“物理AI和机器人正在飞速发展，可能会成为规模最大的产业。一切的核心挑战跟之前类似：数据从哪来、模型架构是什么、以及如何做扩展（scaling）。”英伟达CEO黄仁勋在GTC2025年度技术大会上再次将机器人作为重点进行阐述。
此前，马斯克在今年3月透露，特斯拉已在弗里蒙特工厂的试点产线上生产擎天柱（Optimus）机器人，今年的生产目标是制造5000台Optimus。
而在国内，“具身智能”首次被写入政府工作报告；在融资层面，有数据显示，截至3月26日，我国具身智能领域年内共发生投融资事件42起，投资金额共计42.21亿元。
戴盟机器人联合创始人与首席科学家王煜、黑芝麻智能CMO杨宇欣、星海图创始人CEO高继扬、逐际动力联合创始人COO 张力、联想集团副总裁、联想创投管理合伙人王光熙等在近日联想创新科技大会“具身智能与智能驾驶技术创新论坛”上，分享了他们对具身智能智能泛化、触觉感知、数据边际成本、场景落地等观点。
人形机器人仅是具身智能的一个细分赛道，与传统的工业机器人和服务机器人相比，这一轮的人形机器人浪潮的重点不是机械化和自动化，而是智能泛化和通用人工智能。
除本体（硬件）外，具身智能还涉及数据、算法、算力等技术要素。王光熙阐述，“过去一年里，具身智能在数据采集方面已经不再局限于单一来源，而是融合了真实环境的数据、模拟仿真数据、视频等多种信息；在算法方面，除了模仿学习、强化学习、sim2real（从模拟到现实）等方法外，行业现在也开始尝试用端到端的大模型来驱动机器人学习和决策。”
“这些底层技术的发展，归根结底是要具身智能实现导航、移动、操作这些重要功能。”王光熙说。
在导航方面，目前行业的重点是打破传统的遥控操作方式，让机器人具备空间感知和自主规划的能力。在移动上，过去的人形机器人在复杂地形中保持高动态平衡是个难题，而今天在限定场景下的移动技术已经有了长足进步。
“操作是这一轮具身智能发展中最关键、最具挑战性的变量，与整个系统的智能化水平密切相关，但目前来看，它仍然是整个体系中最不成熟的部分。”王光熙判断。
首先，操作能力是机器人真正“动手干活”的核心，它不仅依赖于硬件设计，还需要算法、感知、控制等多方面的协同，是整个系统智能化水平的集中体现。
其次，与导航和移动等能力相比，目前具身智能在复杂环境中实现精细、灵活的操作仍是行业短板。整体来看，机器人在真实场景中完成多样化任务的能力还远未达到实用化、规模化水平。
最后，具身智能的操作能力需要有大量高质量的数据来训练智能系统，而现实中采集这些数据成本高、效率低。因此像跨维智能这样借助sim2real仿真技术生成训练数据，成为一种关键解决方案。
王光熙认为，下一阶段的具身智能将更多地采用端到端的大模型驱动，并有机会在特定的商业场景（TOB）中得到应用。比如，国内外头部具身智能企业纷纷尝试进入各大车厂做人机协同的POC（概念验证）。
在TOC端场景中，未来具身智能不仅要提高操作的泛化性，还要拆解复杂任务。“未来的具身智能将基于世界模型，发展出全面理解并交互物理世界的智能体（agent），这样我们才能迎来具身通用人工智能（AGI）与人类共同生活的新时代。”王光熙说。
“人的运动和操作主要由大脑控制，其中最关键的器官是脸和手的协调。因此，对于机器人来说，拥有灵活的手部操作能力极为重要。人形机器人要想模仿人类的操作，基础就是具备灵巧手。”戴盟机器人联合创始人兼首席科学家王煜解释道。
王煜以电子产品的制造举例。电子产品制造前道工序高度自动化，但后道封装等环节仍需工人柔性处理，在这个过程中，工人依靠手指接触物体时的触感、力度和形变来完成精细操作。
因此，对人形机器人来说，获取触觉和力的信息非常关键。王煜认为，视触觉传感器是获取真实操作数据的重要硬件支持。“要获得真实的操作数据并不容易。我们可以通过手套和外骨骼来捕捉手部的运动数据，但如果要获取手部在操作时的触觉和力度信息，则需要依赖触觉传感器。”
黑芝麻智能CMO杨宇欣也认同传感器是具身智能发展的关键这一观点。“自动驾驶和具身智能本质上是一体两面。在端到端大模型的演进中，增加传感器的输入参数维度和输出指令维度就能实现从自动驾驶向具身智能的延伸。”
不过在杨宇欣看来，现在具身智能行业发展还处于早期，行业还在探索智能泛化的边界。
“行业普遍认为具身智能行业像2018年的智驾，我没有那么乐观，我觉得像2015年—2016年的智驾行业。在本体方面，具身智能很多关键零部件的技术边界探索还未完成，比如具身要实现不同数据的输入、传感器能力边界等。在算法和模型方面，现在具身智能的模型能否支撑所有数据输出输入、世界模式能否帮助具身真正解决问题，这都在探索中。”
对于目前不少车企和智驾公司入局具身智能领域，杨宇欣表示，鉴于当前机器人供应链与汽车行业高度重叠，一些车企涉足机器人领域在可预见的范围内。
“汽车行业的市场容量存在明显的上限，全球年销量约为8000万至1亿辆，这一数字很难实现进一步的增长。面对此现状，探索新的发展方向是必然选择。而机器人产业被视为下一个关键增长点，我们预测，在未来5到10年间，机器人的年需求量将是汽车行业的10倍。”
在逐际动力联合创始人COO张力看来，具身智能是未来十年最大的一次科技革命，会像自动驾驶一样落地在具体场景中，但目前机器人更多应用的领域是四具：玩具、展具、教具和科研工具，真正作为行业应用工具YY易游体育平台比较少。
在本体方面，关节数量是机器人任务能力的物理基础，行业通常将身高1.5米以上的人形机器人定义为全尺寸机器人。然而，由于人形机器人越高，对算法和控制的要求也越高，目前市场上1.2米、1.3米及以下的小型机器人更为常见，全尺寸机器人的出货量相对较少。
在小脑方面，自从ChatGPT引发大语言模型热潮以来，机器人“学走路”的本事突飞猛进。通过强化学习等算法，机器人现在能快速适应如碎石路、斜坡等复杂地形。但目前大部分机器人的小脑能力主要体现在展具功能上。要在物理世界完成更多的任务需要在移动中的操作，比如推门、拉门、搬运东西等，这就对重心控制提出挑战。所以，现在具身对小脑的考验集中在大负载的运动控制能力上。
此外，具身智能行业都在思考一个问题：怎么用更少的数据，让机器人学会更多、更强的操作能力？星海图创始人兼CEO高继扬提出了一个关键衡量指标——学习新任务的边际成本。通俗点说，即每次教机器人做一件新事情，需要多少数据、花多少钱、费多少时间。
现阶段的具身智能产品在性能上主要体现在三个方面：速度、精度和泛化能力。其中，泛化能力是当前发展的重点，它指的是机器人能否把学到的能力应用到新的场景和任务中。而这种能力的提升，本质上遵循“Scaling Law”的过程。
高继扬举例说，现在机器人学一个新动作，大概需要200到300条数据。如果未来我们能在算法、模型和数据效率上取得突破，这个数字有没有可能降到50条、30条，甚至像人类一样只需要两三条示范数据就能掌握新技能，这正是降低“学习边际成本”的目标所在，也是推动机器人走向规模化落地的关键。
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