来源:@华夏时报微博

华夏时报记者 胡梦然 澳门摄影报道
第六届BEYOND国际科技创新博览会(BEYOND Expo 2026),作为亚洲最大的科技创新与生态博览会,从这场年度盛事中足以窥见行业的最新动态与未来风向。
《华夏时报》记者在现场发现,跳舞、握手、会比心的机器人展台不再围得人山人海,大多数观众拍个照便匆匆向展馆更深处走去。这种反应某种程度上映射了当下具身智能行业的真实状态——经过两年多的资本狂热与概念炒作,行业正进入一个“去泡沫”的冷静期。

“具身智能的‘ChatGPT时刻’还没到。”普渡机器人创始人兼CEO张涛在会上给出了冷静的判断,他预计至少还需要三到五年。多位从业者指出,行业正在经历从“视频炫技”到“真实干活”的痛苦爬坡。
核心瓶颈已清晰浮现:高质量真机数据的匮乏、泛化能力的不足,以及商业化路径的尚未验证。行业共识正在形成,这不是一场短跑,而是一场关于数据、场景与供应链耐力的马拉松。
等待的“ChatGPT时刻”
NVIDIA机器人与边缘AI副总裁Deepu Talla在BEYOND Expo 2026开幕式上表示:“人形机器人将成为人类面临的最大机遇之一。未来某一天,每个普通人身边都将配备多个机器人;在未来10至20年内,机器人数量可能达到数百亿台。一旦我们解决了精度问题,其规模化应用将迅速实现。”
但这一天要到来并非易事。张涛所在的普渡机器人,从2016年的送餐机器人起步,如今已拓展至商用清洁、工业搬运乃至人形机器人D9。但即便是这位拥有超过350项专利的连续创业者,也不认为人形机器人的“ChatGPT时刻”已经到来。
他指出,ChatGPT时刻意味着泛化能力要非常高,现在还不够。参考自动驾驶,它可以看作一个自由度比较低的机器人,在自动驾驶领域做好算法通常需要1000万小时以上的真机数据。但机器人比汽车复杂得多,想要迎来机器人的ChatGPT时刻,至少需要大几千万到上亿小时的真机数据。现在很多公司才刚开始构建自己的数据金字塔,这至少还需要3到5年的时间。

矩阵超智创始人兼CEO张海星在接受《华夏时报》记者等媒体采访时提出了更精确的时间表:“短期肯定是工业场景,但真正to C的爆发期应该在2028年到2030年之间。”他将这一判断归因于两个变量:产业链的降本速度,以及机器人“大脑”的泛化能力。
参展的多家企业给出了相似的观点,不同于大语言模型可以“吞噬”互联网上数十年沉淀的文本,机器人需要的是真实物理世界中的操作数据,包括成功经验,更包括失败后的纠偏。
穹彻智能总裁秦成对《华夏时报》记者举了一个例子,“人切西兰花,掉地上了会捡起来洗洗继续切。如果机器人没有见过这个场景,它就无法推理出这个动作。”为了获取这类“错误纠偏数据”,穹彻智能发布了“口袋机”——一对可穿戴的末端执行器,配合iPhone上的采集APP,让普通人可以利用闲散时间采集数据。秦成将这种方式定义为“社会化采集”,并认为这是降低数据获取成本的关键路径。
矩阵超智则构建了“数据金字塔”,从互联网免费的第一人称视频,到仿真合成数据,再到同构遥操采集的高精度数据。张海星透露,公司甚至因此拒绝了部分海外机构的数据采购请求,他表示,“短期卖数据能赚几千万,但长期会丧失数据主权。”
资本退潮前的“压力测试”
在Physical AI的竞赛中,中国企业的独特优势正在被重新评估。张海星指出,“我们国产化率达到85%到90%。”他透露,依托珠三角和长三角的产业链,矩阵超智拿到样件的迭代速度“远高于外国公司”。公司计划年内具备交付5000台综试产品的能力,2027年上半年实现10万台级别的量产。
穹彻智能选择了另一条路径,不聚焦工业,而是从药房这类商业服务场景切入。秦成的理由是:“工业每个行业的工艺都不一样,泛化能力弱。而药房有3000个SKU,足够复杂,能倒逼大脑成长。”他透露,公司已在三个药店完成部署,从最初的“几十个问题”死磕到现在的“运行10小时只有一两个问题”。
随着具身智能赛道从概念走向落地,资本的耐心正在接受考验。张海星预测:“未来18到24个月,最晚36个月,行业一定会发生洗牌。现金流是最重要的命脉,谁先烧完,谁就可能被并购或淘汰。”
多位创业者提及,不同于移动互联网时代的“烧钱换增长”,现在的资本逻辑更接近于硬科技:高投入、长周期、低容错。
穹彻智能的应对策略是“收敛欲望”。秦成表示公司短期内不会进入工业场景,而是聚焦商业服务,“先把一个场景做扎实”。普渡机器人则通过海外市场寻找增量,海外收入占比已超过80%,覆盖80多个国家。张涛的策略是“广度优先”,全线铺开后筛选重点市场,再通过本地化团队深耕。
展馆内,穿梭的机器人与穿梭的观众交织成一幅生动的图景:Physical AI正从实验室的“样品”走向真实世界的“产品”,虽然真正的ChatGPT时刻还未到,但方向明确。正如张海星所言,“未来地球上会有超过200亿台机器人,但绝对不是一家公司能做的。”在这场关于数据、场景与供应链的马拉松中,谁能跑过“死亡谷”,答案或许就在未来三到五年揭晓。
责任编辑:徐芸茜 主编:公培佳
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