具身智能领域正经历一场从技术探索到产业落地的深刻变革，一系列关键问题与挑战也随之浮现。在2025商汤技术交流日具身智能论坛上，来自学界与产业界的重量级嘉宾齐聚一堂，围绕具身智能与AI基础设施的协同创新展开深入探讨。
上海交通大学副教授、上海人工智能研究院首席科学家闫维新指出，具身智能在大小脑模型、仿真系统构建及场景应用方面取得了显著进展。得益于深度模仿学习与强化学习的深度协同，具身智能的小脑进化迅速，机器人在不同环境中的鲁棒性和泛化性大幅增强。同时，大脑方面的创新也在加速，推动具身智能在日常生活和工作场景中展现更多应用潜能。
银河通用合伙人、大模型负责人张直政同样认为，具身智能领域呈现出蓬勃发展的态势。在数据层面，仿真合成数据与真实采集数据积累均呈现爆发式增长；在架构层面，大小脑模型、分层端到端模型等创新理念不断涌现。叠加国家政策的有力支持，行业对具身智能的规模化商业应用充满信心。
然而，具身智能仍面临数据、成本、能力等方面的挑战。库帕思CEO黄海清指出，各企业间的数据难以互通，数据构建成本居高不下，阻碍了模型的训练效率。高昂的成本也限制了机器人的普及速度。机器人在主动思考和复杂环境适应能力上与人类仍存较大差距，适用场景有限。
松应科技创始人CEO聂凯旋强调，物理AI仿真对促进具身智能模型的训练起着关键作用。完善的物理AI仿真系统需要涵盖各类组件，让机器人能够360度感知物理世界。通过物理AI仿真，可以加速技术的迭代和验证，推动具身智能产业的发展。
在算法、算力、数据三要素方面，中美在具身智能领域存在哪些差距？嘉宾们一致认为，在算法层面，中美差距并不大。张直政指出，VLA将成为具身智能未来的核心技术路径，可大幅提升环境感知、任务规划推理和动作执行能力。在算力层面，中美仍有差距，但随着国产算力加速创新，正在加快追赶步伐。在数据层面，中国在物理场景和应用数据采集上具有全栈优势，是中国具身智能弯道超车的关键。
关于具身智能的“打脸时刻”，嘉宾们纷纷表达了自己的期待。张直政认为，具身智能的“打脸时刻”将在各个行业悄然降临，以多层次、全方位的方式在不同领域实现突破。闫维新教授以烹饪机器人为例，展示了具身智能自主完成复杂任务的能力。黄海清提出了“打脸时刻”的两个标准：一是机器人在商业超市、工厂等场景中完成简单重复性任务的成本大幅降低；二是机器人具备共情能力，在情感陪护、康养养老等场景中给予人们情感关怀。
尽管具身智能领域热度持续攀升，但前不久创投圈一位知名投资人“批量退出具身智能”的言论引发了热议。面对这一质疑，嘉宾们认为，行业内出现不同的讨论声音是正常现象，消灭泡沫是科技创新的驱动力。只有直面质疑、经历质疑、克服质疑，行业才能真正从实验探索阶段走向产业落地阶段。
尽管面临多重挑战，但嘉宾们的共识是，泡沫争议背后是产业突破的前奏。从烹饪机器人的自主操作到低成本工业场景的规模化落地，从情感交互的突破到跨行业效率的革命性提升，具身智能的“打脸时刻”或许不会一蹴而就，但已在细分领域悄然酝酿。唯有产学研协同攻坚、开放共享基础设施、直面质疑并迭代价值，才能将具身智能从资本的“想象力试验”转化为推动社会进步的“生产力引擎”。
