科技有“联想”首期沙龙举行 求解�...

来源：智通财经网

从春晚舞台到机器人马拉松，从一级市场融资持续升温到国家"十五五"规划前瞻布局，具身智能与人形机器人正成为万众瞩目的焦点。行业火爆之下，一场关于“硅基生命”如何走出实验室、跨越量产鸿沟、创造商业价值的深度探讨，在中关村创新核心区的融科资讯中心激烈进行。

6月30日，由联想控股(03396)微空间、联想之星、融科资讯中心共同发起的“科技有「联想」·硅基进化论”线下沙龙活动在京举行。来自具身智能学术、创业、产业与投资领域的8位嘉宾齐聚一堂，通过“白板开放麦”与圆桌论坛等核心环节，共同直面行业高歌猛进下的深水区困惑，试图在共识与非共识的碰撞中，为具身智能的产业化破局寻找路标。

一、 数据“铁锈地带”：从“卷模型”到“拼数据”的基础设施之困

过去一年，具身智能领域的融资热潮屡创纪录。2026年上半年，一级市场投向该赛道的金额便高达约460亿元，几乎相当于此前两三年的总和。然而，资本盛宴之下，包括模型选择、数据采集、算法训练等具身infra仍存诸多争议。

在白板开放麦环节，幂特科技联合创始人、CTO王志成率先抛出“灵魂拷问”。他回顾了AI 1.0时代到AI3.0时代的感悟与心得，其中，AI 1.0时代最核心的领悟——“数据是核心，模型是辅助” ，并指出当下AI3.0时代(物理AI时代)的学习本质并未改变。王志成表示，在AI产品研发的全流程中，高达80%的精力耗费在数据层面，“如果没有做到Scaling(规模扩展)，我们在AI 3.0下做的事情，其实还是重复AI 1.0时代做的事情。”

图：幂特科技联合创始人、CTO王志成

这一观点引发了后续嘉宾关于“数据Scaling路线”的讨论。智在无界BeingBeyond合伙人郑思鹏分享了行业认知的剧变：从2025年争论真机采集的可行性，到如今形成 “人类视频是走通Scaling路线” 的共识。他对此算了一笔经济账：一条30秒左右的真机数据成本约为10到15元，一小时成本约在1000元左右。“以此推算，想要用100万小时真机视频数据(V-JEPA 2.1的训练规模)进行预训练，成本至少在10亿元，但依旧远远无法达到Scaling的阶段。”郑思鹏介绍到，作为率先提出以大规模人类视频数据训练通用模型框架的企业，智在无界于今年4月发布的Being—H0.7具身通用基础模型，可将数据规模扩展至 20 万小时人类视频,并提出一种全新的范式——基于潜空间推理的世界模型，“相较真机数采而言，人类第一人称视频数据可将成本降低几个数量级，是具身基础模型发展的重要里程碑。”

图：智在无界合伙人郑思鹏

无问智科创始人刘盛翔则进一步提出了“物理AI数据基座”的概念。他指出，行业缺的不是散装的数据，而是类似英伟达CUDA生态那样好用的工具链和测评体系。“要通过打造数据飞轮来形成整套的Real2Sim2Real的工具链。否则再强大的模型和算力，没有好用的工具，也是空中楼阁。”此外刘盛翔还认为，仅靠采集人类数据仍存在与物理世界的分布偏差，需要大规模高质量数据集叠加超大规模的仿真合成数据，才能满足具身智能预训练的相应规模数据需求。

图：无问智科创始人刘盛翔

对于灵巧操作这一具身智能的“最后一公里”，云松鼠智能创始人黄骏达发出了“五指灵巧手重要性被低估” 的非共识判断。他认为，夹爪仍然是专用器件，数据泛用性差，而五指手是通往通用操作的必经之路，其技术收敛可能比预期的更快，三年左右就能看到灵巧手的大量落地案例。

图：云松鼠智能创始人黄骏达

二、 量产“死亡谷”：从原型机到万台，“马拉松”刚跑完第2公里

如果说数据是起点，那么量产与商业化则是检验赛道成色的试金石。当行业欢呼“量产元年”到来时，一线实践者却保持着冷思考。

优宝特智能机器人创始人范永用 “长坡厚雪” 形容人形机器人赛道，但随即给狂热预期降温：“行业目前仅处于42公里马拉松的第2公里处。” 他将现阶段的机器人比作“3岁小孩”，呼吁行业给予包容与耐心，不要指望一个“3岁小孩”可以马上挣钱。

图：优宝特智能机器人创始人范永

范永介绍，优宝特在去年量产百台的基础上，订下了今年量产千台的目标，“这对我们的生产、交付、客服等每个环节都是挑战。”据他透露，公司目前正在进行人形机器人流水线的相关建设，“力争在完成量产目标的同时，确保产品与服务各个环节的一致性。”

而面对“量产元年是否也是倒闭元年”的尖锐提问，范永认为，缺乏核心技术、真实场景和资金的企业确实可能出局，但大规模倒闭潮不会来临，因为产业仍处早期，“在这场马拉松中，短距离内的领先并不意味能跑完全程”，现在还无法界定谁是能跑到终点的头部、腰部还是尾部。

联想之星合伙人高天垚以投资人视角判断，具身智能行业“上半场大幕才刚刚拉开”。他认为，AI能力、场景、本体三大要素在2026年首次形成共振，催生了当下的行业热度，也让外界畅想“通用机器人”的宏大愿景。高天垚表示，具身智能的产业逻辑仍处于循序渐进的过程中，他看好拥有跨领域能力支撑的公司能够最终胜出。

图左二：联想之星合伙人高天垚

联想集团MaaS(制造即服务)团队业务leader陈磊则直指行业最大的误区—— “产品研发出来就一定会火” 。结合近年来服务初创企业的经验，陈磊直言：“恰恰是工程化和量产能力缺失，让很多创业公司倒在了黎明之前。”他透露，联想集团MaaS团队已与多家具身智能行业头部企业展开合作，在数据素材采集、工程化设计、供应链匹配乃至出海咨询等方面提供支持，帮助创新企业跨越从创意到落地的鸿沟。

图：联想集团MaaS(制造即服务)团队业务leader陈磊

三、 终局博弈：“全栈”与“分工”的路线之争，谁将站上万亿市值巅峰?

如果说量产是当下的坎，那么产业终局形态则是决定企业战略方向的“路标”。在沙龙圆桌对话环节，多位嘉宾还围绕“全栈自研”与“专业分工”的路线，探讨量产与商业化问题。

宇泛智能CFO戴恺表示，具身智能企业只有做全栈才能成为“最后玩家”，但前提条件是要限制在特定场景。他以宇泛智能为例，“我们只在两个场景内做深做透，一是物流，二是商业清洗。”在具体打法方面，宇泛智能侧重于具身“大脑”，“我们会在空间感知算法与决策算法方面重点投入，这样可以形成场景闭环、功能壁垒、价格优势。”戴恺进一步解释说，凭借自研算法，宇泛智能弥补了“小脑”硬件性能上的差距，在某场景使用的芯片价格仅需4.5元，而竞争对手需19至23元，“形成了显著的竞争优势。”

图：宇泛智能CFO戴恺

谈及未来的竞争格局，戴恺认为，五到十年内行业将呈现明显梯队分化。他认为具身智能企业可重点划分为大脑(算法)、小脑、本体和场景应用四类，其中算法企业大概率会构成第一梯队，全球预计仅有两到三家，市值可达万亿以上；四类都涉及但无明显短板的企业可构成1.5梯队，市值可达万亿；仅靠单点长板的公司将难以进入核心圈层。

范永则从本体企业的立场出发，主张合作。他认为人形机器人产业链“链条很长，全盘通吃未必能做好”。“本体企业最擅长的还是模组、运控和整机，大脑层面应与专业模型公司合作。”范永表示。

尽管路径选择各异，但嘉宾们在一点上达成了高度共识：从“中国制造”到“中国智造”的跨越，必须在量产制造、供应链协同和场景深耕上建立起自主可控的产业生态。这既是企业生存发展的立身之本，也是夯实国家产业根基、提升长远竞争力的应有之义。

结语

这场持续近四个小时的“硅基进化论”沙龙，没有给出标准答案，但通过白板上的非共识推演与圆桌间的观点交锋，真实反映了一线决策者对于具身智能产业化的观察与期盼。

作为活动发起方，联想控股全体系已投资超过1000家科技创新企业，其中具身智能相关企业超过60家，覆盖从具身大脑、小脑到整机的全产业链；联想之星作为联想控股旗下早期投资平台，长期关注机器人与人工智能赛道，持续陪伴一批优秀科技创业企业成长；融科资讯中心位于中关村创新核心区域，汇聚了众多全球科技企业、创新机构与科技资本，希望打造一个连接学术与产业、资本、技术与人才的创新生态平台。

在“十五五”规划开启的新周期下，如何让前沿科技真正赋能新质生产力?答案或许不在某一家企业的单一突破，而在于如本次沙龙所呈现的——全产业链协同的深度对话、对非共识的包容审慎，以及对基础数据设施与量产工程脚踏实地的攻坚。

未来，“科技有「联想」”系列活动还将持续聚焦中国硬科技创新，希望集结更多具有话语权的“最强大脑”，来为行业带来最一线的真知灼见。