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具身智能“泡沫”争议未休,从“能做”到“能用”路在何方?年轻创业者这样破局

时间:2026-09-12 15:21:07来源:天脉网编辑:快讯

在2026外滩大会上,具身智能成为焦点议题。多位产业人士、投资人和青年创业者围绕行业泡沫、技术路线及“ChatGPT时刻”展开深入探讨,试图为这一新兴领域的发展方向提供多元视角。

面对行业“泡沫论”,至简动力联合创始人贾鹏认为,当前所谓的“泡沫”更多源于产业阶段与市场估值的错配。他指出,具身智能虽处于早期,但长期可能形成超越手机、汽车的产业规模,产业链涵盖传感器、零部件到应用全环节,为不同企业提供发展空间。大晓机器人创始人王晓刚则强调,市场对发展速度的预期与实际进展存在差距,导致焦虑情绪蔓延。他比喻行业处于“黎明前期”,随着以人为中心的数据和世界模型加入,技术突破已初现端倪。

苏度科技联合创始人韩铮从中国供应链优势出发,认为丰富的应用场景和技术探索空间促使本体、模型等方向涌现大量企业。他预测,技术路线将逐渐收敛,未来完整底层方案提供商可能减少,但垂直应用和全球市场仍存在机会。这一观点得到贾鹏呼应,他指出产业链虽看似拥挤,但竞争格局远未定型,企业分工和组合方式将随技术收敛而变化。

关于“具身智能的ChatGPT时刻”,嘉宾们观点各异但核心一致:需将单项能力整合为可靠、可泛化的系统。韩铮将当前阶段类比大语言模型2018-2019年水平,强调整合大系统是行业最大挑战。贾鹏则认为,具身智能对可靠性的要求远高于大语言模型,以形成生产力为标准,可能还需三至五年。他特别指出,GPU算力不足是当前最大瓶颈,尤其是端侧和边缘侧推理算力限制了模型部署。

王晓刚从数据角度提出不同看法,他认为数据规模并非关键,能否推动机器人泛化能力才是核心。他期待看到智能涌现、场景泛化和zero-shot能力,认为通用模型的zero-shot输出可能加速具身基础模型进化。韩铮总结道,从系统整合到算力、数据和泛化能力,行业需突破的是让技术从“能做”到“能用”的门槛,使机器人能自主完成未训练任务。

在技术路线未定的背景下,年轻创业者如何选择方向成为另一焦点。厘清智能创始人李一鸣建议,创业公司应先判断终局,再拆解技术路线,结合团队优势做出战略选择。他调侃道:“未来半年,所有具身智能公司都会宣称自己做世界模型。”自然意志创始人丁宁则聚焦物理世界,认为2025年后大模型已解决根本问题,但操作物理世界仍是关键。他强调中国在高精度数据和硬件供应链上的优势,认为深圳的传感器生产能力是全球竞争的重要筹码。

22岁的逆矩阵科技创始人陈博远从第一性原理出发,认为物理AI基模需理解因果关系,而非依赖少数天才。他指出,真实物理世界的“边缘情况”是常态,物理AI是模型、数据、算法到真实世界闭环的复杂工程。他强调,技术路线选择应基于小规模验证和大规模Scaling,而非个人经验。陈博远还提出,物理AI基模需构建“端—边—云”一体化平台,这一系统性工程中坚持第一性原理至关重要。

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