前不久，上海一場以“勞動最光榮”為主題的技能大賽,，用同臺競技的方式,，以一場壓力測試，讓我們看到,，機器人距離真實場景落地還有多遠距離要走。無疑，仍處于發(fā)展早期階段的具身智能,，無論是大腦、小腦還是本體,，尚有大量瓶頸待突破,。

　　大腦不夠聰明，訓(xùn)練數(shù)據(jù)不夠,，那就使用更多合成數(shù)據(jù),；機器人通用性難實現(xiàn)，那就先聚焦在一些特定場景的應(yīng)用……行業(yè)喧囂熱鬧,，方興未艾,，創(chuàng)業(yè)者們紛紛選擇自己的生態(tài)位，以“沿途拾蛋”的方式,，共同推動這一未來產(chǎn)業(yè)的加速成熟,。

　　與單純追求視覺表現(xiàn)力和沖擊力不同，中國人形機器人產(chǎn)業(yè)正以“好用,、管用”為導(dǎo)向,，加速商業(yè)化落地進程,。前不久，以“勞動最光榮”為主題的國際人形機器人技能大賽在上海舉辦,�,？梢钥吹剑�隨著人工智能,、傳感器技術(shù)迭代升級,，人形機器人正從實驗室走進更多工廠和家庭，逐步從“表演型”邁向“實用型”,。

　　翻開賽事手冊可以看到,，汽車貼標(biāo)、零部件上下料,、衣服折迭,、垃圾清理、商品掃碼等工業(yè),、家庭,、商業(yè)場景實現(xiàn)全覆蓋。如果只看比賽項目,，或許會以為這是一項人類勞動技能比賽,。

　　剛剛完成比賽的機器人操控者王思浩告訴記者：“比如迭衣服這個動作，對人來說可能很簡單,，但對于機器人來說,，卻需要調(diào)動視覺、觸覺等各個系統(tǒng),，非常復(fù)雜,。但也因為如此復(fù)雜，人形機器人才可以在日常生活中真正幫到人類,�,！�

　　更多具身智能產(chǎn)業(yè)企業(yè)也不再單純追求“人形”。在一家主做仿生手的企業(yè)展位,，記者了解到，該企業(yè)的產(chǎn)品并不一定需要裝在人形機器人身上,，搭載在一個平臺上即可完成從1萬元現(xiàn)金中抽取出5張紙幣等銀行柜員的基本操作,。

　　以賽事為橋梁，拉近了機器人公司和場景應(yīng)用方之間的距離,。觀看了商業(yè)場景賽事后,，來自上海的朱先生立馬向參賽隊伍提出訴求�,！拔疫@邊有1萬多臺自動售賣機,。機器人能不能跟我的自動售賣機配合,，在辦公樓里完成下單、支付,、取貨,、配送的完整工作流程？”

　　回顧來看,，從北京的人形機器人半程馬拉松賽,，到無錫的具身智能機器人運動會，到杭州全球人形機器人格斗大賽,，再到此次上海舉辦的國際人形機器人技能大賽,，今年以來，人形機器人迎來了多場賽事,。

　　“以往賽事更多聚焦機器人的運動能力,，我們更看重讓機器人具備進入各類場景，乃至千家萬戶去作業(yè)的能力,。隨著去年年底‘模塑申城’方案的全面實施,，上海積極發(fā)揮場景應(yīng)用優(yōu)勢，幫助人形機器人‘解鎖’新技能,，推動軟硬件產(chǎn)品實現(xiàn)多元場景落地,。”上海市人工智能行業(yè)協(xié)會秘書長鐘俊浩這樣介紹此次大賽的“上海特色”,。

　　不可否認,，人形機器人仍處在發(fā)展初期，從實驗室走向工廠,、走向家庭,，仍有諸多技術(shù)難點待突破。通過這場賽事構(gòu)建出的基于真實場景的壓力測試場,，我們看到了人形機器人率先在某些特定場景中應(yīng)用的可能,，以“沿途拾蛋”的方式不斷積累數(shù)據(jù)、成熟技術(shù),。

　　從賽事來看,，人形機器人在精度、速度,、泛化度等維度仍顯笨拙,。行業(yè)人士表示，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的不足,，是當(dāng)下阻礙機器人進化的一大瓶頸,。

　　以ChatGPT、DeepSeek為代表的大語言模型,，其智能的涌現(xiàn),，離不開巨量的文本數(shù)據(jù),。具身智能模型能力的提升，同樣有賴于大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的輸入,。不過,，與文本數(shù)據(jù)相比，具身智能的訓(xùn)練數(shù)據(jù)十分稀缺,，尤其是多模態(tài)數(shù)據(jù),。“數(shù)量上可能有百萬倍的差距,�,！敝袊�工程院外籍院士張建偉說。

　　為了解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)缺乏的問題,，機構(gòu)和企業(yè)紛紛行動,。比如，特斯拉Optimus的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是讓人在遠程操作機器人的過程中,，將操作動作和環(huán)境感知數(shù)據(jù)進行記錄,；谷歌DeepMind聯(lián)手斯坦福大學(xué)等推出了Open X-Embodiment Dataset，包含100多萬條真實機器人軌跡,。國內(nèi)人形機器人頭部企業(yè)智元也發(fā)布了百萬真機數(shù)據(jù)集開源項目AgiBot World,。

　　“頭部車廠每天回流的數(shù)據(jù)在1億條左右。但在具身智能領(lǐng)域,，如今我們采集到的最大數(shù)據(jù)集也只有百萬條規(guī)模,。當(dāng)人形機器人的存量尚未達到自動駕駛領(lǐng)域百萬級設(shè)備的規(guī)模時，依賴海量真實數(shù)據(jù)訓(xùn)練不僅成本高昂,，而且周期冗長,，極大制約了大模型的訓(xùn)練效率與場景適應(yīng)能力�,！北本┿y河通用機器人有限公司創(chuàng)始人兼CTO王鶴說,。

　　行業(yè)解決數(shù)據(jù)難題的路徑之一，是合成數(shù)據(jù),。合成數(shù)據(jù)（Synthetic Data）是一種模仿真實世界數(shù)據(jù)的非人工創(chuàng)建的數(shù)據(jù),，它是由基于生成式人工智能技術(shù)的計算算法和模擬創(chuàng)建而成。在前不久舉辦的2025張江具身智能開發(fā)者大會上,，銀河通用通過完全基于合成數(shù)據(jù)的端到端抓取基礎(chǔ)大模型GraspVLA,，以及導(dǎo)航大模型，展示了合成數(shù)據(jù)的價值,。

　　據(jù)悉,，GraspVLA采用10億級別的合成大數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練,。目前銀河通用安裝了上述大模型的人形機器人已經(jīng)用于24小時無人藥店,�,！�40多平方米的藥店里面，有5000多種藥品,，6000多個貨道,，可全都由機器人完成取貨，打包后送至外賣柜等待上門領(lǐng)取,�,！蓖斛Q介紹，目前由人形機器人運營的24小時無人藥店已有6家在北京實現(xiàn)常態(tài)化運營,，今年年底預(yù)計全國擴張至100家,。

　　當(dāng)然，合成數(shù)據(jù)方法并非沒有局限性,。雖然目前生成視覺數(shù)據(jù)的能力相對成熟,，但生成其他模態(tài)的數(shù)據(jù)，包括觸覺,、溫度和聲音數(shù)據(jù)等,，仍然是一項重大挑戰(zhàn)。此外,，關(guān)于合成數(shù)據(jù)路線,，行業(yè)也有不少擔(dān)憂，比如“Sim2Real Gap”,，也即仿真環(huán)境與真實世界匹配度不夠,，導(dǎo)致合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練存在有效性問題。

　　從全球視野來看,，具身智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)出創(chuàng)新活躍的多元競爭態(tài)勢,。美國以頂尖科研機構(gòu)與科技企業(yè)為核心，在算法,、芯片等核心技術(shù)領(lǐng)域取得突破,；歐洲持續(xù)推進具身智能在工業(yè)場景中的應(yīng)用探索。中國則得益于完整的產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)勢,，集合了本體制造,、算法優(yōu)化，再到落地場景驗證的全棧式技術(shù)儲備,，成為具身智能產(chǎn)業(yè)的一處高地,。

　　“我國人形機器人初步建立了‘大腦、小腦,、肢體’的創(chuàng)新體系,，而這也成為世界范圍內(nèi)被廣泛應(yīng)用的技術(shù)體系。目前,，我國人形機器人整機產(chǎn)品達到國際先進水平,，涌現(xiàn)了宇樹,、智元、傅利葉,、星動紀(jì)元,、銀河通用等一批企業(yè)。在CS2025上,，英偉達CEO黃仁勛身后的14臺人形機器人,，4臺來自美國，6臺來自中國,�,！眹�地共建人形機器人創(chuàng)新中心首席科學(xué)家江磊介紹。

　　江磊表示,，在核心零部件方面,，我國已經(jīng)實現(xiàn)了安全有效的供給，尤其是在感知,、控制,、驅(qū)動、傳動模塊,，在低成本約束下具有一定的領(lǐng)先優(yōu)勢,。創(chuàng)新生態(tài)也逐漸完善，形成跨領(lǐng)域企業(yè),、本體初創(chuàng)企業(yè),、高校科研院所,、上游部組件企業(yè)以及地方政府支持下的創(chuàng)新中心等5類創(chuàng)新主體,。

　　仍處于早期階段的具身智能產(chǎn)業(yè)，無論是大腦,、小腦還是本體,，都面臨諸多瓶頸。比如,，在應(yīng)用方面,，目前更多是抓取、擺放,、組裝等一些“原子”技能的訓(xùn)練,，難以完成長序列任務(wù)。在技術(shù)路線上,，也存在諸多爭議,，比如到底是“數(shù)據(jù)驅(qū)動”還是“模型驅(qū)動”，是做通用型機器人，還是做“專用”機器人,。

　　分歧終將收斂于實踐,。目前我國已有超過100家人形機器人整機企業(yè)，這些企業(yè)紛紛尋找自己的生態(tài)位,，做出不同的選擇，有些聚焦于工業(yè)場景,，提升負載和電池容量,；有些聚焦于商用服務(wù)行業(yè)，提出用“崗位化”理念生產(chǎn)“專用”型機器人,；有些結(jié)合自身原有業(yè)務(wù)優(yōu)勢,，聚焦康復(fù)醫(yī)療場景……

　　談及未來5到10年人形機器人的發(fā)展，張建偉表示,，在做技術(shù)預(yù)測時,，人們傾向于對近期目標(biāo)過分悲觀，對遠期目標(biāo)又過分樂觀,�,！叭�球來看，��20世紀(jì)80年代的美國,，后來到日本,，再到韓國，機器人‘狼來了’的故事已經(jīng)喊過多遍,。人工智能的發(fā)展為機器人自主學(xué)習(xí)能力提升帶來了巨大想象空間,，我們也隨之來到了一個新的時點�,！�

　　“能夠在家庭護理,、工廠等多場景工作的通用型機器人，可能仍需10年,、20年的時間來打磨,。但未來5年，在抓取,、裝配等場景中,，具身智能應(yīng)該可以完成第一批示范場景應(yīng)用。在很多B端場景,，如工廠,、社區(qū)醫(yī)院、農(nóng)業(yè)等,，圍繞收割,、殺蟲打藥、采摘，以及一些簡單的家務(wù)任務(wù),，應(yīng)該逐漸有專業(yè)機器人出現(xiàn),。”張建偉說,。