具身智能，踉蹌起步

大量資本涌入具身智能，尤其是人形機器人賽道，獨角獸和新上市公司涌現。與此同時，人形機器人跑步都困難。人形機器人究竟在創造哪些價值？

文｜《財經》記者 劉以秦 研究員 黃思韻

編輯｜謝麗容

今年11月5日，汽車公司小鵬汽車發布了一款被命名為“IRON”的人形機器人。這“個”機器人踩著貓步上臺，擁有骨骼、肌肉和皮膚——仿人脊椎、仿生肌肉、全包覆柔性皮膚、頭部3D曲面顯示、仿生靈動雙肩、實現22個自由度的靈巧手。小鵬汽車董事長何小鵬稱，這是目前“最擬人的人形機器人”。但這“個”機器人目前仍然是展示品，擬定2026年底才能量產。目前市面上的人形機器人，更多是能執行簡單指令的初級產品。不少人形機器人，甚至需要人用操控儀操控。

人形機器人是具身智能的最高形態。2025年，整個中國具身智能的爆火程度連從業者也沒預料到。一家生產人形機器人和機器狗的具身智能創業公司，在今年收到來自四面八方的訂單，公司甚至不知道這些客戶買回去做什么用。

具身智能是指一種基于物理身體進行感知和行動的智能系統，也就是智能應用于身體上，身體形態并不固定，目前包括四足機器人（機器狗）、輪式機器人、人形機器人等多種形態。其中，人形機器人技術難度和工藝難度最高，且業內普遍認為人形的應用空間最廣，因此是其中最熱門的方向。

具身智能已經成為當下資本市場最熱門的方向。科技產業投資平臺華芯資本統計，在一級市場，2025年前七個月，具身智能行業總融資金額超過300億元，在2024年上半年，這個數字還只是75億元。今年融資額最高的20家AI相關創業公司中，有九家都是具身智能方向。

二級市場同樣火熱，據《證券時報》今年9月統計，A股中110只人形機器人概念股年內平均上漲67.63%，其中18只最新收盤價較去年末實現翻倍。

國家政策在大力支持具身智能產業發展，《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十五個五年規劃的建議》（下稱《“十五五”規劃建議》）中提到，前瞻布局未來產業，探索多元技術路線、典型應用場景、可行商業模式、市場監管規則，推動量子科技、生物制造、氫能和核聚變能、腦機接口、具身智能、第六代移動通信等成為新的經濟增長點。

前述具身智能創業公司曾在2022年時遭遇融資困難，當時處于資本寒冬，許多創業公司都面臨同樣的處境，AI方向的創業公司們在2023年后遇到轉機，OpenAI帶動大模型火熱，中國也迅速涌現多家大模型相關的獨角獸公司。但很快市場又發生變化，2024年底，DeepSeek的出現，引爆全球，以字節跳動和阿里巴巴為代表的大廠加大對大模型的投入。至此，大模型創業競爭告一段落。

大模型創業和融資熱潮幾乎在一夜之間冷了下去，輪到具身智能賽道熱起來。前述創業公司從融資難變成新晉獨角獸公司，來拜訪的投資人、客戶和政府人員絡繹不絕，但該公司的一位核心人士向《財經》坦言，此時，公司的產品“和兩年前沒有太大的變化”。

具身智能的火熱是真實的，甚至早已“破圈”。除了舞蹈表演、機器人運動會，在上海的街頭，能看見有人遛“機器狗”。不同行業的公司們也在跨界進入具身領域，包括手機廠商、汽車廠商、傳統制造業公司、互聯網大廠等。獵聘數據顯示，今年三季度，在全行業新發職位上，“機器人工程師”職位數量同比增長88%，排名第一。

但是具身智能技術和產業化其實仍然在相當早的階段。國家地方共建具身智能機器人創新中心相關負責人劉益彰在近期的一次公開活動中提到，2024年全國人形機器人銷量僅數百臺，今年全年的銷量預計將躍升至約2萬臺，呈現爆發式增長態勢。

近期，宇樹科技創始人王興興在一個論壇上公開表示，目前機器人大模型的狀態相當于ChatGPT發布前一年到三年。“大家已經發現了方向，但還沒有達到真正做出來的臨界點。”

盡管如此，大筆資金投入的投資人并不太擔心會重蹈大模型投資的覆轍，《財經》獲悉，多家具身智能公司都已在上市進程中，投資人還在積極投資具身智能的相關產業鏈，包括數據、零部件等。

但另一方面，具身智能的火熱中，泡沫已經出現。一臺跑步都能平地摔的人形機器人，已經催生出大量新獨角獸公司和準上市公司。

新獨角獸涌現

今年7月，具身智能融資迎來一波高潮，從7月7日到21日的半個月時間里，連續八家具身創業公司宣布完成融資，單筆融資金額均過億元。

在具身智能熱潮下涌現的獨角獸公司中，宇樹科技和智元科技最具代表性。宇樹科技公開的最新估值是120億元，正在準備上市。智元最新估值是150億元，也在計劃上市。

這兩家公司是目前估值最高的具身智能創業公司，也是商業化進展相對較快的。宇樹成立于2016年，是相對“老牌”的機器人公司。智元成立于2023年，是新興獨角獸。

一位投資了多家機器人公司的投資人同樣給出了今年人形機器人2萬多臺左右的銷量預期。他告訴《財經》，宇樹和智元各占約30%-40%的市場份額，也就是說，兩家公司吃掉了絕大部分訂單。

剛成立兩年的智元已經開始“轉型”。一位接近智元的人士告訴《財經》，智元成立至今已有多位核心人員離職，包括聯合創始人閆維新和宋海濤。人員快速變動的主要原因就是要從研發轉向商業化，具身智能行業受資本、政策等多方因素助推，已經有不少客戶在求購機器人，“哪怕今年訂單量不大，也要先搶占用戶，等需求起來之后再做商業化就晚了”。

智元在人員變動的同時也在調整組織架構，把研發部門分拆成獨立的業務部門，機器人的多個環節都做拆分，每條產品線都有自己的研發團隊，還會分成自研和采購，通過內部賽馬的方式快速迭代。“核心就是要快速做到能量產，搶占市場。”前述接近智元人士提到。

一位智元的早期投資人提到，最早智元有自己的機器人工廠，自己做生產。有一個客戶下了一筆1000臺機器人的訂單，交付花了很長時間，最后客戶反饋是合格率太低，大約有30%的機器人有故障。因為良品率太低，智元沒有收這筆訂單的錢，且很快，生產負責人也離職了。智元隨后找了代工廠來做生產。

相比智元，宇樹的商業化起步很早，目前是具身智能創業公司中為數不多能夠長期保持盈利的公司。王興興曾公開表示，宇樹已經連續五年盈利，年度營收已經超過10億元。

高工機器人產業研究所數據顯示，2024年宇樹科技機器狗年銷量高達2.37萬臺，約占全球市場69.75%的份額，在人形機器人領域，2024年宇樹實現交付量突破1500臺。

多位業內人士認為，宇樹能夠實現盈利的核心原因有幾點，一是宇樹有很強的硬件能力，宇樹在機器人領域布局多年，已經有相對成熟的硬件把控能力，“能商業化的機器人不是堆料，而是在每個環節都選擇最合適的、成本最優的方案”。此外，不少接觸過宇樹的人士都提到，宇樹在大腦和AI上的投入比較小，這些成本會貴很多，“一個AI算法工程師的薪資是機器人工程師的3倍-4倍”。

包括宇樹在內的多家機器人本體公司的做法是，尋找外部合作伙伴，來補足AI和大腦的差距。

如果從具身智能的角度來看，這些創業公司都還遠遠沒到“通用智能”的程度，但資本依然充滿信心。

初創機器人公司它石智航成立僅50天時，估值已達約50億元，接觸過該公司的投資人告訴《財經》，他至今仍不清楚公司的落地方向是什么。另一家做機器人大腦的獨角獸公司，今年的收入不足1000萬元，且目前還很難交付完整的方案，因為他們的大腦無法實際用在其他公司的機器人上。這家公司成立不到兩年時間估值就已經超過10億美元。

為何一個才興起不久，且技術上有巨大迭代空間的產業，能如此快速培育出這么多新獨角獸公司？

資本的邏輯

具身智能概念最早是圖靈在1950年提出的。2017年前后，包括李飛飛等硅谷的科學家們開始研究具身智能方向，但當時只有視覺識別技術，還沒有出現通用大模型，盡管也出現了波士頓動力這樣的明星公司，但依然停留在“機器人”階段，并不是具身智能。

人形機器人是在建造一個像人的身體，具身智能是在為這個身體注入一個能夠通過與世界互動來學習和成長的“大腦”或“心智”。

具身智能開始出現爆火趨勢起于2023年，在當年ITF World半導體大會上，英偉達CEO黃仁勛表示，人工智能的下一個浪潮將是具身智能。此后他又多次強調這個方向。同一年，特斯拉創始人馬斯克也多次公開表示，人形機器人這類產品的需求，未來將遠超特斯拉汽車。

2023年底，美國具身智能公司Figure AI宣布完成6.75億美元融資，估值達26億美元，投資方包括微軟、英偉達、OpenAI、亞馬遜、英特爾、三星等知名科技公司。Figure AI公司在今年10月的最新估值已經達到390億美元。

如今，像波士頓動力、Figure、特斯拉等公司正在努力將二者結合，希望制造出既擁有人的靈活身體，又擁有與環境交互學習的高級智能的下一代機器人。

此后，具身智能躍升為最熱門的創業投資方向。多位投資人告訴《財經》，這就是很典型的“風口”制造路徑：有業內知名人士的站臺和呼吁，且伴隨著巨型獨角獸出現。投資人還提到，現在正處于中國和美國科技競爭的階段，無論是AI、大模型、芯片，還是具身智能，都是大家必須要參與的方向。

一家機器人數據創業公司，今年初的估值是2億元，到10月已經漲到15億元，創始人預計到年底可以漲到20億元，一年時間里，估值上漲10倍。在融資過程中，有投資人擔心這個方向的市場空間，認為現階段估值偏高，創始人反問，“英偉達都認可的方向，你不投嗎？”

2023年前后，大模型的創業投資爆火也是相似的路徑，但相比大模型，資本市場對具身智能的熱情更高。具身智能相比大模型，最明顯的一個特點是“看得見、摸得著”。一只可以跑著、跳著執行任務的機器狗，一臺可以扭秧歌的機器人是有相對明確的交付路徑的。

大模型能交付的是軟件能力。在投資人看來，軟件行業會面臨兩個問題，一是客戶的采購意愿并不高，二是很容易被大廠“碾壓”。以大模型為例，當DeepSeek證明通用大模型的能力后，包括字節、阿里、騰訊等大廠都迅速加大投入力度，很快就占據了主要的市場份額。

但如果是硬件，涉及鏈條更長，即使是大廠快速介入，也很定在短期內做出絕對優勢。

這一波具身智能創業潮中，互聯網大廠依然是重要的投資方，美團在過去三年里共投資了約30家機器人公司，美團還是宇樹科技最大的外部股東。

阿里和螞蟻集團投資了宇樹科技、星海圖、心靈巧手、逐際動力等公司，京東投資了智元機器人、千尋智能、逐際動力、眾擎機器人、RoboScience等。大廠們普遍認為，它們的業務生態未來有可以與機器人協同的空間。

除了產品直觀，一級市場的投資人熱捧具身智能的重要原因是不少創業公司都已經有明確的上市計劃。

據公開信息，目前宇樹科技和樂聚智能均計劃上A股，宇樹預計于今年10月至12月間提交上市申請文件，樂聚預計于2026年3月至6月完成輔導。此外，一位知情人士告訴《財經》，云深處也已經計劃于A股上市。11月3日，云深處完成了名稱、市場主體類型、投資人、高管人員備案和負責人變更，公司名由“杭州云深處科技有限公司”變更為“杭州云深處科技股份有限公司”。

更多的具身智能創業公司瞄準了港股。香港聯合交易所有限公司（港交所）在2023年推出《香港聯合交易所有限公司證券上市規則》的第18C章節（下稱“18C”），為特專科技企業提供新的上市通道。2024年8月，港交所又對18C的部分要求做出調整，市值門檻最低降至40億港元。

18C條款中的“特專科技企業”是指從事特定科技領域的公司，包括新一代信息技術、先進硬件、先進材料、新能源及節能環保、新食品及農業技術等五大領域。截至2025年9月29日，已有18家相關企業通過18C申請港股上市，其中機器人公司越疆科技已上市，仙工智能、斯坦德機器人、云跡科技、優艾智合四家機器人相關公司已遞表。

多位投資人提到，除已公開的這些公司，還有不少具身創業公司都在計劃通過18C登陸港股，如無意外，2026年將迎來機器人港股上市潮。

《財經》獲悉，一家機器人零部件創業公司今年估值已經翻了2倍多，目前估值約16億元，這家創業公司的投資方已經計劃盡快讓估值漲至40億元，以達到港股上市標準。

此外，政策是資本市場的風向標，尤其是國家層面的重大政策。近年來，具身智能多次被寫入相關政府工作報告中。

2021年的“十四五”發展規劃中就已經提及，新一輪科技革命和產業變革加速演進，新一代信息技術、生物技術、新能源、新材料等與機器人技術深度融合，機器人產業迎來升級換代、跨越發展的窗口期。世界主要工業發達國家均將機器人作為搶占科技產業競爭的前沿和焦點，加緊謀劃布局。中國已轉向高質量發展階段，建設現代化經濟體系，構筑美好生活新圖景，迫切需要新興產業和技術的強力支撐。

2025年3月，政府工作報告首次明確將具身智能、智能機器人寫入報告，列為生物制造、量子科技等同等戰略地位的新興產業，并且明確了“技術攻關-場景落地-生態聚合”三位一體的發展路徑。同時，今年以來，北京、深圳、廣東、杭州等地均出臺相關政策，從技術攻關、產業鏈協同、場景落地、生態培育四大維度提出要求，并在政策引導、資金支持、平臺建設、資源整合等層面提供系統性支持，目標搶占全球技術制高點、構建自主可控的人形機器人產業生態。

中國信息通信研究院的于青民告訴《財經》，各地方政府在具身智能領域的投入是真金白銀的。地方政府的投入不僅體現在資金支持上，還做了很多其他事。例如，上海市支持企業參與相關行業標準的研制與修訂，可獲得最高100萬元的補貼，武漢市致力于下沉做好“供需對接”，通過開放場景、供需對接等方式，支持具身智能企業的實際落地。

在無錫，一名地方政府引導基金人士正在跟蹤不少AI項目投資。他表示地方產業政策更關注項目實際落地和反向投資，“去引導具身智能企業把總部、產線或研發銷售渠道落在當地，成為當地實體經濟一部分，帶動區域經濟增長”。

一位關注機器人領域多年的投資人告訴《財經》，過去幾年，資本市場的投資主題極度匱乏，出現過為數不多的投資亮點，都會受到資本追捧，然后迅速進入階段性的供給過剩、估值過高。但具身智能的特點是，這是一個覆蓋面很廣的投資方向，除了本體、大腦、關節，還有上下游的產業鏈，很多環節還可以與制造業、AI交叉，可以投資的空間很大。

商業化加速

目前，具身智能的主要應用方向是表演和科研。在部分業內人士看來，這兩類不能算是真正的具身智能應用，他們認為表演是提前設定好程序的自動化，并不“智能”。科研也不能直接帶來規模化、可復制化的商業價值。

但不可否認，機器人表演是目前最深入人心的應用。據“AI故事計劃”文章，機器人表演這個行業已經出現“泡沫”，一位從業者稱，他今年3月入行時，一臺宇樹機器人站在商店門口揮手迎賓的價格是一天9000元，今年“五一”期間，他的機器狗加機器人的表演報價是一天3.2萬元。到6月，機器人的“出場費”開始一路下滑，大量從業者涌入。到國慶，他報價一天1.5萬元，客戶拒絕了。

高校等科研機構也一度是機器人的主力客戶。據人形機器人場景應用聯盟統計，截至2025年上半年，從國內已公開的人形機器人訂單來看，高校、科研院所和職業院校等教育科研機構采購量占總訂單量的75%。

不過，到今年下半年，具身智能領域的產業訂單量有明顯增加。

7月，智元與宇樹科技共同中標中移（杭州）信息技術有限公司2025年至2027年人形雙足機器人代工服務采購項目，總標包金額1.24億元。

9月3日，優必選宣布獲得國內知名企業2.5億元具身智能人形機器人產品及解決方案采購合同，合同以人形機器人WalkerS2為主，今年內啟動交付。

9月11日，智平方與惠科股份子公司深圳慧智物聯技術服務有限公司達成具身智能戰略合作，將在未來三年內部署超1000臺具身智能機器人，訂單金額超4億元。10月19日，優必選中標1.26億元的“廣西具身智能數據采集及測試中心”項目。10月29日，越疆科技宣布與精密器械公司瑞德豐簽署超8050萬元采購合同。

機器人創業公司云深處聯合創始人李超告訴《財經》，云深處今年的訂單量預計是去年的3倍至5倍。他認為核心原因是產品力提升，大家發現機器人可用了，而且客戶會自己研究用途，例如在蘇超半決賽，有客戶在機器人上安裝直播設備，去做現場直播。還有客戶去可可西里拍紀錄片，機器人穿上藏羚羊的衣服，混在羊群里近距離地拍攝。

一位具身智能獨角獸公司的戰略投資方認為，目前具身智能還沒有到真正意義上商業化的時刻。他提到，關鍵的衡量標準是機器人產生的經濟效益，“簡單來說，如果一個機器人的成本和一個人工的成本差不多了，那就可以規模化應用了，但現在還遠遠達不到這個標準”。

但他也發現，盡管現在智能機器人還很不成熟，已經有不少愿意下單的客戶了。具身智能公司需要考慮，如何在產品還相對粗糙的情況下占領市場，否則很可能還沒能等到通用智能機器人就被淘汰了。

商業化現階段算不過賬

人們相信在未來，人形機器人會真正進入工作崗位，包括家庭工作、工廠、服務業等，但在今天，機器人連跑步都很難完成。

在今年舉辦的機器人馬拉松運動會上，頂著光環的人形機器人們展現出了真實的另一面——有機器人剛起跑就摔倒，有不少機器人跑著跑著零部件就掉了，還有機器人跑步時出現關節過熱退賽，甚至還有機器人在跑道上迷路。

一家大型制造業公司采購了知名創業公地的機器人，這家公司的業務人員告訴《財經》，他們知道這些機器人“用不了”，但他們需要嘗試這些新的技術方向。這家公司的工廠里有先進的自動化設備，有協作式機械臂、ATV（自動引導車）小車，相比還不穩定的人形機器人，同樣的工作可以用這些自動化設備高效穩定地完成。

“但沒有領導會來看你工廠里的機械臂，大家要看人形機器人。”他說，“領導來看了，我們就有機會從其他地方把人形機器人的錢賺回來。”

客戶也有現實考量，機器人還在進步中，未來機器人進工廠勢在必行，只有做第一個吃螃蟹的人，才能確保未來的領先度。

機器人是否應該采用人形設計是行業一直存在的爭議。在技術層面，人形機器人面臨“穩定性”的難題。一旦跌倒，后果不堪設想。今年9月，MIT教授、iRobot聯合創始人羅德尼·布魯克斯（Rodney Brooks）在他的文章中提到，全尺寸的步行人形機器人需要消耗大量能量來保持直立，一臺體積翻倍的人形機器人跌倒時釋放的動能將呈立方級增長，可達8倍，“在生產產線或家庭場景都是不可接受的風險”。

在今年的外灘大會上，星海圖智能聯合創始人許華哲說，他在找落地場景時發現，一臺人形機器人價格約在30萬至50萬元，如果只在單一或少數任務中使用，“賬一定算不過來”。無論是疊被子還是打螺絲，這類高度專一、重復度強的工作，本質上都有成本更低的專用設備可替代。

許華哲認為，只有當人形機器人能夠在同一場景中承擔約十類以上的任務，才能在投入與產出上接近收斂，“那時人形機器人才算是算得過賬的情形”。

在進工廠的具體操作場景里，輪式底盤相比雙足形態更有優勢。智元機器人合伙人、高級副總裁、具身業務部總裁姚卯青告訴《財經》，輪式機器人已經能滿足大部分工廠場景需求，可以提供更長續航、更強穩定性以及導航精度。

無論現在具身智能發展水平如何，相比繼續專注研發，爭取做出真正的通用智能機器人，更多人的選擇是盡快商業化，讓機器人進入真實的業務場景。

數據是最大難題

具身智能在商業化上還難以真正發揮作用，核心原地之一是數據。在AI時代，視覺識別有通用的數據集，可以快速幫助開發者訓練出一個基礎的視覺AI。大模型需要龐大的數據，但互聯網本身已經積累了海量數據，只需要將其進行清洗、分類、標注，這也是大模型能快速發展的原因之一。

但落到具身智能領域，數據幾乎沒有。具身智能需要的是機器人與真實物理世界交互的數據，但此前沒有行業在做這方面的數據積累。自動駕駛需要的數據也類似，這些數據可以通過有人駕駛的汽車來采集，但在現實世界里，真實使用機器人的場景還未出現。

今年9月的外灘大會上，王興興提到，當前具身智能的困境主要體現在高質量數據及模型算法層面。在數據層面，采集和質量問題比較突出，數據利用率也需提升；在模型層面，當前多模態數據的融合并不理想，模型與機器人的控制模態對齊也是難點。

這變成一種“雞生蛋，蛋生雞”的問題，沒有足夠的數據難以優化模型，而缺乏優化的模型又難以激勵客戶提供數據。

過去兩年，大量機器人數采中心出現。多數數采中心用的方式是，搭建一個場景，例如家庭、工廠流水線，人工遙操機器人去做一些任務，例如擰螺絲、拿杯子、疊衣服等。在一個場景下不斷積累數據。

許華哲在接受《財經》在內的媒體采訪時表示，積累操作數據是最困難的部分。其中有個前提，是機器人需要干活。“只有干活才能積累數據，有數據才能更好的干活。”

此外，對于很多數采中心來說，采購機器人的成本非常高，而且每家機器人的參數、標準和質量都不一樣，用A家的機器人采集的數據，無法直接應用在B家的機器人上。這也是目前具身數據采集進度較慢的原因之一。

智元數據采集中心負責人阮丞告訴《財經》，數據采集中心的成效如何，取決于其數據訂單獲取規模。只有拿到來自需求方的真實訂單，才能真正了解數據需求細節，結合模型訓練的結果反饋進行迭代，由此才能切實提高數據質量。

上海星際硅途技術有限公司首席執行官趙一凡剛創業不久，今年看到了機器人的熱度，也想加入其中。

趙一凡曾有汽車和投資背景，他判斷，具身智能的大腦才是核心，而本體已陷入價格戰，低則幾萬元，高則幾十萬元，如果現在參與其中，“三五年很難活下去”。他看到賣模型的最終其實想賣本體，本體沒有這么好賣，就先賣數據。

他看到具身智能最大的缺口是數據，想通過做具身數據服務賺錢。據他觀察，很多公司本體賣不出去，先賣數據賺了一筆錢。

該初創公司的解決方案是“輕量化采集”：他們與婦女聯合會、就業促進辦合作，讓家庭主婦或農村婦女等非專業的人，在真實的家庭勞動（如打掃、疊被子）中穿戴輕量化設備來采集數據。

他聲稱這種模式能獲取“100種被子100張床”的真實世界數據，且沒有“場地租金”，目標是將具身數據獲取成本大幅下降。

他們目前面臨的最大技術壁壘是如何將關節結構不同的人體數據，精確映射到機器人本體上。他們的策略是先將數據產品開源，與機器人廠商共同驗證技術的可行性與成本優勢。

在具身智能領域，一條較為明確且在全球范圍較為主流的路線，是以端到端的VLA（Vision-Language-Action）模型為核心的路徑：以真實機器人操作數據為基礎，先從語言大模型擴展到多模態模型，再進一步嵌入具身執行能力，試圖通過統一模型直接驅動機器人動作。

但這類數據采集方式成本極高。清華大學計算機科學與技術系教授孫富春告訴《財經》，真機數據極其昂貴，他舉例稱“光觸覺數據大概5美元一個樣本”。另據一位數據服務商了解，一條數采中心的真機數據平均在400元-500元。

另一類路線則以“仿真—現實遷移（Sim2Real）”為核心，利用大規模仿真環境生成訓練數據，再通過對比學習等方法將策略遷移至真實機器人。其中代表性的公司是光輪智能，該公司創始人謝晨曾在英偉達負責自動駕駛仿真機器人。目前英偉達也是光輪智能的客戶及合作伙伴，此外，字節跳動、智元、宇樹、銀河通用等公司也在采購光輪的合成數據。

光輪智能聯合創始人楊海波告訴《財經》，仿真數據是具身智能數據的底座。因為機器人如果要具備通用能力，需要大量的、豐富的數據，真機采集成本高、效率低，通過仿真數據可以讓機器人具備一定的基礎能力，之后再根據不同垂直領域去做專業數據訓練。

銀河通用就是走“仿真合成數據驅動具身大模型”路線。在2025年外灘大會上，銀河通用大模型負責人張直政舉例稱，特斯拉在訓練電池分揀任務上用了數十萬條數據，40多人采了一個多月，換算成國內的人力成本需要數百萬元。他指出，若未來具身大模型需要上萬億條數據，完全依賴真實數據“是不可持續的”。

仿真數據的關鍵難點是如何讓數據質量無限接近于真實數據，例如在一個仿真場景里，機器人打開一扇門的力度要如何設置，才能確保它回到真實場景中，能打開各種不同類型的門。

數據類型逐漸成為劃分技術路線的關鍵維度。真機數據逼真，但獲取成本高。仿真數據可批量生成，但對現實的遷移存在瓶頸。

行業還在探索其他的數據采集和技術路線。比如馬斯克曾公開表示，其人形機器人項目Optimus的目標之一就是“讓機器人通過觀看網絡上人類做任務的視頻來學習”，這目前仍處于探索早期。

無論是哪種數據，最后的目標都是要通過數據把機器人培養得越來越像人，之后從事人類的工作，無論是陪伴、服務還是去工廠上班、幫助人類完成危險的工作。

機器取代人類工作已經是一個“古老”話題。在19世紀的紡織工廠里，工業革命已經開始將人類和機器放在一起工作，工人們變成流水線上的一環。融資、上市、商業化，同樣是科技領域的“古老敘事”，我們至今仍未能準確定義具身智能的真正價值。但至少，具身智能的價值不會停留在接近人類，而是它能做到人類做不到的事情。

（本刊研究員周源對此文亦有貢獻）