近日，英伟达机器人业务负责人、GEAR实验室联合负责人Jim Fan在社交媒体上发表长文，对机器人行 业现状提出严厉批评。他认为，尽管硬件技术取得显著进展，但整个行业在软件迭代、标准制定和技术 路线选择上仍处于混乱状态。 Jim Fan指出，当前主流的视觉-语言-动作模型（VLA）技术路线"感觉不对"，其基于视觉语言模型 （VLM）的预训练方式与机器人实际需求存在根本性错位。他表示正押注于视频世界模型作为替代方 案。 这一表态引发业内关注，在人工智能其他领域快速发展的背景下，机器人技术的基础性问题凸显出该行 业距离商业化应用仍有较大距离，可能影响投资者对相关公司的估值预期。 Jim Fan总结了2025年在机器人领域学到的三个教训，涵盖硬件可靠性、行业标准和技术路线等核心问 题，为理解当前机器人产业瓶颈提供了一线视角。 硬件可靠性成为软件迭代最大障碍 行业标准缺失导致评估体系混乱 Jim Fan将机器人领域的基准测试（Benchmarking）状况称为"史诗级灾难"。他指出，与大语言模型领域 已形成MMLU、SWE-Bench等共识性标准不同，机器人行业在硬件平台、任务定义、评分标准、模拟 器或真实世界设置等 ...