王鶴、高陽、唐文斌、張鵬、席悅激辯具身未來：宇樹的IPO，并不能沖淡行業(yè)的焦慮

出品｜搜狐科技

作者｜鄭松毅

編輯｜楊 錦

近日，具身智能賽道迎來關(guān)鍵節(jié)點——宇樹科技科創(chuàng)板IPO獲受理，沖刺A股具身智能第一股，擬募資超 42 億元，點燃企業(yè)上市熱潮。資本狂歡之下，一批百億估值公司涌現(xiàn)，而在熱鬧背后，是從實驗室走向真實世界的一場大考。

3月27日，在中關(guān)村論壇 “百億具身智能” 圓桌對話上，銀河通用創(chuàng)始人王鶴、智平方聯(lián)合創(chuàng)始人張鵬、千尋智能聯(lián)合創(chuàng)始人高陽、原力靈機創(chuàng)始人唐文斌、星動紀元聯(lián)合創(chuàng)始人席悅五位行業(yè)先行者展開了一場深度圓桌討論，直面當下真問題。

行業(yè)處于GPT 2.0向3.0躍遷前夜

過去一年，具身智能告別純概念炒作，進入量產(chǎn)化、驗證實用場景的關(guān)鍵期。多位嘉賓一致認為，行業(yè)仍處早期，但增長斜率陡峭。

張鵬直言，2025年核心是驗證場景落地，機器人從實驗室走進工廠、物流、公共服務，完成從0到1的真實環(huán)境試煉。高陽則用大模型發(fā)展階段類比，指出2025年是具身智能的GPT-2 時代：模型具備基礎(chǔ)泛化能力，數(shù)據(jù)系統(tǒng)初步完善，為2.0跨向3.0蓄能，并預判2026年末至2027年中有望迎來3.0時刻。

唐文斌坦言，行業(yè)仍很初級，大規(guī)模評測基準缺失，多數(shù)測試停留在仿真與簡易場景，但眼下模型、數(shù)據(jù)、訓練全面發(fā)力，為2026年泛化能力突破埋下伏筆。席悅總結(jié)道，2025年是全產(chǎn)業(yè)鏈加速年，資本、政策、人才涌入，行業(yè)在洗牌中走向成熟。

在王鶴看來，2025年機器人產(chǎn)業(yè)賽道被徹底點燃，眼下正從2025量產(chǎn)元年邁入2026規(guī)?；瘧迷辍?/p>

談及行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)，多位嘉賓一致認為，數(shù)據(jù)仍是最大卡點，模型架構(gòu)、場景泛化難題緊隨其后。

席悅指出，真實場景數(shù)據(jù)采集難、成本高、效率低，必須構(gòu)建“數(shù)據(jù)采集—模型訓練—部署反饋”的閉環(huán)。唐文斌補充，當前機器人以模仿學習為主，對未見過的任務泛化能力極差，終極解法是批量部署機器人到實用場景中形成數(shù)據(jù)閉環(huán)，而非單純靠資金投入采集低價值數(shù)據(jù)。

高陽提出，當前具身智能模型架構(gòu)過于簡化，缺乏記憶能力，需升級為端到端、一體化的決策系統(tǒng)。張鵬強調(diào)，真實場景絕非單一模型問題，而是“模型+本體硬件+場景系統(tǒng)”三者融合，只有在真實環(huán)境中反復試驗，才能實現(xiàn)規(guī)?；桓丁?/p>

應用場景落點在哪？

技術(shù)終要落地，2026年規(guī)?；瘓鼍皟?yōu)先選哪里？嘉賓們的共識是：從半結(jié)構(gòu)化場景切入，拒絕盲目追求全通用。

張鵬透露，智平方聚焦工業(yè)與公共服務，這類場景適配當前模型與產(chǎn)業(yè)鏈能力，可快速規(guī)?；鸩较蚣彝鼍把由臁８哧柾瑯涌春霉I(yè)與服務場景，計劃將已驗證的方案標準化，實現(xiàn)批量落地。

唐文斌提出場景落地標準：錯誤可容忍、具備泛化需求、長時間作業(yè)有ROI，首選物流場景，同時認可零售艙等“干活+展示”場景。

王鶴透露，銀河通用太空艙已落地全國上百家門店，回流超8萬小時自主取貨數(shù)據(jù)，為真實場景迭代提供支撐。

產(chǎn)業(yè)走向規(guī)?；耐瑫r，標準缺失成為隱形枷鎖。嘉賓們呼吁，行業(yè)需盡快建立標準化體系，避免野蠻生長。

張鵬提出三個急需解決的標準化挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)標準與格式統(tǒng)一、機器人智能等級評測體系（benchmark）、法律法規(guī)與安全邊界，明確機器人行為準則與事故責任界定。席悅則將安全標準置于首位，既要守住底線，又避免過度約束，構(gòu)建通用安全與行業(yè)細分標準相結(jié)合的體系。

可以說，2026 年并非追求“全能機器人”的噱頭之年，而是做實技術(shù)、做嚴標準的務實之年。只有當機器人在實用場景中創(chuàng)造價值，百億賽道才能穩(wěn)步邁向千億時代。

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