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在眾多技能中，"移動(dòng)抓取與放置"被多位專(zhuān)家視為最具突破潛力的通用任務(wù)。王鶴指出，這一技能既具普適性，適用于藥房、倉(cāng)儲(chǔ)、服務(wù)等多種場(chǎng)景，又對(duì)視覺(jué)主導(dǎo)系統(tǒng)高度適配，是實(shí)現(xiàn)具身智能商業(yè)化的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。成功突破將標(biāo)志著具身智能的第一次真正高潮。

"具身機(jī)器人的最終使命是超越人類(lèi)，去探索人類(lèi)無(wú)法到達(dá)的星辰大海。"黃鐵軍說(shuō)。

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在終極目標(biāo)實(shí)現(xiàn)前進(jìn)行商業(yè)化拓展和嘗試，王興興坦言，目前讓人形機(jī)器人馬上去家里或工廠干活還不太現(xiàn)實(shí)。所以，在終極目標(biāo)實(shí)現(xiàn)之前，他們希望通過(guò)參加這些表演和比賽，來(lái)展示他們已經(jīng)達(dá)到的技術(shù)成果，并進(jìn)行更多的商業(yè)化拓展。

王興興提到："通過(guò)表演、比賽等形式展示機(jī)器人全身動(dòng)作能力。"他坦言，人形機(jī)器人當(dāng)前在實(shí)用性上尚未全面突破，但這些表演有助于科普和市場(chǎng)教育，并具備一定商業(yè)價(jià)值（如租賃）。在他看來(lái)，這些"炫技"是邁向真正"干活"階段的中間步驟。

此外，在具身智能模型訓(xùn)練所需求的數(shù)據(jù)方向，不同企業(yè)和機(jī)構(gòu)也出現(xiàn)了數(shù)據(jù)策略路徑的分歧。Hausman主張從互聯(lián)網(wǎng)及多機(jī)器人平臺(tái)中大規(guī)模收集預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并通過(guò)高質(zhì)量小樣本精調(diào)，實(shí)現(xiàn)知識(shí)到行為的遷移。這也與藍(lán)鯨科技此前報(bào)道的智源新發(fā)布的具身大腦RoboBrain 2.0路徑類(lèi)似。

對(duì)于具身智能的未來(lái)，智源研究院理事長(zhǎng)黃鐵軍提到，從宏觀視角看，全面媲美人類(lèi)的 AGI（包括具身）仍需數(shù)十年。在未來(lái) 5-10 年，具身智能更可能專(zhuān)注于幫助人類(lèi)完成不愿做的危險(xiǎn)或體力活。

"在AGI（通用人工智能）或通用AI出現(xiàn)之后，機(jī)器人的形態(tài)將會(huì)‘千奇百怪’。"王興興談到。

也有創(chuàng)業(yè)公司的選擇與他們不同，比如銀河通用采訪的技術(shù)特點(diǎn)之一在于其背后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，銀河通用創(chuàng)始人兼 CTO 王鶴提到，他們主要使用合成數(shù)據(jù)，這種數(shù)據(jù)的低成本和可擴(kuò)增性，以此驅(qū)動(dòng)基于 VLA 的端到端大模型。一般而言，"合成數(shù)據(jù)"通常涵蓋通過(guò)仿真或其他程序化方法生成的數(shù)據(jù)，其低成本和可擴(kuò)增性也與仿真數(shù)據(jù)的特點(diǎn)相符。

藍(lán)鯨新聞6月9日訊（記者 武靜靜）在技術(shù)日新月異的今天，機(jī)器人在舞臺(tái)上跳舞、格斗比賽中翻轉(zhuǎn)騰挪，已經(jīng)不再新鮮。但在這場(chǎng)"炫技"的熱鬧背后，一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題亟需回答：具身智能要真正走進(jìn)生產(chǎn)和生活，眼下還面臨哪些技術(shù)難點(diǎn)？又有哪些"技能"才是真正具有落地價(jià)值的？

算法、數(shù)據(jù)與形態(tài)之爭(zhēng)：具身智能落地前夜的三重挑戰(zhàn)

盧策吾強(qiáng)調(diào)，力反饋和對(duì)物理世界的深度理解，將成為機(jī)器人應(yīng)對(duì)真實(shí)復(fù)雜環(huán)境（如柔軟、粘稠、滑動(dòng)等物理屬性）的重要基石，支撐更多"接觸密集型"任務(wù)的落地。

業(yè)界人士普遍認(rèn)為其具備展示、科普和訓(xùn)練功能，但也有更高的期待。宇樹(shù)科技 CEO 王興興和Physical Intelligence 聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO Karol Hausman，認(rèn)為這種"展示技能"的機(jī)器人比賽是技術(shù)展示窗口，有助于促進(jìn)大眾認(rèn)知和產(chǎn)業(yè)關(guān)注。

與此不同，穹徹智能聯(lián)合創(chuàng)始人盧策吾則關(guān)注在VLA 框架內(nèi)引入物理世界知識(shí)，尤其是力反饋等多模態(tài)信息，以壓縮模型面臨的不確定性空間。他形象地將 VLA 比作"火鍋底料"，只有持續(xù)加入"力覺(jué)""觸覺(jué)"等新"食材"，才能提升模型對(duì)復(fù)雜任務(wù)的應(yīng)對(duì)能力與系統(tǒng)魯棒性。

" 公司終極目標(biāo)是讓機(jī)器人，尤其是人形機(jī)器人，能 ‘干活’，進(jìn)入家庭和工廠，解放人類(lèi)生產(chǎn)力。"王興興強(qiáng)調(diào)。

王興興進(jìn)一步解釋稱，表演是實(shí)現(xiàn)終極目標(biāo)的一部分，本質(zhì)是讓機(jī)器人能夠做"各種全身動(dòng)作"。跳舞和格斗賽是全身動(dòng)作的一部分。我們希望一個(gè)人形機(jī)器人可以做各種動(dòng)作，包括跳舞、極限運(yùn)動(dòng)、格斗，以及家里的端茶倒水、洗衣做飯等等。他相信當(dāng)AI技術(shù)，包括具身智能技術(shù)發(fā)展到一定階段時(shí)，一個(gè)足夠智能、能家用的機(jī)器人肯定是可以跳舞、可以打格斗賽的。

未來(lái)，真正的通用機(jī)器人究竟是什么形態(tài)？一定是人形機(jī)器人的形態(tài)嗎？

盧策吾提到，穹徹智能在探索仿真與真實(shí)世界的融合。他提出"數(shù)字基因"理念，結(jié)合高精度仿真數(shù)據(jù)與物理反饋（如力覺(jué)），以模擬人類(lèi)的下意識(shí)操作行為，提升系統(tǒng)在復(fù)雜、高接觸場(chǎng)景中的表現(xiàn)。

在6月6日至7日的2025北京智源大會(huì)上，智源研究院理事長(zhǎng)黃鐵軍、北京人形機(jī)器人創(chuàng)新中心總經(jīng)理熊友軍、宇樹(shù)科技 CEO 王興興、Physical Intelligence 聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO Karol Hausman、北京大學(xué)助理教授及銀河通用創(chuàng)始人兼 CTO 王鶴、穹徹智能聯(lián)合創(chuàng)始人盧策吾等多位行業(yè)領(lǐng)軍人物，圍繞具身智能的現(xiàn)實(shí)瓶頸與未來(lái)走向展開(kāi)深入探討。

"我過(guò)去在多個(gè)場(chǎng)合公開(kāi)說(shuō)過(guò)好幾次，不堅(jiān)持一定要做人形。"王興興明確表示，他認(rèn)為人形目前因人類(lèi)數(shù)據(jù)可用性而具備訓(xùn)練優(yōu)勢(shì)，但長(zhǎng)遠(yuǎn)看應(yīng)根據(jù)任務(wù)需求發(fā)展多樣化形態(tài)。對(duì)于宇樹(shù)科技來(lái)說(shuō)，同時(shí)開(kāi)發(fā)機(jī)器狗和人形機(jī)器人是"順理成章的事情"。他甚至指出，要實(shí)現(xiàn)移動(dòng)，輪子底盤(pán)也是"非常實(shí)用的"，是腿部行走之外的實(shí)際選擇。

機(jī)器人比賽是過(guò)程不是終點(diǎn)："能干活"才是具身智能的硬標(biāo)準(zhǔn)

北京大學(xué)助理教授及銀河通用創(chuàng)始人兼 CTO 王鶴以及穹徹智能聯(lián)合創(chuàng)始人、上海交通大學(xué)教授盧策吾認(rèn)為，接下來(lái)，機(jī)器人比賽也要從"看著熱鬧"走向"干著實(shí)用"，未來(lái)應(yīng)聚焦實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，通過(guò)"生產(chǎn)力比賽"推動(dòng)核心技能的形成與優(yōu)化，從而引導(dǎo)技術(shù)真正走向產(chǎn)業(yè)一線。

銀河通用創(chuàng)始人兼 CTO 王鶴也將 VLA 視為核心技術(shù)路徑，但更強(qiáng)調(diào)其實(shí)用導(dǎo)向。他認(rèn)為應(yīng)優(yōu)先突破如"移動(dòng)抓取與放置"（mobile pick and place）等具備廣泛適配性與商業(yè)價(jià)值的核心技能，并在端到端模型中融入合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練，以提高效率和落地性。

此外，目前由于人形機(jī)器人硬件的標(biāo)準(zhǔn)化和通用性對(duì)具身智能算法發(fā)展和落地有著顯著的影響。目前，具身智能的研究和產(chǎn)業(yè)落地面臨的最大痛點(diǎn)之一就是數(shù)據(jù)瓶頸，這部分原因正是由于機(jī)器人硬件平臺(tái)缺乏統(tǒng)一性。

在具身智能的發(fā)展路徑上，視覺(jué)語(yǔ)言行動(dòng)模型（VLA）逐漸成為行業(yè)共識(shí)，被視為連接感知、語(yǔ)言與行為的通用架構(gòu)。Karol Hausman認(rèn)為，VLA 是通往通用智能的重要基石，能夠讓機(jī)器人從互聯(lián)網(wǎng)等多源數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并轉(zhuǎn)化為具體行動(dòng)。他致力于構(gòu)建一個(gè)名為"π0"的通用模型，可跨平臺(tái)控制不同機(jī)器人完成多種任務(wù)。他指出，當(dāng)前挑戰(zhàn)并不在于數(shù)據(jù)量，而在于提升算法效率與模型穩(wěn)定性，尤其是提升模型在陌生環(huán)境中的泛化能力。

北京人形機(jī)器人創(chuàng)新中心總經(jīng)理熊友軍則堅(jiān)定看好人形機(jī)器人。他指出，從市場(chǎng)容量、自然交互到人類(lèi)環(huán)境適配性，人形構(gòu)型在通用性上具備長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)力，雖然短期內(nèi)仍面臨成本與技術(shù)門(mén)檻，但未來(lái)潛力巨大。其團(tuán)隊(duì)正圍繞"慧智開(kāi)悟"通用智能體和"天工 2.0"等平臺(tái)推進(jìn)人形機(jī)器人能力提升。

王鶴認(rèn)為，目前，具身智能在學(xué)術(shù)研究（強(qiáng)調(diào) VLA 的泛化能力）和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用（需要極高的魯棒性和成功率，例如汽車(chē)工廠需要達(dá)到四個(gè)九以上的可靠性）之間存在差距，這不僅僅需要視覺(jué)數(shù)據(jù)，還需要觸覺(jué)和力反饋。

王鶴進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)："為了達(dá)到工業(yè)場(chǎng)景所需的高成功率（例如四個(gè)九）， 不可能完全靠真實(shí)數(shù)據(jù)采集。所以，為預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)一定要有大量的合成數(shù)據(jù)，才能先將成功率大幅提升，之后再通過(guò)真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化，例如結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)。"