王田苗教授研判具身智能下半場：高熱度、高投入、高試錯、強不確定性

在日前舉辦的2026張江具身智能供應(yīng)鏈大會上，北航機器人研究所名譽所長、智友·雅瑞科創(chuàng)平臺發(fā)起人、中關(guān)村智友研究院院長王田苗發(fā)表題為《2026具身智能發(fā)展趨勢思考》的演講。他認(rèn)為，具身智能之所以熱，不是因為它只是一個短期風(fēng)口，而是因為AI正在從數(shù)字世界走向物理世界，具身智能會成為AI從數(shù)字世界進(jìn)入物理世界的關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)。

但與此同時，具身智能落地卻呈現(xiàn)“冰火兩重天”的狀態(tài)，真正的勝負(fù)不在“誰做了一個機器人樣機”，而在模型、數(shù)據(jù)、端側(cè)算力、硬件本體和場景Know-how、商業(yè)閉環(huán)能不能一起打通。

具身智能為什么突然這么熱？

王田苗認(rèn)為，具身智能的熱度，首先來自一個根本變化：AI正在從數(shù)字世界進(jìn)入物理世界。

過去，機器人更多被理解為自動化設(shè)備或工業(yè)裝備，核心能力是按照既定程序完成重復(fù)動作。但今天，大模型能力提升后，機器人開始擁有更強的“智能大腦”；與此同時，新能源車、自動駕駛、機器人供應(yīng)鏈逐漸成熟，也為具身智能落地提供了硬件基礎(chǔ)。

資本也在尋找AI之后更大的物理世界落地場景。與純數(shù)字世界中的大模型應(yīng)用相比，具身智能連接的是制造業(yè)、物流、商業(yè)服務(wù)、特種作業(yè)、家庭和養(yǎng)老等真實物理場景，背后對應(yīng)的是更長的產(chǎn)業(yè)鏈、更復(fù)雜的供應(yīng)鏈和更大的實體經(jīng)濟(jì)空間。

在王田苗看來，具身智能不是一個單一技術(shù)熱潮，而是技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、資本和政策共同推動的結(jié)果。它既是AI能力外溢到物理世界的載體，也可能成為未來新型基礎(chǔ)設(shè)施和智能制造體系的重要組成部分。

王田苗認(rèn)為，在新一輪技術(shù)周期下，AI、機器人、低空經(jīng)濟(jì)、腦機接口、量子等方向都在參與新舊動能轉(zhuǎn)換。具身智能之所以被放到重要位置，是因為它連接了模型、芯片、數(shù)據(jù)、核心部件、制造能力和應(yīng)用場景，具有很強的產(chǎn)業(yè)牽引作用。

具身智能“冰火兩重天”

不過，王田苗也指出，具身智能當(dāng)前正處在典型的“冰火兩重天”階段。

一邊是融資熱、政策熱、市場預(yù)期高，另一邊是真正成熟的商業(yè)化場景仍有限。很多機器人Demo看起來能力很強，但進(jìn)入真實環(huán)境后，仍會遇到大量問題。

王田苗在演講中指出，當(dāng)下，許多具身智能企業(yè)仍處在技術(shù)驗證、場景試點和小規(guī)模交付階段。人形機器人可以完成演示動作，不等于能夠在工廠、商超、藥店、酒店、家庭等復(fù)雜環(huán)境中長期穩(wěn)定運行；實驗室中的任務(wù)成功率，也不等于能夠形成可復(fù)制、可交付、可盈利的商業(yè)閉環(huán)。

具身智能的難點在于，它不僅要解決“模型是否聰明”的問題，還要解決“身體是否可靠”的問題，具身智能不能簡單照搬大模型的發(fā)展邏輯。

王田苗指出，具身智能的Scaling Law（規(guī)模法則）至少取決于四個要素：大模型參數(shù)和算法、人類數(shù)據(jù)采集規(guī)模、端側(cè)芯片推理速度，以及物理硬件結(jié)構(gòu)。只有這四個要素共同推進(jìn)，具身智能模型才可能真正進(jìn)入真實任務(wù)。

硬件同樣不能被低估。王田苗提到，行業(yè)中存在一種觀點，認(rèn)為只要模型足夠強，硬件只是下游執(zhí)行端，“只要把模型訓(xùn)練好，讓你干什么就可以干什么”。但他同時提到，也有學(xué)者指出，如果硬件結(jié)構(gòu)、自由度和靈巧度達(dá)不到要求，模型再強也無法完成復(fù)雜任務(wù)。具身智能的規(guī)模法則，最終不僅取決于大模型參數(shù)和算法，也取決于數(shù)據(jù)采集規(guī)模、端側(cè)芯片推理速度和物理硬件結(jié)構(gòu)。

下半場“高熱度、高投入、高試錯性、不確定性”

具身智能的下半場是“高熱度、高投入、高試錯性、不確定性”。王田苗表示，從技術(shù)方向看，行業(yè)正同時探索VLA（視覺語言動作模型）、世界模型、端側(cè)芯片、靈巧手、新型傳動機構(gòu)等路徑。但最終的具身智能模型，可能不會是某一條路線單獨勝出，而是多種能力的融合。機器人既要能理解環(huán)境，也要能規(guī)劃動作，還要能在不同硬件形態(tài)和不同場景中完成任務(wù)。

王田苗認(rèn)為，從應(yīng)用路徑看，具身智能也不會一步進(jìn)入完全開放的家庭場景，而會先從更標(biāo)準(zhǔn)化、更容易形成商業(yè)閉環(huán)的場景切入。

王田苗判斷，2027年、2030年前后可能是實現(xiàn)應(yīng)用和技術(shù)收斂的兩個重要節(jié)點。具身智能會率先進(jìn)入物流、清潔、商超、零售等場景，隨后進(jìn)一步進(jìn)入工業(yè)、特種環(huán)境，并在更長期進(jìn)入家庭和養(yǎng)老等領(lǐng)域。

在復(fù)雜通用環(huán)境下，機器人泛化任務(wù)的成功率可能只能達(dá)到80%多，剩下部分需要人機協(xié)同彌補；在專用場景中，成功率可能達(dá)到90%—95%；在特種場景中，如果環(huán)境和流程足夠確定，成功率還可能進(jìn)一步提升至95%—99%。

未來不會一家通吃，關(guān)鍵是找到自己的產(chǎn)業(yè)位置

在產(chǎn)業(yè)格局上，王田苗并不認(rèn)為具身智能會像互聯(lián)網(wǎng)大模型一樣由少數(shù)平臺“一家通吃”。相反，它更可能形成“百花齊放”的生態(tài)。

他認(rèn)為，具身智能生態(tài)大致由四部分組成：一是全棧式整機企業(yè)，它們可能成為龍頭和鏈主；二是云端AI模型、開發(fā)工具和芯片企業(yè)，提供底層能力，典型代表包括英偉達(dá)、華為等；三是上游高附加值供應(yīng)鏈，包括核心部件、傳感器、執(zhí)行器、靈巧手等；四是在新形勢下出現(xiàn)的運營租賃和AI定制服務(wù)，類似滴滴、順豐等企業(yè)在各自領(lǐng)域中形成的運營和服務(wù)體系。

王田苗判斷，短期看，真正值得關(guān)注的不是機器人長得像不像人，而是它能不能在真實場景里穩(wěn)定、低成本、安全地完成任務(wù)。到2030年前后，隨著具身智能進(jìn)入工業(yè)、物流和商業(yè)場景，可能會出現(xiàn)20至50家頭部企業(yè)，部分企業(yè)規(guī)模有可能達(dá)到500億元左右。但能否跑出來，關(guān)鍵不在于概念講得多大，而在于是否具備明確場景、真實客戶、成本優(yōu)勢、技術(shù)壁壘、數(shù)據(jù)積累、供應(yīng)鏈能力，以及持續(xù)融資和商業(yè)化交付能力。

王田苗也提醒，如果忽略三個關(guān)鍵要素，企業(yè)很可能陷入“死亡之谷”。

第一，是認(rèn)知上忽略時代窗口。具身智能當(dāng)下呈現(xiàn)出的“冰火兩重天”，不是某個區(qū)域或某類企業(yè)的局部現(xiàn)象，而是全球人工智能、機器人和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)重構(gòu)共同作用的結(jié)果。

第二，創(chuàng)新不能脫離社會和客戶的真實需求。如果企業(yè)只停留在模型參數(shù)、技術(shù)概念和融資故事上，而沒有真正回到客戶需求和落地場景，最終商業(yè)化時可能會“一地雞毛”。

第三，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)具有很強的時點敏感性。錯過關(guān)鍵窗口，就可能錯過融資輸血、人才聚集和市場卡位機會。

責(zé)任編輯：杜蔚杰

責(zé)任校對：向映姣

審 核： 張 彤

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