文章核心观点 - 具身智能行业在2025年末仍处于技术探索早期，尚未形成统一的技术发展共识，但这种“无共识”状态被视作具有积极意义，它打破了单一技术路线的垄断，为不同背景的团队提供了平等的试错空间，并为技术创新预留了弹性空间 [1][3] - 行业认为，真正的具身智能并非源于一条预设的完美路径，而是通过模型、数据和架构领域的持续试错、冲突与调和“雕刻”而成，当前的不完美状态恰恰是领域生命力的体现 [1][14] 技术路线与模型发展 - 世界模型价值与局限：世界模型的核心价值在于“预测”物理交互，对机器人底层控制至关重要，但其短板突出，难以成为万能方案，主要问题包括：训练数据多依赖人类行为视频，与机器人身体结构差异大，帮助有限；在真实复杂场景（如做饭、装配）中预测精度仍不足 [4][5] - 专属模型需求：行业共识认为需要打造平行于大语言模型的具身专属模型，例如以“动作”为核心的“Large Action Model”，或能同时控制动作和预测物理规律的“物理世界基础模型”，因为物理世界的精细交互（如摩擦、力反馈）无法用语言准确描述 [6] - 架构革新探索：Transformer架构在具身智能领域的适用性受到质疑，因其以语言为核心的处理逻辑与物理世界“视觉-动作”直接交互的操作逻辑相悖，硅谷头部团队已在探索“Vision First”或“Vision Action First”的新架构，以减少语言中介的损耗 [7][8] 数据策略与需求演变 - 数据来源的适配选择：行业没有统一的数据使用答案，普遍采取多源融合、按需选择的策略：1) 真机数据：保真度高，是精细操作场景的首选和高质量数据的来源，被视为构建数据飞轮的起点 [9]；2) 仿真数据：成本低、可规模化，是底层控制训练和生成极端场景数据的主力 [9]；3) 视频数据：包含时空、因果等多维度信息，能大规模获取，是训练基座模型、认识世界的重要补充，但缺乏力反馈、触觉等精细信息 [10] - 数据需求全方位升级：行业对数据的需求在“数量”、“质量”和“种类”上均提出更高要求：1) 数量：期待“互联网级别”或“具身智能互联网”级别的海量数据，当前业内构建的27万小时真机数据集仍远未达到海量标准，不足以引发质变 [11]；2) 质量：高质量数据比海量低质数据更有价值，在具身场景中，数据质量比总量更能拉开量级差距，金字塔顶尖的真机数据虽少但至关重要 [13]；3) 种类：需丰富多模态数据（如触觉、力反馈），当前能力多承袭基座模型的视觉与语言，真正物理交互的模态数据稀缺，未来数据采集需全面记录机器人动作、环境变化、交互反馈及人类需求 [13][14] 产业发展态势 - “无共识”的产业利好：共识缺失对产业有三重利好：1) 打破单一技术路线垄断，避免路径依赖，让不同技术理念和学科背景的团队获得平等试错空间 [3]；2) 降低准入壁垒，为中小企业、初创团队及跨界玩家提供弯道超车的机会 [3]；3) 在技术基础快速迭代的早期，避免过早形成共识固化技术路径，为向更高维度突破预留“弹性空间” [3] - 发展路径展望：短期突破依赖仿真模拟与合成数据以加速探索，长期发展则依赖于现实世界中“机器人人口”规模的持续快速扩张，通过能力提升与数据积累相互推动，才能催生真正强大的具身大模型 [8][11]