訓就能上崗 ， 在我們看來這也是機器人最先有可能落地應用的崗位 。 ”席悅分享了星動紀元“另辟蹊徑”選擇落地場景的思考 。 他介紹 ， 星動紀元一直在做的是物流和工業場景 ， 除了考慮場景是否簡單容易上手 ， 還考慮工作內容是否標準化、有無明確完成的指標 。
不同于以上兩家具身智能企業 ， 張鵬稱 ， 智平方整體面向工業場景和公共服務進行布局 ， 并最終希望走向To C的家庭場景 。
新京報貝殼財經記者 張曉慧
編輯 楊娟娟
【機器人“智商”太低？百億估值掌門人同臺談2026年如何破局】校對 劉軍
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