机器人“智商”太低？百亿估值掌门人同台谈2026年如何破局

当具身智能走过“量产元年”，接下来该往何处去？

2026中关村论坛年会上，几家估值百亿的具身智能企业“掌门人”同台，展开了一场名为《百亿具身智能对话》的圆桌交流。银河通用创始人王鹤作为对话主持人，接连抛出关于具身智能当前痛点、落地场景等行业关注的关键问题，智平方联合创始人张鹏、千寻智能联合创始人高阳、原力灵机创始人唐文斌、星动纪元联合创始人席悦结合自身企业特点进行了分享。

2025年，具身智能行业“热钱”涌入，技术更迭换代。但多位参与对话的嘉宾都表示，当前行业仍然处于初始阶段，面临着真实环境数据收集困难、真实场景交付量小等迫在眉睫的问题。

2026中关村论坛百亿具身智能对话圆桌会议。主办方供图

行业押注“大脑”，机器人需要更“聪明”

“今天的机器人之所以应用不起来，是因为智商太低、模型太差，泛化能力不够。”会议开场环节，唐文斌简明扼要指出对于当前行业的判断，并表示原力灵机将重点聚焦具身智能的模型和场景。

想让机器人变得更“聪明”，原力灵机并非个例，新京报贝壳财经记者注意到，多家具身智能企业都将具身大模型作为研发重点。

张鹏表示，智平方的第一个坚持是具身大模型自研原创，第二个坚持是软件与算法结合，第三个坚持是通过真实场景驱动软件、算法、硬件的迭代和进化。

高阳同样提到，具身智能时代最大的瓶颈就是机器人的智能能力，千寻智能的主要目标是构建通用具身智能大脑。

对具身智能行业来说，当前仍处于初始阶段。圆桌现场，唐文斌、张鹏都给出了这样的判断。

谈及2025年对于具身智能行业的意义，张鹏认为，2025年最重要的一点是，机器人的场景验证真正落到了实处，2026年将要解决让机器人、具身模型在更多场景中落地的问题。

高阳认为，相比于大语言模型，具身智能模型需要解决一些额外的问题，其中最重要的是数据问题，2025年，具身智能行业解决了数据层面很多基础设施问题，2026年的重心会是用越来越多的数据训练越来越大的模型。类比顶尖大语言模型OpenAI的进展，2025年到2026年是从具身智能GPT2跨越到GPT3的年份。

“2025年不少公司在数据训练、模型等方面打下了很好的基础，进展很快。”唐文斌亦有同感，他用“打基础”来概括具身智能行业在2025年的表现，并表示2026年的关键词也许是“泛化”，也就是具身模型在不同环境下依然能很好地工作。

收集真实场景数据仍是当务之急

置身具身智能行业之中，席悦感受到，2025年是全产业链、全行业加速发展的一年，“整个2025年，融资热潮席卷，资本持续涌入，政策大量出台，具身智能基础设施也在加速建设。”

尽管飞速发展，但行业仍然存在触手可及的痛点。席悦认为，当前具身智能最大的技术难题在于数据，机器人要想真正地到工厂、特种环境中自主化工作，需要在这一真实环境中收集数据，但这首先需要场景方开放场景，其次还需投入较高的时间和金钱成本；而如果通过复刻真实场景来采集数据，则成本高且低效。

“我们需要让机器人从真实场景中反馈数据，但这其实是鸡和蛋的问题。”唐文斌表达了同样的观点，今天的机器人并没有成熟到能够批量部署，但只有当机器人在真实工作场景中被持续使用，才能收集和反馈数据，形成数据飞轮。

高阳则认为，机器人要想跨过基本的可用性阶段，对数据量级有极大要求。从这一角度出发，他提供了机器人训练的另一个思考方向：大语言模型能够使用互联网上的海量文本信息进行预训练，那么机器人的预训练能否借鉴这一路径？又如何利用人类视频数据等做好预训练？

数据之外，高阳认为，未来机器人需要“记忆”，在数据扩增的同时，需要把模型架构进行相应升级，让整个系统在决策、记忆等方面，更加一体化。

边跳舞边干活，机器人渐渐走上工作岗位

过去两年，人形机器人先是学会走路，又完成后空翻、跑步、舞蹈等难度更高的动作，但在“炫技”之外，人们仍对机器人有着“进厂打工”、家庭照料等更高的期待。

2025年，多家具身智能企业宣布机器人量产落地，但不时有机器人“伪装成干活的跳舞”等质疑声出现，机器人在真实工作场景中落地使用的技术成熟性仍待验证。

圆桌现场，唐文斌对这一现象表达了自己的观点：“可能今天机器人的技术确实没有那么成熟，但是我们往前走了一步，机器人干活可能还没有那么利索，但是提供了一定程度的情绪价值，所以我认为，机器人边干活边跳舞，反而是很好的落地场景。”

同时，唐文斌也分享了原力灵机选择机器人落地场景时的考量，由于目前机器人很难在真实场景中达到100%的成功率，因此原力灵机主要考虑让机器人在可容错的场景中使用；此外，可泛化、批量化使用也是必要条件。

“物流场景中，有些工作是日结型，经过短时间培训就能上岗，在我们看来这也是机器人最先有可能落地应用的岗位。”席悦分享了星动纪元“另辟蹊径”选择落地场景的思考。他介绍，星动纪元一直在做的是物流和工业场景，除了考虑场景是否简单容易上手，还考虑工作内容是否标准化、有无明确完成的指标。

不同于以上两家具身智能企业，张鹏称，智平方整体面向工业场景和公共服务进行布局，并最终希望走向To C的家庭场景。

新京报贝壳财经记者 张晓慧

编辑 杨娟娟

校对 刘军