文章核心观点 - 2025年具身智能行业热度呈指数级暴涨，但一线从业者对实现真正通用机器人的时间表持审慎态度，认为距离比想象中遥远 [2] - 行业共识是应避免追求无边界“通用”，转而聚焦于特定应用领域（ODD）的落地，回归商业本质 [4][6] - 从技术演示到商业化存在巨大鸿沟，需警惕技术泡沫，并重视从技术研发向企业经营的关键转变 [9][18] 为何选择具身智能创业之路 - 国家战略是重要驱动力，例如“中国脑计划”等国家级项目持续投入，为行业培养了人才并准备了数据与算法基础 [5] - 技术突破创造了窗口期，例如2023年因算法进步，机器人操作领域出现巨大机会，促使团队创业 [6] - 愿景驱动，旨在为各行各业的智能硬件和机器人赋能，使其更智能、更好用 [5] 对“通用机器人”的冷思考与边界定义 - “通用”概念范围无限大，被认为大部分不靠谱，应将其收窄到应用领域（ODD）更明确的范围 [6] - 机器人发展符合Gartner曲线，梦想越大，实现所需时间越长，应坚持在特定领域内实现有限通用 [7] - 预计从2026年开始，会有一些场景率先落地 [6] - 技术落地面临传统方法与新兴端到端模型的矛盾，当前应寻找人形机器人大脑的兼容形态（如向下兼容轮式单臂、四足机器人），以优化用户体验并缓解技术矛盾 [8] 技术路径：世界模型与落地挑战 - “世界模型”在机器人领域被定义为一套能根据当前或过去观测预测未来状态的系统，但尚未见其在机器人或自动驾驶端侧落地，云端应用（如仿真、训练数据生成）则已实践多年 [10] - 存在两条主要技术范式：一是追求上限高但过程艰难的端到端模型（爬悬崖），二是持续落地的类脑解耦路线（走盘山公路），后者因有数学基础且能阶段性产出而被部分公司采用 [11] - 解决机器人长程规划等核心问题，关键在于获取多元化的高质量数据，有公司正致力于开发低成本数据采集工具 [10] 从技术演示到商业化的陷阱 - 技术演示不等于商业化，不解决实际商业化中的泛化能力、成功率和生产节拍等具体问题，从业者需清醒认识从演示到商业化的漫长道路 [12] - 技术演示的性质和对象发生变化：从过去面向客户验证产品，转变为现在面向生态合作伙伴演示技术以共创产品，这易导致最终用户产生误解，需明确区分技术演示与产品演示 [14] - 技术演示在早期虽难直接产生商业价值，但有其必要性，类似于OpenAI早期论文或AlphaGo，其价值在于击穿技术临界点，企业战略与执行路径匹配即可 [13] 团队构建：算法与工程并重 - 构建团队并非算法与工程二选一的伪命题，顶尖的算法人才与工程人才都至关重要且昂贵，公司需要两者兼备才能运转 [15] - 当前创业公司的趋势是打造“小而精”的“特种兵”团队，成员需具备横向能力和全栈思维，并借助AI工具扩大个人能力半径，核心团队精简，大量利用外部资源 [16] - 资源投放有节奏，先投技术算法研发，再投产品与工程化，理想情况是技术人员能成长为兼具产品定义、工程落地和商业能力的复合型人才 [17] 2026年生存关键与行业展望 - 2026年决定公司生存的关键是从纯粹的技术研发转向企业经营和运营，需找到可被投资回报率验证的“根据地”并扩大，否则可能沦为人才输出基地 [19] - 2025年行业竞争主要体现在融资层面，2026年将开始出现真正的商业竞争，公司间将争夺订单，但激烈程度尚不及后续年份 [20] - 行业存在三个交替的小周期：硬件周期、场景周期和数据周期，2026年场景周期的开启将是重要旋律 [20] - 当前融资环境仍较宽松，给予公司战略窗口期，关键在于基于对行业未来3-10年发展的不同认知，倒推决定当前最应做的事情 [19]