智源研究院院长王仲远:具身智能仍处于非常早期的阶段

“整个人形机器人现在仍处在非常早期的阶段。从去年能够走起来,到今年能够跑起来、跳舞、打拳击、跑马拉松、翻跟头等,整个运动控制、全身控制能力取得了非常大的进展,但需要注意的是,整体稳定性依然不够,比如我们之前购买了10台某品牌的机器人,在一两个月内就坏了5台,硬件稳定性是阻碍机器人进入真实工业化场景甚至家庭场景的重要因素。”日前,在2025智源具身智能开放日活动上,智源研究院院长王仲远在接受《中国经营报》等多家媒体记者采访时如是指出。

会议现场,智源研究院披露了具身智能领域的最新科研进展及整体布局,包括多模态世界大模型Emu3.5、具身大小脑协作框架Robo OS 2.0及具身大脑RoboBrain 2.0、数据集及系统化评测服务平台等,构建起以“具身大脑”为核心、自底向上的全栈具身智能技术体系。

针对当前具身智能行业面临的核心痛点及背后的技术卡点、主流技术路线探索以及最近大半年行业的融资热、订单热现象,王仲远在采访中一一作出了回答。

还远未到“具身智能的ChatGPT时刻”

记者:今年人形机器人领域非常火热,能否总结下现在究竟发展到一个什么样的阶段了?

王仲远:当前人工智能正处在一个新的拐点,推动机器人从1.0专用机器人时代迈向2.0通用具身智能时代。整体来说,人形机器人的发展尚处在非常早期的阶段,具身大模型依然面临着“不好用、不通用、不易用”的核心痛点。

从落地场景来看,人形机器人进入工业场景会更快一些,进入家庭场景相对遥远,真正进入家庭服务需要很长的时间,至少要五到十年。当然从家庭场景又细分,一些陪伴型或者特种功能的机器人可能会先出现。

从技术路线来看,具身智能的技术并没有收敛,我们不认为明年会出现通用型机器人的ChatGPT时刻,但专用性(突破)有可能。

记者:为什么现在的人形机器人运动表演仍离不开遥控器?

王仲远:这跟数据量有直接关系,机器人时代可能仍会遵循此前深度学习1.0时代视觉识别的发展路径,即先用小的、专用的具身模型进行产品化落地,使机器人产业先跑起来,在活下来的同时把某个场景、某个任务做到99%以上的准确度,达到一个能够长时间运行、不至于发热损坏的稳定状态,在这个过程中不断产生数据,提升泛化通用能力,从而形成闭环。

如果有一天,机器人“公民”数量越来越多,它们产生了海量的机器人专有数据,而且这些数据能够公开,能够被广泛训练和使用,届时才有可能产生真正意义上的具身智能大模型。在最终理想状态下,具身智能机器人能够对话交流,看到真实的世界,自主做决策和执行,但是这显然还有很长的路要走。

记者:当前具身智能数据主要面临哪些技术卡点?

王仲远:数据非常重要——高质量且规模化的数据非常重要,这已成为行业的普遍共识。根据智源研究院的观察与调研,具身数据面临三个主要问题,分别是数据孤岛、质控缺失、成本难题。基于此,智源研究院开放了覆盖数据采集—数据标注—数据管理—模型训练—仿真评测—模型部署的全流程开发平台RoboXstudio。与此同时,基于具身数据软件框架CoRobot,联合多家具身智能公司和海内外高校建设并开源了“全球本体数最多、标注最精细、使用最便捷”的高质量双臂机器人真机数据集RoboCOIN。

希望看到“由真实需求形成的量产”

记者:如何看待今年被称为“量产元年”,多家人形机器人企业密集披露万级订单、亿元级商业化订单的现象?

王仲远:出货量增长是好现象,因为硬件要靠打磨。只有当出货量达到一定程度,才能知道硬件存在什么样的问题,从而不断快速迭代,使机器人真正从“可用”进入“好用”阶段。现在很多机器人的硬件仍不够稳定,比如有的会出现发热、不得不停机冷却,有的机器人旁边配一台电风扇——相当于找一个保姆照顾机器人,这意味着很多硬件都还没有到真正量产可用的阶段,只有量产才能保障机器人的使用时长、稳定性和安全性。

我希望行业的量产趋势能够持续下去,企业的规模能够不断扩大。我最担心的是,今年一些机器人厂商的量产并不是由真实需求驱动产生的,而只是在政策和投资推动、市场尝鲜等因素汇聚下促成的量产。这是我的担忧,我更希望由真实需求形成的量产,这样才是可持续的。假如是非真实需求形成的量产,那它在经历一定热度后,很容易会因为技术不够成熟、应用价值达不到需求、客户不再继续购买,就会出现市场冷却,进入所谓的“泡沫破裂”或“暂时低谷”时期。

记者:具身智能赛道还适合新进入的创业者吗?怎么看待一些初创公司倒闭的现象?

王仲远:初创公司因没有找到合适的商业模式,或者因资金链断裂而创业失败,是正常的市场现象,我们非常淡定地看待。当然,我们希望,资源不要因为庞杂的事情过于分散,导致没有办法集中有限资源做出真正有效的突破。

我认为,具身智能机器人创业公司应当聚焦真实的用户需求、真实的应用场景,将一个场景打磨透彻,打磨到可用,能够让机器人真正地实现7×24小时或者7×10小时去工作,不出现意外情况。令人担心的是,有一些创业公司一进来就想做万能的具身产品,因为当前技术路线不收敛,除非你有很强的融资能力和活下来的能力,否则就容易失败。

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