尋找“ChatGPT時刻”：誰能定義具身智能？| 36氪 WISE2025 商業之王大會

11月27-28日，被譽為“年度科技與商業風向標”的36氪WISE2025商業之王大會，在北京798藝術區傳導空間落地。

今年的WISE不再是一場傳統意義上的行業峰會，而是一次以“科技爽文短劇”為載體的沉浸式體驗。從AI重塑硬件邊界，到具身智能叩響真實世界的大門；從出海浪潮中的品牌全球化，到傳統行業裝上“賽博義肢”——我們還原的不僅是趨勢，更是在捕捉在無數次商業實踐中磨煉出的真知。

我們將在接下來的內容中，逐幀拆解這些“爽劇”背后的真實邏輯，一起看盡2025年商業的“風景獨好”。

尋找“ChatGPT時刻”：誰能定義具身智能？圓桌

以下為圓桌對話內容，經36氪整理編輯：

何思翀丨螞蟻集團NEXTA創新實驗室項目負責人（主持）

秦玉森丨地瓜機器人云平臺副總裁

劉揚丨原力無限 聯合創始人

林嘉偉丨跨維智能CMO

主持人（嘉偉）：親愛的朋友們，接下來，有請本次Deep Talk環節的主持人：螞蟻集團NEXTA創新實驗室項目負責人 何思翀女士，同時有請地瓜機器人云平臺副總裁 秦玉森先生、原力無限 聯合創始人 劉揚先生、跨維智能CMO 林嘉偉先生。讓我們掌聲有請他們上臺為我們帶來他們的分享！

何思翀：好，大家下午好！歡迎來到本場圓桌，我是本場圓桌的主持人，來自螞蟻集團NEXTA創新實驗室的何思翀。剛才我們也聽了前面的分享包括短劇，我覺得2025年AI最令我們興奮的不僅是技術本身的突破，而是說AI可能真的走向了我們真實世界的各行各業，特別是具身智能這個概念和行業，可以說是2025年最火熱最具話題性，也是最性感的一個細分領域了。今天我們站在這樣一個關鍵節點上，看著具身智能它正在從單純的執行工具轉變為能夠感知環境、自主決策的智能伙伴，那么因此我們也是非常榮幸邀請到了三位具身智能領域的嘉賓，他們正在用AI改寫著各自行業的游戲規則，讓我先來介紹一下三位。

首先是來自地瓜機器人云平臺副總裁 秦玉森，秦總跟大家打個招呼吧。

秦玉森：大家好，我是地瓜機器人云平臺副總裁 秦玉森。

何思翀：原力無限聯合創始人劉揚劉總。

劉揚：大家好，我是原力無限的劉揚。

何思翀：還有跨維智能CMO林嘉偉。

林嘉偉：大家好，我是跨維智能的林嘉偉。

何思翀：好，歡迎三位來到我們的圓桌。

開始之前我想請各位嘉賓先簡單地介紹一下自己，以及自己的公司行業，先請秦總開始。

秦玉森：我主要在地瓜機器人，也就是一個給機器人行業提供基礎設施的這么一家公司，負責整個云平臺相關的業務，也就是如何從一個拿到芯片之后就開始的軟件開發，一直到整個機器人變成整體過程中需要的開發工具、基礎設施是由我們這邊來提供的。感謝大家！

劉揚：原力無限我們大概成立了也有幾年的時間，我們其實更多的是聚焦在具身的一些本體、一些集成，也包括了我們的輪式和人形的機器人，可能我們更多的精力是花在了我們機器人跟機器人大腦這一側。

林嘉偉：我是跨維智能林嘉偉，過去在華為和機器人獨角獸，還有包括上市公司都一直在深耕，現在跨維智能是一家專注于具身智能，包括人形機器人的一家初創團隊，創始人老師也是港中文的終身教授，我們目前更多的聚焦跟劉總這邊有一部分是相似的，我們也在做具身大腦，包括我們自己做純視覺的傳感器，也做通用的人形機器人產品。

謝謝！

何思翀：好的，我先請三位都各自分享一下，我們過去的一年當中，其實我們看到具身智能也在突飛猛進，您所在的公司或者機構有沒有推出哪些最具意義的產品或者解決方案呢？

秦玉森：上周剛好地瓜在深圳發布了一個產品，叫做RDK Agent，Robot Development Kit Agent，這個應該是業內首個可以跨設備，就是你在電腦上運行的Agent，它其實跨到那個嵌入式的平臺上做自動化的編程和操作，這是我們這邊在第一個發出來的叫做能跨設備，尤其跨設備做自動化開發的這么一個Agent。它的作用就是讓做算法的工程師不必再理解嵌入式那些繁復的東西，以及讓一些更習慣在PC上做開發的人，也更熟練地掌握在這樣嵌入式平臺人工智能大腦上面去做一些開發的工作，這是我們這邊去年做的一個比較亮眼的東西。

劉揚：我們這邊其實在2025年發布了我們第一款人形機器人產品，我們叫它AstroDroid AD-01這款產品，實際上這是大家可見形態的一些產品，在背后我們其實還自研了非常多，包括在具身大腦，我們有我們自己一套具身的模型，我們叫它Hyper VLA，這個其實也是我們自己模型。同時，在今年年底，可能在明年年初的時候，我們還會向大家更多的去公布我們在AI Infra的建設上的一些突破性進展，包括我們在數據測的一些變化。當然，我們也是地瓜很好的用戶，我們其實也在享受地瓜的服務，包括其實跟跨維這邊，我們其實也有很多在硬件上的合作。

在過去一年里，其實我覺得這個變化確實蠻大的，整個行業在過去一年里，我相信比在過去幾年里發生的變化都要多的多，在這個過程當中，我們其實可能更看重的是接下來在應用側，剛才光源的鄭總有一點我就特別認同，我們自己創業公司，如何在這種差異化上能體現出來我們的價值，這個也是我們接下來未來一年大家能看到的一些東西。

林嘉偉：我們其實今年也是發布了我們自己的首款身體，因為過去我們更多是做大腦和機器人的雙眼，我們其實去到了不同的行業，今年我們首發了我們第二代通用人形機器人，也很有幸在10月份，參加了總書記去提議發起的全球婦女峰會，給彭教授和各國政要去做自助咖啡的服務。當然了，我們這個機器人本身也在很多的咖啡結合和其他的商業場景，有過一些面對大眾服務的經驗，目前也在逐步的批量落地。

所以我覺得今年可能AI給大家帶來的很大不同，尤其對于我們具身人形這個行業，可能機器人更多的會逐漸從單純的表演性質的展示，或者叫情緒價值的提供，可能逐漸往給大家去做一些售后服務或者商業服務的嘗試和落地，這樣也會讓我們的大眾對我們這個行業，包括對我們這個技術的發展有一個更好的認知和一個體驗。

何思翀：好，聽出來了，我感覺幾位今年都很忙，而且成果也都很豐碩。

我還想請教三位都各自地談一下，因為AI的發展其實也是突飛猛進，那么你覺得今年AI的發展它給我們行業帶來的最大變量是？特別是結合我們今年大模型一些重要的節點，比如說推理模型的進展，比如說端到端模型的應用等等，重要的這些技術變量，它會怎么樣影響我們各自的產品研發和商業落地？

秦玉森：今年地瓜其實參加了很多的黑客馬拉松，因為我們其實也是開發平臺，所以其實在過程中我們觀察到了絕大多數的開發者曾經面臨機器人這樣一個鏈條，含硬件、含軟件，可能還含模型算法的這么一個復雜開發任務中，其實以前很少有把全鏈條的事情都做到，但是今年我們黑客馬拉松看到的點，就是100%的團隊一定會受到大模型輔助，一定在大模型的輔助下，其中個別的小團隊，它本身的技能戰可能不是全鏈條，但是它會呈現出全能化的一個趨勢。而且在今天這個情況下，會發現很多偏技術能力的初創小團隊，它由于有大模型的賦能，在商務、PR和一些活動策劃上，也呈現出了一個沒有短板的狀態。

至于一些在長板上有優勢的人，個人開發者，他也會呈現出技術不再是他的短板，至少能交出一份幾個的答卷。也就是說，在今天大模型時代，大模型大大補足了大家曾經的短板，使得任何人都可能成為超級個體，只要你的長板夠長，短板不會再制約你，這是我今天觀察到的這個時代和今年最大的變化。

何思翀：是，現在超過個體、一人公司都是大家非常期待和出現的。

劉揚：其實我覺得今年AI的變化，我感觸還蠻深的，我覺得對于我們來說，可能是兩個部分，一個是從公司內部上來講，之前大家更多的聽到AI包括大模型，可能更多的是在某些特殊的應用上面才用到，但是我覺得從今年一個非常顯著的變化上來說，從公司內部的每一個員工，不管他是什么樣的工種，不管他是技術人員還是非技術人員，大家使用AI已經逐漸變成了一種習慣，這種習慣其實是深入骨髓里面，尤其在公司內部，我們大概兩周就會有一個內部的分享，你會發現用AI的時候，已經從原來的第三方告訴你怎么用，你去follow一種行為，變成了今年大家已經逐漸的在公司內部，我們內部說我們年輕人已經玩出花了，怎么說玩出花了？就是以前單純的就是文本，然后一些多模態的應用，現在大家其實已經把多種工作、多種不同類型的應用去混合到實際應用當中。尤其像我們一些產品經理，大家之前可能喊了很多口號，包括叫AI based或者是什么其他的一些想法，但是今年大家真的是在用一些AI的想法在做這件事情。

另外一塊是在我們業務的本身，我們自己的技術上，包括我們對客戶的角度上來講，以前這個AI的變化，原來大家可能還是在LLM，就是大語言模型方向，但是其實我們今年發現了一個非常重要的變化，是在于AI逐漸從原來的規則性，逐漸地走更加智能化路線，包括我們現在做的我們的具身智能產品，也由原來更多的是一些通用性的模型，我們再去朝一些新的方向去做轉變。

包括我其實剛才跟林總私下也在聊，未來我們共同看好的是在世界模型這個方向，因為具身智能如果按現在的方向走，我們依然判斷它有一定瓶頸，接下來對于整個智能的理解上，我覺得會發生比較大的變化。

林嘉偉：正好接著劉總這個話，因為我們從個人來講，我剛好想到一個感觸，就是今年1月份我們發布第一代原型機的時候，我們發了產品發布視頻，很多關注我們的朋友就在底下留言，這個是動畫吧！我姑且當做是對我們這個市場工作或者對我們技術的一個褒獎，當然這個我覺得也是AI對于大家，就是C端的每個人來講可能帶來的一個很顯著的變化，現在可能真的可以通過AI去生成，可以去以假亂真。

回到我們這個公司本身的技術來看，因為剛剛劉總剛好也提到這個事情，我們會覺得從技能的生成，或者我們針對這個新場景任務去落地，因為我們現在要逐漸往商務去走嘛，我們要聊到商業這個事情，通過過往大量的真機采集的方式可以做，但是可能要花費的力氣相對大一些，因為你可能需要部署很多的機器人的本體，然后很多的工程師，不斷的去采集數據。

舉一個最簡單的例子，在我去年剛加入公司的時候，我們經常會講一個小的故事，就是有一家應該是國字號的機構找過我們，就說要做機器人的一個擰瓶蓋的任務，這個對于我們小朋友來說其實很簡單，但是對于機器人來講，今天要用真機去采數據，比如某某品牌綠色的一個瓶子，機器人可能在經過大量的數據采集和模型訓練之后，能達到大概60%-70%的一個成功率。那我想可能對于今年來講，大家覺得還OK，因為這是一個科研的項目嘛，好像具備了一定的成功率，但是其實只要它換一個不同的條件，比如他們最直接的例子，就是換成了一個紅色的瓶子之后，做不了了。

所以確實存在這樣一個瓶頸，所以我們賈老師跟整個研發團隊，我們今年也在提出說，我們用世界模型，叫生成式的世界模型和efficiency law新的一個技術范式，我們希望說是用更多的合成數據，然后去做這樣一個訓練的數據基礎，然后結合少量的真機數據，我們能不斷地提升機器人的技能和落地的能力，這樣能讓更多的場景應用到我們最先進的技術。

何思翀：好的，剛才幾位都提到了技術帶來的變化，不管是對我們個體的工作而言、還是對機器人的發展而言，都產生了一些進步。那么我們可以將視角再拉高一點，我想問一下各位認為當下什么類型的行業和場景是AI最容易產生規模化價值的？

秦玉森：這是個好問題，我們覺得首先當下這個行業本身受制于生產力，或者是知識傳遞的流速夠慢的一些行業，它才會變成高的增速，今天有什么？我覺得我可能看不見，但是我可以舉兩個大家都理解的例子。1990年的時候有一個非常好的工作叫電話接線員，他的作用和今天大家家里都有的路由器是一樣的。

再推5年，1995年，那時候省廳里可能會配兩個特別獨特的職業，叫打字員，因為那個時候微型計算機剛剛進入到中國的體系內，數字化的第一篇就是沒有人會打字，今天其實沒有打字員這個事情了，我相信今天在座的沒有人不會打字。那是什么東西能夠借助AI的能力，讓更多的人擁有曾經看不見摸不著的東西，這個其實會非常有想象力。

我猜測這個行業可能真實在當下是一個稀缺行業，而并不一定是個非常大眾的行業，但我們還沒有看見，這是我給的一個開放式的回答。

何思翀：是，非常期待我們到時候都能看到這塊。

劉揚：剛才林總說了一個非常好的話題，我換一個視角看一下。我覺得剛才主持人提到了一個很重要的詞叫規模化影響力，我覺得要形成所謂的規模，其實很重要的是它要服務于大眾的，服務于更大的一個場景，我覺得這是一個前提。在這個前提下，如果是當下，我覺得取決于兩個問題，我們要不得不面對的，我覺得第一個不得不面對的，其實在現在整個AI技術能力上來講，還是有相當大的可以進步的空間，我們離真正的所謂AGI還是有很長的路要走，雖然大家可能很樂觀，但是我相信這是AGI從模仿人到接近人、到齊平、到超越，我覺得這個周期還會蠻長，雖然大家可能現在都比較樂觀，但是其實看我們對于這事的定義和預期到底有多高，我覺得這是第一個，取決于技術本身。

第二個，如果現階段，前提定語是現階段如果形成大規模的話，我個人認為很重要的一點，就是它是在一個更容易被接納的新興場景，為什么這么說？這源于我們自身公司推出的一些產品，其實在我們前年推出這個產品的時候，雖然這個行業已經發展了很長時間，但是大家接受AI對這個行業發生沖擊，發生一些新的產品變化的時候，大家其實是需要時間的。這個時間不僅僅是對于產品的認識上，也在于習慣、安全性等等各方面的想法。

所以如果回歸到這個問題本身，如果總結成兩點，我覺得第一個是從規模性，從它技術本身的成熟度這個角度去看。第二個實際上是這個行業它是不是相對在AI這個環境下是一個新興的，短期它會形成一個比較大規模的轉變。

林嘉偉：我覺得也像國家現在講的一個方向，就是可能AI+人工智能，或者叫新的經濟業態，我覺得從商業服務本身，包括可能從智能制造都會有一些不同的機會，但是對于這兩種不同的業態，因為大家的體感不同，包括我們對應這些東西，我們去做落地的時候，或者我們叫做商業化推進的時候，其實我們的選擇可能也不盡相同，我們可能并不會一定說我要把雙足的人形機器人放到工廠里面去擰螺絲，我們可能明明有專業的螺絲的機器，當然也可以這么干，但是它需要再去付出更多的價值，就是我除了擰螺絲我還可以做別的，如果對于這個商業服務來講，我可以更好的去做人機協同，因為現在也是正好借助大語言模型的一些能力，這個我覺得是跟過往，應該叫上一個時間段的機器人企業可能會稍微有點差異的地方。

大家也能看到現在住酒店，我們配送服務的機器人，現在有的廠商已經做得非常成熟，我們現在要一個什么東西，它可能馬上能給送過來，但是大家可能不知道的是，幾年前可能也是磕磕絆絆的，可能這個過程就是需要大家一起去共建，包括我們的用戶逐漸的提出一些這樣的需求，包括怎么去接納這樣一個場景，我覺得這兩個都是一些潛在的方向。

何思翀：好的，謝謝剛才三位給我們分享了一些宏觀的層面，然后我們想跟三位具體聊一下，有一些細節的探討。先從秦總開始，因為我知道地瓜機器人其實對自己有一個非常明確的定位，要做機器人時代的Inter，然后是提供行業基礎設施的，服務行業內大量玩家，包括剛才幾位也談到了，其實都跟地瓜是有一些合作的，但是我們同時也看到機器人的行業，它現在就是形態各異、百花齊放的，有人形的、非人形的、足式的、輪式的，其實在它硬件形態還沒有收斂的情況下，地瓜是想做一個通用的底層系統，那么地瓜的策略是什么樣子的呢？

秦玉森：地瓜除了在做通用的底層系統之外，我們更多的還想去加速整個研發的進度，首先就是基礎設施的另一個含義是不希望所有在機器人行業的人重復造輪子，我們說有了Tensorflow之后，上一代的CV才快速的發展起來，因為公眾號落地不再成為卡點，然后大模型前面那一趴，其實是PyTorch先變成整個行業一個通用的研發上的組件，或者研發上的基礎設施，才使得基于Transformer這一套，大家更好的用于工程化。

地瓜這邊的邏輯就是能不能再把一些臟活、苦活、累活打包成好用的工具，讓各個企業能節約一點人力、節約一點時間，不再去蹚同樣的坑，我們希望把這些坑提前蹚掉，讓更多的創業者能把他們的精力和資源聚焦在自己擅長的領域里，這是一個在面向今天形態百花齊放、業務千奇百怪，今天其實很多千奇百怪的業務反而會有更多的情緒價值、社會價值等等，這些人能夠盡快的跑出來，讓我們整個社會看到科技進步帶來的便利和便宜。而且工程師嘛，是一群希望用自己雙手改變世界，讓人類過得更好的一群人，那也希望讓工程師們先過得更好。

何思翀：地瓜聽起來非常有愿景，還要服務我們的工程師。

好，我們再請教劉總談一下，因為剛才其實幾位都談到了機器人本來出一個demo還蠻驚艷的，大家都希望那些demo和那些視頻能很快進入現實，也有很多人說AI下半場就是具身智能的時代，我不知道您是否認同說判斷AI進入下半場的關鍵標志，就是它真正的物理世界能夠進行交互，解決我們一些實際的問題。我想從原力無限的實踐過程中，你們有沒有遇到哪些巨大的挑戰，以及我們怎么來應對這樣的挑戰？

劉揚：感謝！

我先提一個我們的看法，因為大家之前提所謂AI的下半場這個名詞，首先在我們內部完全不這么看，其實從原力無限的視角上來看，AI包括具身智能，其實都是剛剛開始。如果我們把上一個時代，我們之前已經經歷過的互聯網時代，我們把它理解為從90年代逐漸興起到現在已經30年時間，那AI至少從今天開始，這個時代可能不止30年，比30年還要長，所以下半場這件事在我們內部不是這樣看的。

我們基于虛擬世界的AI本身，我們把它看成一個螺旋上升的狀態，我們甚至把它看作是一個DNA結構，為什么這么說呢？因為才剛剛起步，真正要去改變物理世界里面其實還存在著非常多的困難，這里面包括了技術側本身的困難，包括剛才大家已經提到了非常多的，如何去做泛化？如何在數據上去進行突破，現有的這套邏輯離我們真正去實現所謂的具身智能大規模應用，其實周期還是蠻長的。

其實從我們視角上來看，具身智能走到今天，一方面是剛剛開始，一方面我們其實也不停地在去通過第一性原理去往回溯，我們在不長的時間，在過往哪些地方是走得對的，哪些地方走得不是那么穩健，如果再來一遍的話，是不是有更好的選擇，這是我們在內部一直在問的問題。

整個在原力無限里面，創始人白總一直給到我們的一個核心理念，我們叫“一腦、多身、多場景”。所謂“一腦”，其實是我們最關注的一看，也是看到了現在最大的風險，不管是在急速發展的模型側，還是在本身現在受制約的數據這一側，雖然大家各自有各自的選擇，但是依然我覺得現在還是在早期，我們真的要面向落地場景上來講，有非常多的問題亟待我們解決，包括安全、包括準確性，包括等等一系列的問題，我不一一列舉了。

但是我覺得短期內，如果真的要走得的話，我們大致的節奏，或者我們大致的方向是這樣想的，第一，因為我們團隊里很多同事都是來自于之前大概做了甚至小十年的自動駕駛，自動駕駛其實大家看到一個情況是至少到今天，依然有非常多的自動駕駛公司，包括主機廠，大家在提我們是不是真的到了L3，因為你不敢叫自動駕駛，如果你真的叫自動駕駛，所有的這些responsibility其實都是你要來承擔的，但是具身智能如果你真的把它放到一個跟人密切接觸，且跟人之間有所謂的肢體接觸，這個過程當中，你想提說這些不是我的責任，是你選擇了讓我去幫你，這是不可能的。

所以真正從落地來講，我們的想法是基于所謂“一腦、多身、多場景”，我們這種所謂短期的Short-term和Mid-Trem的節奏可能更多的是不先直接和人體直接發生直接的接觸，更多的是在一些非接觸性場景，哪怕是情緒價值。哪怕是剛才林總提到的，我們其實把它更多的看成所謂的注意力經濟，我覺得我們的想法就是這樣，先從Attention 做起，但是其實可能接下來要做的很多的除了這些情緒價值之外，我們可能面向的是非接觸式的，在這個接觸式里面我們做兩點，一點是把我們現在所有的POC真正的去做落地，真正的去做量產交付，因為你在做交付的過程中和你在實驗室里完全是不同的，甚至可能是兩撥團隊同時在做。

另外一個我們比較看重的，就是在這個過程中，我們對于數據測的積累，以及數據測積累對于我們模型本身，我們回到第一性原理，我們重構的過程中我們的一些思考。大概是這樣。

何思翀：還有一個問題是問林總，因為其實機器人在上個時代也會出現，當時這些機器人的落地，其實就面臨著比如說交付比較重，然后落地比較難，但是我也了解到跨維智能其實已經實現了在工業場景的一些規模化的落地，2025年，其實也是一個商業飛躍的一年，從你們的經驗來看，你們認為具身智能它的這種商業突破的路徑和上一個時代有什么不同？那么你們面臨的挑戰和你所具有的優勢又各是什么呢？

林嘉偉：也剛好借著前面有提到的點，我覺得從公司2021年成立開始，賈老師就把公司定義為一個AI的公司，所以我們其實并沒有把自己定義為一個，我們要一個一個項目去做很重的交付的團隊，因為這個事情有點像我們所說的集成商，這個就跟我們講的通用其實不太一樣。在我們過往的這些商業項目里面，其實從2021年到2024年，我們這個人形機器人發布之前，我們剛剛有講到我們是怎么落的呢，就是選擇了非常剛需的成熟場景，這對我的工作其實是一個非常大的挑戰，因為大家會看到這是一個工業智能制造，你的友商是工業的廠商，你配合的是工業的機器人，OK，那你說你是具身智能，Why？這個是對我一個很大的挑戰。

但確實我們是用100%的合成數據，去形成了這樣一個閉環，我們用合成數據的形式去訓模型，然后去實現部署和交付，目前也確實在50多個細分的行業也落地了近千個項目，當然這個就是剛剛講的跟其他廠商，比如ABB、酷卡這樣的“賽博義肢”一起去結合的一些場景。我覺得這個對于我們來講，可能算是第一個優勢，就是我們確實已經跑通了這樣一個商業邏輯，并且有了一定的落地的積累。

對于我們來講，其他的優勢無非就是更精準的本體，我們可以劃火柴，首先你能指哪打哪，包括我們有更聰慧的雙眼，因為我們自己是有純視覺的傳感器，我們可以在一些室外的強光，比如說像這種頂光，包括像在戶外的一些場景，因為之前我記得跟劉總團隊我們有交流，應該也是基于戶外充電的場景，我們機器人的眼鏡不至于致盲。

后面我們也有在做一些工具鏈的事情，就是我們賈老師是希望說把我們這個世界模型底層的核心底座引擎去做開源，我們近期會去做開源，然后讓更多的開發者加入進來，我們通過這樣一個方式去更好的推動這個工具鏈的應用，包括可能未來能做更多場景的賦能。

這是我們的一些方法。

何思翀：好的，謝謝林總。

最后請三位暢想一下，五年之后，你覺得AI會怎么樣改變我們現在所在的行業？我們再具體一些，我們普通人的生活會因為你的產品或者服務發生哪些具體的變化？請林總先來好不好？

林嘉偉：OK，我覺得我們還是要適當的樂觀，當然這個過程中我們保持自己悶聲快跑，因為大眾對具身智能的期待，其實有時候會相對比較高，他可能希望我們一落地馬上就能做很多的事情，然后再發現實際上可能還沒有這么理想的狀態下，可能會有一些反差。所以我覺得五年后吧，我覺得至少在商業場景，就是剛剛劉總講到一些非接觸式，或者逐漸嘗試往接觸式的方向去走，這就是我們說的兼顧一些所謂的情緒價值和實用價值場景，先去往前推進，讓更多的人認知和去接納。

劉揚：其實我覺得五年后，雖然我們判斷這個行業周期還很長，但我覺得五年后應該會有很大的變化，我覺得可以總結成兩個我們的判斷，一個是在大家日常的方式上來講，會發生一些徹底的變化，因為AI，它逐漸的Agent化，實際上就會讓大家從原來使用一個客戶端，一個應用的習慣，轉化成你和AI的直接交付。我們原來HMI的交互方式，會隨著AI的到來徹底被顛覆掉，我覺得五年就會發生這種變化。

另外一個非常可能會發生的，就是我們的工作方式，我們現在的工作方式還是基于Application，所有這些文檔，你的信息、你的交互方式，也是基于這些Application，我覺得在五年后我們大家的工作方式也會因為AI的存在徹底被顛覆掉。

秦玉森：安卓Studio在發布的五年之后，說我們最小的開發者只有16歲，我也希望五年后機器人最小的開發者可以到14到16歲這樣一個高中生，或者初中高年級的同學這樣的狀態，因為今天少的是年輕人的想法，而大模型會幫他Coding 完所有事情。

何思翀：好，謝謝今天三位嘉賓精彩的分享。通過今天的對話，相信大家也看到了，可能具身智能現在還是一個起點，它未來的路還有很長，我們也很難說現在就能說出誰能定義具身智能，誰能給出唯一的標準答案，但是我們也看到了多方的力量其實是在匯聚，有的在夯實底座，有的在提升它的智商，有的是在深耕更多的場景，那么我們也相信伴隨著我們用戶需求逐步的增強，包括工廠里面想要降本提效的愿望，包括我們家庭里面想要解放雙手的期待，以及在座的各位，還有這個行業里邊更多實干家的一些努力，我們期待的那個未來會更快的到來。我也是非常期待在不久的將來，不僅能夠看到更多炫技的產品，也能看到真真實實幫我們干活的產品。