行业商业化进展与潜在风险 - 今年下半年以来，行业连续宣布亿元级商业化大单，营造出乐观的落地前景 [1] - 有从业者对部分订单背后的虚实表示质疑，提出其是否解决实际问题、形成商业闭环、创造真实场景价值的疑问 [1] - 机器人厂商的量产可能并非由真实需求驱动，而是由伪需求或示范性验证的小需求形成，存在热度退去后场景方停止续购的风险 [1] - 众多公司集中涌入工业和物流领域的搬运、分拣、安防，以及商用领域的导览、导购和文娱表演等应用方向 [3] 行业面临的核心挑战 - 硬件存在关节发热、关节扭矩密度低、电池能量密度低、端侧算力有限等问题，尚未达到真正量产可用阶段 [4] - 智源研究院采购的10台某品牌人形机器人，在一两个月内损坏了五台，硬件稳定性阻碍其进入真实工业及家庭场景 [4] - 硬件难题被视为“线性瓶颈”，可持续投入以取得进步，但零部件迭代可能触及物理极限 [4] - 软件瓶颈属于“非线性”，具身智能模型的“ChatGPT时刻”难以预测，可能短则两三年，长则十年之久 [4] 技术发展路径与数据之争 - 业内爆发并持续着真机数据与仿真数据的路线之争 [4] - 有观点认为数据质量优先于数据总量，应坚持以物理世界真实数据为主 [5] - 另一观点则认为仿真能提供丰富的物理交互基础，是合成数据的使命，可用于习得复杂身体控制并为真实世界部署提供基础控制器 [5] - 具身智能模型训练成本高企，现阶段订单量不足以支撑创业公司进行高风险的模型训练尝试 [5] 可行的发展策略与建议 - 短期内不应对人形机器人的通用能力和泛化能力抱有过高期待 [6] - 更现实的路径是先用小的专用具身智能模型进行场景化落地，在特定场景和任务上做到99%以上的准确率，并保证硬件长时间稳定运行 [6] - 建议机器人公司先活下来，熬过可能出现的寒冬 [6] - 建议政府层面更多从政策上给予支持与引导，而非直接提需求，因为真实需求始终来自企业和用户侧 [1]