行业热度与争议 - 人形机器人行业在2024年快速发展，从4月机器人马拉松到8月机器人运动会，展示技术快速迭代 [1] - 行业热度高涨但争议显著，金沙江创投朱啸虎等观点认为人形机器人存在泡沫，实际应用能力与宣传存在差距 [3] - 机器人展会数量增加，WAIC等原以大模型为主的展会也大幅增加机器人展示区域 [1] 技术路线与行业分歧 - 技术路线尚未统一，强化学习与世界模型等技术路径优劣未达成共识 [4] - 行业关注点存在分歧，数据优先与模型优先的侧重方向未形成统一标准 [4] - 各企业采用不同技术方案，难以形成行业合力 [4] 数据瓶颈问题 - 行业面临严重数据短缺，大模型智能涌现需要100亿至1万亿Token数据，但当前研究数据量仅数亿规模 [8] - 最大公开数据集仅10亿左右数据量，远低于训练需求 [8] - 数据不足导致机器人任务种类有限，泛化能力差，难以适应真实场景 [9] - 宇树科技创始人确认数据问题是具身智能发展主要挑战之一，VLA模型等缺乏真实世界交互数据 [9] 云端解决方案 - 云端平台成为行业新方法论，英伟达Cosmos基础模型采用云端生成合成数据训练物理AI [13] - 华为云CloudRobo平台通过数字孪生技术复刻物理场景，自动生成带标注的多模态数据（RGB图像、深度、时序数据） [16] - 合成数据预计将占训练数据绝大部分，需要厂商具备核心技术积累 [16] - 云端训练大幅提升效率，传统需1天搭建的环境在云端可完成2.5年训练量 [19] 云端训练成效 - 华为云展示CloudRobo训练的双臂机器人实现90%以上高精度操作成功率 [21] - 埃夫特工业喷涂臂快速学会新零件喷涂，乐聚人形机器人实现汽车产线搬运功能 [21] - 训练平台通过模仿学习实现虚拟劳动，显著降低试错成本 [18] 行业标准化进展 - 机器人行业存在标准混乱问题，各厂商系统与接口不统一 [23] - 华为云推出R2C（Robot to Cloud）协议，实现设备即插即用功能 [23] - 国家地方共建人形机器人创新中心、拓斯达、优艾智合等头部企业加入协议 [23] 算力基础设施 - 人形机器人本体无法部署大规模算力，需依赖分布式集群算力 [27] - 华为发布Atlas 950/960 SuperPoD超节点，支持8192张及15488张昇腾卡 [27] - 超节点集群算力规模达百万卡级别，关键指标（互联带宽、内存容量等）全球领先 [27] 行业发展路径 - 行业需要优先建设基础设施而非直接开发机器人本体 [30] - 云端解决方案为机器人从实验室走向工厂和家庭提供可行路径 [27] - 技术手段最终需通过实际劳动场景（螺丝拧紧、物料搬运等）验证价值 [29]