点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 "模仿学习（如看视频）必要，但真正掌握技能，真机数据是关键。" 香港大学李弘扬近期在多场具身智能行 业论坛上的发言，精准戳中了赛道发展的核心痛点。这一观点在行业内已形成广泛共识——智源研究院院长 王仲远就曾直言， "数据，尤其是高质量的数据，决定模型能力的上限" ，而当前具身智能最突出的困境正是 高质量真机数据的极度匮乏。2025年，具身智能融资热度飙升、政策持续加码，可数据基建的滞后却成了行 业规模化落地的"绊脚石"。做过具身智能研究的人都清楚， 真机数据稀缺、采集效率低下、处理链路冗长 ， 这些问题足以让多数企业陷入"巧妇难为无米之炊"的困境。 这片蓝海市场中， 简智机器人 在赛道中逐渐崭露头角。作为专注于 具身智能全链路解决方案 的科技企业， 其核心理念是"具身智能源于人、回归人"，并凭借全栈自研的"产品+产线"双轨战略，搭建起 "人类技能数字 化 - 云端AI数据治理 - 机器人应用"的完整闭环。 行业痛点如何破解？简智给出了自己的答案 自变量机器人 CTO 王昊曾直言，具身智能领域正面临显著的"数据困境"。在行业内，Aloha设备已是常见的真 机采 ...

周末的上海张江科学会堂成了"遛娃圣地"：2025国际具身智能技能大赛在此举办，"硅基生命"被推到公众眼 前，完成爬坡、搬运、叠衣、陪护等任务。家长带娃前来想领略"黑科技"，却见证了颇多笑料：有的机器人在 执行任务时突然"一脸懵"愣在原地，有的在绕过障碍时把自己扳倒；有一台机器人刚出场就重重摔伤，脑壳碎 了一地……人们纷纷揶揄道，原来热度颇高的具身智能赛道，也不过如此。 在围观者的戏谑和唱衰中，有人发出"灵魂质疑"：以比赛的形式将行业的痛点和局限暴露出来，真的有必要 吗？笔者认为，现在"应摔尽摔"，未来才能大步向前。这些让人捧腹的机器人"翻车"瞬间，恰恰是大赛设计理 念的核心所在——将机器人从理想的实验室环境推向不可预测的真实世界，从而暴露其技术瓶颈，为未来的发 展指明方向。 近年来人工智能发展呈现出极具反差感的两面：网页端的大模型已能通过律师考试，而现实中的机器人却只能 像学龄前孩童一样蹒跚学步——这就是著名的"莫拉维克悖论"。人们一边感叹通用人工智能已经来了，一边又 诧异于机器人叠个衬衫"难于登天"。 证券时报各平台所有原创内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追 究相关 行 为主体 法律责任 ...