具身智能領域正經歷一場從技術探索到產業落地的深刻變革，一系列關鍵問題與挑戰也隨之浮現。在2025商湯技術交流日具身智能論壇上，來自學界與產業界的重量級嘉賓齊聚一堂，圍繞具身智能與AI基礎設施的協同創新展開深入探討。

上海交通大學副教授、上海人工智能研究院首席科學家閆維新指出，具身智能在大小腦模型、仿真系統構建及場景應用方面取得了顯著進展。得益于深度模仿學習與強化學習的深度協同，具身智能的小腦進化迅速，機器人在不同環境中的魯棒性和泛化性大幅增強。同時，大腦方面的創新也在加速，推動具身智能在日常生活和工作場景中展現更多應用潛能。

銀河通用合伙人、大模型負責人張直政同樣認為，具身智能領域呈現出蓬勃發展的態勢。在數據層面，仿真合成數據與真實采集數據積累均呈現爆發式增長；在架構層面，大小腦模型、分層端到端模型等創新理念不斷涌現。疊加國家政策的有力支持，行業對具身智能的規模化商業應用充滿信心。

然而，具身智能仍面臨數據、成本、能力等方面的挑戰。庫帕思CEO黃海清指出，各企業間的數據難以互通，數據構建成本居高不下，阻礙了模型的訓練效率。高昂的成本也限制了機器人的普及速度。機器人在主動思考和復雜環境適應能力上與人類仍存較大差距，適用場景有限。

松應科技創始人CEO聶凱旋強調，物理AI仿真對促進具身智能模型的訓練起著關鍵作用。完善的物理AI仿真系統需要涵蓋各類組件，讓機器人能夠360度感知物理世界。通過物理AI仿真，可以加速技術的迭代和驗證，推動具身智能產業的發展。

在算法、算力、數據三要素方面，中美在具身智能領域存在哪些差距？嘉賓們一致認為，在算法層面，中美差距并不大。張直政指出，VLA將成為具身智能未來的核心技術路徑，可大幅提升環境感知、任務規劃推理和動作執行能力。在算力層面，中美仍有差距，但隨著國產算力加速創新，正在加快追趕步伐。在數據層面，中國在物理場景和應用數據采集上具有全棧優勢，是中國具身智能彎道超車的關鍵。

關于具身智能的“打臉時刻”，嘉賓們紛紛表達了自己的期待。張直政認為，具身智能的“打臉時刻”將在各個行業悄然降臨，以多層次、全方位的方式在不同領域實現突破。閆維新教授以烹飪機器人為例，展示了具身智能自主完成復雜任務的能力。黃海清提出了“打臉時刻”的兩個標準：一是機器人在商業超市、工廠等場景中完成簡單重復性任務的成本大幅降低；二是機器人具備共情能力，在情感陪護、康養養老等場景中給予人們情感關懷。

盡管具身智能領域熱度持續攀升，但前不久創投圈一位知名投資人“批量退出具身智能”的言論引發了熱議。面對這一質疑，嘉賓們認為，行業內出現不同的討論聲音是正常現象，消滅泡沫是科技創新的驅動力。只有直面質疑、經歷質疑、克服質疑，行業才能真正從實驗探索階段走向產業落地階段。

盡管面臨多重挑戰，但嘉賓們的共識是，泡沫爭議背后是產業突破的前奏。從烹飪機器人的自主操作到低成本工業場景的規模化落地，從情感交互的突破到跨行業效率的革命性提升，具身智能的“打臉時刻”或許不會一蹴而就，但已在細分領域悄然醞釀。唯有產學研協同攻堅、開放共享基礎設施、直面質疑并迭代價值，才能將具身智能從資本的“想象力試驗”轉化為推動社會進步的“生產力引擎”。