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具身大佬数据之外无共识

五位具身智能企业负责人达成唯一共识:数据是产业发展关键与竞争壁垒。但在本体硬件成熟度、模型研发路径及第三方评测体系等议题上存在明显分歧。其中破壳机器人选择非共识的toC家庭场景路线,认为家庭数据更能孕育通用智能。

五位大佬围坐一圈,全场下来只有一个问题能让所有人点头同意,其他话题嘛,各有各的坚持。

具身大佬数据之外无共识

6月13日,第八届“北京智源大会”“具身产业CEO”分论坛现场,智源研究院院长王仲远把产业融资、本体硬件、数据价值、模型落地路径这些核心问题一个个丢出来,而参与讨论作答的嘉宾阵容堪称豪华——千寻智能创始人、CEO韩峰涛,灵心巧手创始人、CEO周永,星源智创始人、CEO刘东,破壳机器人创始人许华哲,蚂蚁灵波科技CEO朱兴,五位赛道大佬齐聚一堂。

谈到数据之于具身智能行业的价值,五位企业掌舵人达成了全场唯一一次共识:数据是当下产业发展的重中之重,是决定具身模型能力边界的竞争壁垒。

至于本体硬件是否进入成熟阶段、模型应该先深耕基础还是快速商业化、是否需要建立第三方统一评测体系等议题,大佬与大佬之间,更多的是讨论,讨论前后更多的也仍是分歧。

无法统一

几位嘉宾背后的公司其实各有侧重。现场了解到,其中既有像灵心巧手这样聚焦灵巧手细分品类的头部,也有专注模型层的蚂蚁灵波科技,或是成立不久便一反行业主流to B场景、选择切入to C家庭技术软硬件的破壳机器人。

关于本体产业链是否进入成熟阶段的问题,韩峰涛是全场唯一投出同意票的嘉宾。在他看来,硬件成熟与否是个相对的阶段性命题——如果以“完美”人形机器人为满分标准,当下的工业机器人、四足机器人乃至人形机器人的硬件能力虽有差距,但已足以支撑对应阶段的市场落地。真正的短板在于AI能力,而大模型的爆发正在快速补齐这一缺口。

在模型研发路径上,“先深耕基础能力还是先落地商业化”的分歧同样明显。韩峰涛解释,他并不赞同大规模、激进地推动产品落地,直言当前的具身模型大约仅相当于幼儿的智商水平。此时强行规模化商用,单项目调试就要耗费一两个月,高昂的部署成本根本无法支撑商业化跑通。在他看来,现阶段更应该集中资源投入基础模型训练,等模型能力达到“高中生、大学生”水平,能实现低成本批量复制后,再推进落地也不迟,这个周期大概需要两年。

刘东却持相反观点。他以自动驾驶行业的发展路径作比:当初瞄准高阶自动驾驶的团队走得缓慢,反而是先落地L2方案的企业更快拿到市场反馈。具身智能同理,实验室搭建的场景总会忽略真实环境中的复杂变量,很多模型在实验室里表现优异,到了真实场景就问题频出,这个磨合过程可能就要一到两年。因此他坚持,模型研发必须同步绑定真实场景,在落地中踩坑、用反馈迭代,才能避免技术方向走偏。

对于是否需要建立第三方中立的行业评测体系,现场也出现了对立声音。许华哲是全场唯一投出反对票的嘉宾。在他看来,只要是评测、赛事就难免存在“应试优化”的空间,而物理世界的机器人对环境、硬件精度的敏感度极高,哪怕一颗螺丝拧歪都可能让任务成功率暴跌,第三方评测很难完全规避这些无意识的变量,做到绝对的客观公正。他认为,产品能不能卖出去、能不能在真实场景里干活,才是检验模型能力的最终标准。

做to C,做非共识

在所有非共识中,相比于一众进厂落地、主攻to B业务的具身智能企业,破壳机器人大约是现场乃至整个行业极为特殊的一批,同时也是最年轻的一批。

公司于2026年3月3日正式注册成立,创始人许华哲此前为星海图联合创始人、首席科学家,今年2月正式从星海图离职。针对外界关于其离职的诸多传言,许华哲坦言离开的核心原因是家庭场景并非当时星海图的业务重点,而打造更通用的具身智能、落地家庭机器人的方向,只有自己亲自创业推进才有可能实现。

不同于行业多数企业从工业场景切入、逐步向通用能力迭代的路径,许华哲的判断恰恰相反:家庭场景的非结构化环境、长尾化任务、高泛化要求,反而最有可能孕育出真正的通用具身智能。在他的技术逻辑里,通用智能的上限由数据定义,工厂中重复单一的作业数据,无法支撑机器人理解真实世界的复杂性;而家庭场景足够丰富、多元的环境与任务数据,才是通用智能迭代的优渥土壤。

基于这一判断,破壳机器人没有沿用行业常见的技术范式,而是直奔终局选择了世界模型技术路线,试图通过对物理世界状态的预测与推演,实现机器人的通用操作能力。针对世界模型普遍存在的物理幻觉问题,团队自研了相关约束算法,通过双向校验修正预测误差,大幅提升了真实物理场景下的任务执行成功率。

产品层面,团队确立了安全、自然、开放、智能等标准,希望实现“隐形化”的家庭使用体验,并规划打造开放平台,串联家电、电商等生态处理日常隐形家务。据悉,按照规划,6月22日团队将上线机器人制作麻婆豆腐菜品的完整Demo,8月底至9月初推出第一代硬件产品,中长期目标为2028年3月正式走进首批家庭用户。

在采访中,许华哲指出,做饭是纯技术层面家庭场景里难度最高的任务之一——菜品品类可无限延伸,操作细节多变,对刀工、火候、操作时序都有极高要求。松鼠鳜鱼这类考验精细操作的菜品,也被他反复用来指代对具身智能的终极设想。也正因如此,烹饪不会是家庭机器人首个商业化落地的场景,却成为团队验证技术上限的核心标杆:攻克了烹饪这类高难度任务,意味着比做饭简单的绝大多数家庭事务,机器人都可以胜任。

除去关键操作技术的突破,团队目前也在对接家电、厨具、电商等产业方,探索家庭场景下的多设备串联、家务衔接等延伸能力,填补家庭场景中不同设备、不同任务间的衔接空白。

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