一旦“量产元年”过去，具身智能该何去何从？ 2026中关村论坛年会上，多家百亿嵌入式智能公司的“老总”齐聚台上，开启一场名为“百亿嵌入式智能对话”的圆桌会议。银河将军创始人王鹤先生主持了本场对话，围绕当前嵌入式智能的挑战和部署场景，持续提出了业界关注的关键问题。智坊联合创始人张鹏、千寻智能联合创始人高阳、原力灵机创始人唐文斌、星动时代联合创始人奚悦结合各自企业特点分享了自己的观点。 2025年，“热钱”将涌入嵌入式智能行业，技术将发生变革。然而Argo，多位参与对话的嘉宾表示，目前这个行业还处于起步阶段，面临着未来的挑战。现实世界数据收集困难、现实世界场景分布率低等问题。 2026中关村论坛百亿实体智能圆桌对话。照片由主办方提供。业界正在押注“大脑”，机器人需要变得“更聪明”。 “目前的机器人无法应用，因为它们的智商太低、模型太差、泛化能力不足。”会议伊始，唐文斌简单指出了对当前行业的判断，并表示原力智能将聚焦于内置智能模型和场景。如果你想让你的机器人变得更聪明，原力灵机也不例外。新京报贝壳财经记者注意到，不少emIn vivo智能大坝都将大型体内模型作为研发重点。张鹏表示，志平的第一个主张是内部开发大型原创模型，第二个主张是结合软件和算法，第三个主张是通过现实场景推动软件、算法和硬件的迭代和进化。高阳还表示，实体智能时代最大的瓶颈是机器人的智能能力。千寻智能的主要目标是打造通用的具身智能大脑。实体智能行业仍处于起步阶段。圆桌会议上，唐文斌和张鹏都做出了这样的决定。对于2025年对于嵌入式智能产业的重要性，张鹏认为，2025年最重要的一点是验证机器人领域的实际落地。 2026年，能够在更多场景下实现机器人和物化模型的问题将得到解决。高阳认为，与大规模语言模型相比，具身智能模型需要解决一些额外的问题。其中最重要的问题是数据。 2025年，嵌入式智能行业将在数据层面解决许多基础设施问题。 2026 年，重点将是用越来越多的数据训练越来越大的模型。与 OpenAI 世界级大规模语言模型的进步类似，2025-2026 年将是 GPT2 嵌入式智能过渡到 GPT3 的一年。 “2025年，很多企业在数据训练、模型等方面都打下了良好的基础，并取得了快速的进步。”唐文斌也有同样的感受。总结了2025年嵌入式智能产业的表现，PAHe称之为“打基础”，并表示2026年的关键词是“通用化”，即内置模型可以在各种环境下良好工作。收集真实世界的现场数据仍然是嵌入式智能行业的首要任务。奚跃认为，2025年将是整个产业链、行业发展加速的一年。 “整个 2025 年，融资热潮将会扩大，资本将持续流动，众多政策将出台，有形的智能基础设施建设将加速。”尽管发展迅速，但该行业仍然存在一些问题。奚跃认为，目前嵌入式智能最大的技术问题是数据。如果你想让你的机器人真正在工厂或专业环境中自主运行，你必须在真实环境中收集数据。如果没有packingrgo，首先需要现场人员配置站点，其次需要大量的时间和金钱。通过复制真实场景来收集数据既昂贵又低效。 “我们需要让机器人提供来自现实世界场景的数据，但这确实是一个先有鸡还是先有蛋的问题。”唐文斌也表达了类似的观点。目前的机器人还不够成熟，无法批量部署，但只有当机器人在现实工作场景中持续使用时，数据才会被收集并反馈给机器人。ck 形成数据飞轮。高阳认为，如果机器人超越了基本的可用性，那么对数据规模就会有更高的要求。从这个角度来说，它给机器人训练带来了不同的思考方向。既然大规模语言模型可以使用大量互联网上的文本信息来预训练，那么预训练机器人是否可以通过这种方式学习呢？如何利用人体视频数据进行预训练？高阳认为，未来的机器人除了数据之外还需要“记忆”。随着数据放大，模型架构需要相应更新，让整个系统在决策、存储等方面更加一体化。机器人边跳舞边工作，逐渐开始工作。过去两年，人形机器人首先学会了走路，然后完成了更高难度的动作，比如后空翻、跑步、跳舞等。不过，人们对机器人“进工厂工作”、照顾家人的期望仍然很高。milies，以及“展示他们的技能”。 2025年，多家个人智能公司宣布量产机器人。然而，时不时有人怀疑这些机器人“打扮得好像在跳舞去工作”。用于实际工作场景的机器人的技术开发。成熟度仍需验证。圆桌会议上，唐文斌谈到这一现象：“现在的机器人技术可能还不是很成熟，但我们已经向前迈进了一步。虽然机器人的表现可能没有那么好，但我认为边跳舞边工作对它来说是有好处的，因为它提供了一定的情感价值。同时，唐文斌表示，在为机器人选择落地场景时，让机器人边跳舞边工作是有好处的。”他还分享了灵机的考虑，目前机器人很难达到100%的成功率。在现实场景中，原力灵机主要考虑机器人在容错场景下的使用。此外，概括离子和批次使用也是有要求的。 “在物流领域，有些工作是例行公事的，经过短暂的培训就可以上岗。在我们看来，这也是第一个有可能引入机器人的岗位。”席越分享了星动时代“另辟蹊径”选择部署场景的想法，并介绍了星动时代做的是物流和工业场景。我们不仅考虑场景是否简单易用，还考虑工作是否规范，是否有明确的完成指标。张鹏表示，与上述两家自主智慧公司不同，智平广泛面向工业和公用场景，最终希望进军国内场景To C。新京报贝壳财经记者、张晓慧主编杨繁芳纠正刘军