機器人“小海” 亮相2025中關村論壇年會 記者 楊潔 攝

　　3月28日，金沙江創投管理合伙人朱嘯虎在接受采訪時指出，金沙江天使基金在過去幾年投過一些早期的具身智能項目，最近幾個月都在退出。一石激起千層浪，“具身智能商業化路徑是否清晰？”“具身智能投資是否存在太多泡沫？”等話題近日引發業內熱議。

　　對此，在日前舉行的2025中關村論壇年會上，多位專家學者在接受中國證券報記者采訪時表示，具身智能是一個長坡厚雪的賽道，雖然商業化落地還需要時間，但未來應用場景廣泛，前景可期，而多模態大模型技術以及世界模型將是最終實現真正AGI的必由之路。

　　商業化短期面臨瓶頸

　　“我們天使基金在過去幾年投過一些早期的具身智能項目，最近幾個月都在退出……我問這幾個CEO，你們商業化可能的客戶在哪里？我感覺他們說的都是自己想象出來的客戶，誰會花十幾萬買一個機器人去干這些活？”朱嘯虎在接受媒體采訪時表示，金沙江創投的投資理念一直強調要聚焦在能夠看到清晰的商業化可能性的賽道上，這是該機構在過去20年堅持的投資策略。

　　專家表示，具身智能是一個長坡厚雪的賽道，從商業化落地的短期角度來看，具身智能當前在應用層面確實還存在不少瓶頸。

　　北京智源人工智能研究院院長王仲遠對中國證券報記者表示，首先，硬件依然不夠成熟、成本比較高，阻礙了具身智能產品進入更多場景落地應用；其次，應用量少也使得具身智能所需的數據有限，導致具身模型能力偏弱，而模型能力不足，又進一步導致落地應用更加困難，這就形成了具身智能進入發展的“循環悖論”。

　　中國工程院院士張平在接受中國證券報記者采訪時則坦言，“大家看到很多跳舞、打拳的機器人，會覺得很新奇，但實際上它們都是按照預先程序設置好的，很少有能真正根據對外界環境的感知情況而快速產生交互反應的，但我們期待它應該是跟我們人類一樣，實現非常‘絲滑’的交互和反應執行。”

　　未來發展前景可期

　　雖然短期內在商業化落地上還存在瓶頸，但展望未來，具身智能的發展前景無疑令人期待。

　　在3月29日舉行的2025中關村論壇年會未來人工智能先鋒論壇上，科學技術部一司副司長康相武表示，具身智能正成為打通物理世界與人工智能交匯的突破口，人機混合、增強智能等多技術路線加速演進，有望催生通用人工智能新范式，實現重大技術變革。

　　王仲遠對中國證券報記者表示，端到端的具身智能需要非常海量的數據，也許需要5年后乃至10年后才能夠成熟。“不同投資機構有不同的投資風格，如果比較看重短期的產業落地應用，那也許現在進入具身智能并不是一個特別好的時機，但是從研究機構的角度，我們對于具身智能長期發展是非常樂觀的，就好像10年前看無人駕駛技術一樣。”

　　北京航空航天大學機器人研究所名譽所長王田苗則告訴中國證券報記者，穩定性、操作效能、安全及成本等要素是一項新技術產業化的重要衡量標準，“作為具身智能大家庭中的一員，人形機器人未來10年有望走入到工業、特種行業等場景，在充分驗證后會進入家庭，大家的期待還需要時間。”

　　多模態大模型為必由之路

　　王仲遠表示，現在關于具身智能的技術路線還沒有完全達成共識，很多機器人依然大量使用強化學習訓練，比如不斷地教機器人學抓杯子、倒水、用毛筆寫字等，泛化性操作能力會偏弱。

　　他認為，多模態大模型技術以及世界模型是最終實現真正的AGI的必由之路，也給具身智能領域帶來新的變量，“如果多模態大模型能夠真正理解這個世界，就能夠像人類的大腦一樣被裝到具身機器人的身體里，幫助機器人真正看到這個世界，對人類發出的指令進行拆解、邏輯推理、規劃決策，同時還能夠分配給不同類型的本體構型進行指令的執行。我相信后續也會有越來越多具身大模型出現，推動具身智能尤其具身機器人進一步發展。”

　　但是具身大模型也存在“不好用、不易用、不通用”的問題。在論壇上，智源研究院發布了首個跨本體具身大小腦協作框架RoboOS與開源具身大腦RoboBrain。

　　王仲遠介紹，RoboOS專為解決當前具身智能落地過程中的通用性適配與多機調度難題，RoboBrain則能夠助力機器人增強長程操作任務的規劃和執行能力，解決真實場景的復雜任務。現場的演示中，在RoboBrain指揮和RoboOS調度下，單臂機器人和人形機器人協作，共同完成了人類發出的拿取蘋果及削皮刀的任務指令。

　　王田苗表示，現在有的人對具身智能的理解過于狹窄，認為具身智能就是人形機器人，但實際上，具身智能不僅僅是人形機器人，人形機器人只是具身智能大家庭中的一員，未來十年人形機器人可能在“人工智能+機器人”的范疇中所占的比例只有10%左右。

　　王仲遠表示：“如果我們關注的是短期的商業化落地，人形機器人的構型可能反而會帶來很多落地上的困難。但從長期來看，人形機器人有它的優勢，因為人類社會的基礎設施是依據人類特征來建設的，類人的構型一定能夠更好地適應這些基礎設施，同時也能夠更好地從當前人類社會海量的數據中去學習技能。我認為人形機器人一定是正確的發展方向。”