"十五五"规划建议明确提出要前瞻布局未来产业，推动"具身智能"等成为新的经济增长点，为相关赛道 发展注入强劲政策动能。与此同时，消费级人形机器人正迎来从实验室走向大众市场的关键转折 —— 宇树 Unitree R1、加速进化 Booster K1 等产品密集亮相并推动价格下探，行业步入规模化普及前夜。在 此浪潮中，全球首款定价万元以内的 "小布米" 人形机器人表现尤为亮眼：自 10 月 23 日开启双十一预 售以来，1 小时内订单突破 100 台，2 天内首批 500 台迅速售罄。其热销不仅印证了市场对高性价比消 费级机器人的迫切需求，更清晰揭示行业竞争逻辑的转变 —— 核心已从硬件参数比拼，转向以情感交 互能力为核心的产品价值较量。 小布米的热销与 JoyInside 2.0 的赋能，共同指向消费级机器人的明确发展趋势：竞争焦点已从硬件参数 转向能否提供真正有情感、可信任的陪伴体验。这正契合京东提出的 AI 价值公式 ——"人工智能的价 值 = 模型 × 体验 × 产业厚度的平方"。京东正通过情感理解重塑科技边界，推动机器人从 "工具" 进化 为 "家庭伙伴"，也为 "十五五" 时期具身智能产业的创新发展， ...

展会概况 - 2025西岸国际科技消费嘉年华（WTCC）于10月24日至28日在上海举行 [3] - 展会共有300余家AI或机器人企业参与 其中十余款海外产品完成中国大陆首秀 20余款国内新品在现场发布 [3] - 展会侧重于面向C端消费者 设有AI智能终端 新品首发 机器人家族 创客市集等主题区域 [5] 核心趋势：AI陪伴机器人受热捧 - 展会现场最引人驻足的是各种毛绒绒的萌趣玩偶 AI陪伴机器人展台成为现场最火的区域 [5][6] - 萌友智能的AI宠物机器人Ropet在国内首次亮相 该产品此前在2025年CES展亮相并在全球获得超60亿次传播 [7] - 珞博智能的AI情感陪伴潮玩Fuzozo芙崽定价约399元 以性格成长和长期记忆为亮点 现场吸引不少家长下单 [10][12] - 日本陪伴机器人Mirumi首次在全球线下展出 通过传感器模仿婴儿的互动行为特征 [15] 重点公司及产品介绍 - **萌友智能Ropet**：公司成立于2022年 为前字节产品设计师创业企业 产品主要面向美国和日本市场 未来将转向国内市场 目标受众为全年龄人群 核心是24到35岁的年轻女性用户 [7][8] - Ropet具备宠物养成系统 通过AI识别人类动作 语言 面部表情并推断情绪状态 通过视觉或听觉传感器与响应式触觉系统感知环境 [8] - **珞博智能Fuzozo芙崽**：公司成立于2024年 于2024年9月完成数千万元天使+轮融资 由红杉中国领投 老股东金沙江创投 零一创投跟投 [12] - 珞博智能创始人曾是小鹏机器人的产品设计负责人 团队主要成员多来自字节跳动 阿里 华为 大疆 商汤以及泡泡玛特等公司 [12] 资本视角与投资逻辑 - AI陪伴赛道正成为被资本 创业者与产业巨头同时押注的新赛道 [15] - 近几个月来 雷军 俞敏洪 朱啸虎等知名投资人相继出手 投资方向涵盖儿童陪伴玩具 年轻人潮玩以及多模态交互机器人 [16] - 投资逻辑包括：机器人技术仍在迅速迭代 陪伴娱乐领域容错率远高于医疗和工业领域 该领域能收集真实数据与用户反馈以助力产品迭代 [16] - 北京市人工智能产业投资基金负责人看好AI消费级硬件产品 认为智能陪伴类机器人有望成为增速最快的细分赛道之一 具备广泛年龄段的受众和普适的情绪陪伴价值 [16]

展会概况 - 2025西岸国际科技消费嘉年华（WTCC）于10月24日至28日在上海举行 [1] - 展会共有300余家AI或机器人企业参与，其中10余款海外产品完成中国大陆首秀，20余款国内新品在现场发布 [1] - 展会侧重于面向C端消费者，设有AI智能终端、新品首发、机器人家族、创客市集等主题区域 [3] AI陪伴机器人成为焦点 - AI陪伴机器人展台是现场最引人注目的区域，包括萌友智能Ropet、珞博智能、Mirumi、Reachy Mini等企业的展台均吸引大量观众 [3][4] - 萌友智能Ropet旗下AI宠物机器人在国内首次亮相，该产品此前在2025年CES展上获得超60亿次传播 [4] - Ropet是一款桌面机器人宠物，采用可爱形象与毛绒材质，主要面向24到35岁的年轻女性用户，此前主要市场为美国和日本，未来将转向国内市场 [6] 主要参展产品与技术特点 - 珞博智能的Fuzozo芙崽是一款以AI大模型为底座的情感陪伴潮玩，外形为小巧毛绒挂件，定价约399元，具备性格成长、长期记忆与社交裂变功能 [10][11] - 日本陪伴机器人Mirumi首次全球线下展出，通过距离传感器和惯性测量单元模仿婴儿与人类互动的行为特征 [12] - 产品应用覆盖AI萌宠、AI网球、AI健身、AI教育以及AI生成音乐等多个领域 [3] 资本市场动态 - AI陪伴赛道获得资本、创业者与产业巨头共同关注 [12] - 珞博智能于2024年9月完成数千万元天使+轮融资，由红杉中国领投，老股东金沙江创投、零一创投跟投 [11] - 知名投资人雷军、俞敏洪、朱啸虎等相继出手，投资方向涵盖儿童陪伴玩具、年轻人潮玩及多模态交互机器人 [12] - 投资逻辑包括机器人技术处于快速迭代期、陪伴娱乐领域容错率高、以及该领域能收集真实数据助力产品迭代 [13] 行业前景与团队背景 - 智能陪伴类机器人被视为AI消费级硬件中具备爆发性潜力的方向，有望成为增速最快的细分赛道之一 [15] - 珞博智能创始人孙兆治曾是小鹏机器人的产品设计负责人，团队核心成员多来自字节跳动、阿里、华为、大疆、商汤及泡泡玛特等公司 [11] - 萌友智能Ropet为前字节产品设计师创业的企业 [4]

AI视频生成技术突破与应用 - OpenAI推出AI视频生成应用Sora，凭借独特技术超越Google Gemini和ChatGPT，登顶苹果App Store免费应用榜首[2] - Sora2模型能生成高度逼真的场景和声音，用户可通过邀请码在iOS设备上制作并分享由版权内容生成的AI视频[2] - 快手发布可灵2.5 Turbo视频生成模型，文生视频、图生视频功能更新，文本响应和动态效果显著提升，1080p模式下生成5秒视频成本降低30%[7] - 商汤科技AI视频Agent Seko上线一个月吸引超10万创作者，作为创编一体AI短片创作工具，通过对话即可直接生成视频[8] - 阿里夸克推出"造点"AI产品，联合接入通义万相Wan2.5视频生成模型与Midjourney V7生图模型，成国内首个支持音视频同步生成的AI平台，Midjourney V7会员价腰斩至48元/月[6] 大模型技术竞争与性能提升 - 阿里云发布7款通义大模型，旗舰模型Qwen3-Max参数超万亿，预训练数据达36T tokens，在编程、Agent工具调用测试中超越GPT5、Claude Opus 4，跻身全球前3[3] - 专项模型Qwen3-Coder开源后调用量激增1474%，全模态模型Qwen3-Omni在32项开源评测中获最佳，支持音视频全场景交互[3][4] - 谷歌推出AI心情板构建工具Mixboard，结合Gemini 2.5 Flash模型，用户可通过文本提示创建设计项目心情板，在美国进行公开测试[6] - GPT-5首次通过"哥德尔测试"，在组合优化领域破解5个未解决猜想中的3个，展现从"学数学"到"做数学"的跨越[16] - GPT-5助力量子计算专家团队攻克量子领域核心难题，将原本需1-2周人力的工作压缩至30分钟内完成[17][18] AI基础设施与重大投资计划 - 阿里云宣布未来三年投入3800亿建设云和AI基础设施，当前其在国内AI云市场占比领先，推动阿里巴巴港股当日涨超7%[2][5] - 英伟达拟投资1000亿美元助力OpenAI建设至少10GW数据中心，该合作意向推动英伟达股价涨3.93%，市值增长1700亿美元[9] - 京东发布AI全景图，宣布未来三年持续投入构建万亿规模人工智能生态，并开放产业场景与供应链数据支持企业模型训练[10] - 阿里巴巴宣布将AI领域投资提升至超过500亿元人民币，以加强在全球科技市场的竞争力[12] - 阿里巴巴与英伟达开展Physical AI合作，阿里云人工智能平台PAI将集成英伟达Physical AI软件栈，缩短具身智能等应用开发周期[10] 机器人技术与具身智能发展 - 特斯拉CEO马斯克透露公司正全力推进Optimus人形机器人大规模生产，目标明年生产5万至10万台，并预计未来特斯拉80%价值将来自于此[11] - 优必选再签3000万元人形机器人大单，其Walker系列人形机器人累计获近4.3亿元合同，产品已进入全球多家工厂实训[12] - 京东方成立机器人公司，注册资本2亿元人民币，经营范围涵盖工业机器人制造和智能机器人研发[11] - OpenAI投资的挪威机器人公司1X Technologies寻求新一轮10亿美元融资，目标估值100亿美元，较2025年1月估值增长12倍以上[13] - 谷歌推出Gemini Robotics-ER 1.5模型，专为提升机器人感知和现实世界互动能力设计，作为机器人高级推理大脑向所有开发者开放[16] AI应用生态与商业模式创新 - 滴滴AI出行助手"小滴"开启公测，用户可通过自然语言下达复杂出行指令，AI助手将完成车辆匹配与调度并提供最多3个方案选择[8] - 京东发布"他她它"数字人万能助手，内置数字人智能体可回答问题、聊天、点餐，并支持用户自创智能体及装入智能设备[7] - AI陪伴硬件公司珞博智能完成红杉中国领投的数千万元天使+轮融资，其产品"Fuzozo芙崽"月销量突破2万台[14] - AI初创公司Paid完成2160万美元种子轮融资，主打"结果计费"商业模式，为AI agent提供收益分成基础设施[14] - 数据公司Fivetran寻求收购估值数十亿美元的DBT Labs，旨在整合数据建模工具和服务，提供更全面数据解决方案[15] AI行业趋势与影响 - OpenAI CEO Sam Altman预测到2030年超级智能很可能出现，AI转折点是从被动等待用户提问转变为主动思考[17] - 周鸿祎表示公司有理由裁掉拒绝使用AI的员工，强调AI时代趋势要求员工必须适应和应用AI技术[15] - 蓝色光标投资PureblueAI清蓝超千万元，其2025年上半年AI驱动收入达15.7亿元，已超2024年全年[13] - 语音聊天App Neon-Money Talks上线一周冲入美区App Store免费榜前五，揭示AI时代数据商品化趋势及隐私保护担忧[9] - AI代理平台Paid已拿下包括Artisan在内的客户，并与ERP供应商IFS达成合作，探索AI代理新型商业模式[15]

行业市场前景 - 全球通用机器人市场规模到2030年有望突破1.2万亿美元[3] - 中国AI玩具市场预计2030年突破百亿规模 年增长率超过70%[21] - 行业从野蛮生长走向生态共建 需求端因情感陪伴需求爆发而巨变[8] 行业商业化挑战 - 商业变现路径混沌 行业龙头宇树 智元估值上百亿但仍处创业阶段[7] - 移动机器人龙头极智嘉2024年营收24.09亿元 仍专注长期价值创造而非短期财务回报[7] - 通用基础大模型对初创公司关上门 需5000个Hopper GPU和10MW电力 成本十亿起步[14] 京东战略布局 - 发布附身智能品牌JoyInside 成为大会独家全球战略合作伙伴[12][14] - 以"硬件+软件+生态"端到端解决方案定位 涵盖智算基础设施 大模型和多模态能力[18] - 2025年618智能机器人自营销售额同比增长3倍 具身智能机器人同比暴增17倍[41] 技术解决方案 - JoyInside提供标准化模块化大脑 针对零售 物流 教育 医疗等场景优化[18] - 融合70%通用数据和30%供应链原生数据 基于日均超千万次智能对话场景沉淀[39] - JoyAI大模型在Rbench评测获76.3分 推理能力国内第一[39] 应用案例成效 - Fuzozo芙崽在京东618首发预售3000只售罄 用户日均对话1-2小时[25] - 元萝卜AI下棋机器人接入后DAU对话轮次增长120%[31] - 超30家机器人和AI玩具品牌接入JoyInside 用户对话次数平均提升超120%[32] 生态合作优势 - 众擎机器人4月上架京东 10月落地首家机器人服务线下店[15] - 千寻智能AI自主决策系统接入京东供应链 首批试点用于仓储分拣[42] - 联合600余家厂商共话爆品方法论 提供技术 渠道 场景全方位支持[22][42] 用户体验创新 - 针对全年龄段提供陪伴智能体 包括情绪识别 早教启蒙 健康监护等功能[27] - 通过类人科学聊天策略优化拟人对话体验 用户可自定义角色人设性格声线[39] - 实现长期记忆和情境感知能力 让玩具从"物"变成"伴侣"[32]

公司融资信息 - 珞博智能（Robopoet）完成数千万元天使+轮融资 [1] - 本轮融资由红杉中国领投 [1] - 老股东金沙江创投和零一创投跟投 [1] 资金用途与公司战略 - 融资将用于强化AI核心能力 [1] - 公司将持续拓展线上线下销售渠道 [1] - 计划构建"Fuzozo芙崽"的品牌认知及IP世界观 [1] 未来发展规划 - 公司将与全球顶级IP合作 [1] - 计划推出联名款限定新品 [1]

融资信息 - 珞博智能完成数千万元天使+轮融资 [1] - 本轮融资由红杉中国领投 [1] - 老股东金沙江创投和零一创投跟投 [1] 资金用途与公司战略 - 融资将用于强化公司AI核心能力 [1] - 资金将用于持续拓展线上线下销售渠道 [1] - 公司计划构建"Fuzozo芙崽"的品牌认知及IP世界观 [1] 未来规划 - 公司计划与全球顶级IP合作 [1] - 合作将推出联名款限定新品 [1]

行业概览与市场动态 - AI玩偶市场热度提升，受到AI技术催化及供应链价格下降影响，部分机器人价格可做到数年前同类产品的三分之一[3] - 全球AI玩具行业呈现快速增长，2023年市场规模达一百亿元以上，预计到2030年将突破千亿量级[16] - 2024年初CES展会以来AI玩偶赛道火热，多数国内团队在年内组建，同行基本在准备出货，首批产品进入市场的窗口期预计持续到年底[10] 产品形态与价格区间 - AI玩偶形态多样，可粗略分为两类：一类是拥有毛绒或柔软外表、动作幅度有限的公仔类；另一类是更具硬件属性、具备运动能力的机器人[10] - 已上市产品价格差距大，高端产品如日本LOVOT本体价格人民币上万元，而国内产品如Fuzozo芙崽售价399元，BubblePal售价300多元，具备运动能力的小型人形机器人悟空价格则超过2000元[11] - 通过采用MCU芯片（仅十几元）及简单部件，低端AI玩偶整体成本可控制在150元左右，对外销售价格可达几百元，部分产品价位在百元级别[4][12] 成本结构与供应链 - 供应链趋于成熟，在深圳及周边可找到制造所需的一切软硬件及皮毛，使一个小团队找代工厂在一个月左右生产出AI玩偶成为可能，单个成本可控制在200元以内[12] - 大模型厂商价格竞争使云端调用模型的token已十分便宜，AI硬件token调用量不多，对创业团队而言大模型token成本基本可以忽略[12] - 电子和玩具产业链成熟降低了AI玩偶生产难度，支持快速出货、快速回笼资金的打法[12] 商业模式与客户需求 - 当前企业客户对AI玩偶兴致颇高，B端客户的两个主要诉求是定制和价格便宜，可通过礼品采购等方式购入，运营商对将低价AI玩偶放入套餐中送给用户感兴趣[13] - B端客户心态多表现为FOMO，害怕错过AI但又不愿投入高成本，向外采购AI玩偶成为触达用户的“第五空间”，应用场景包括医药技术客服、营销载体等[14] - 一些产品采用硬件低价结合AI功能订阅的模式，用户可充值订阅或选择一次性买断[4] 市场竞争与创业公司策略 - 行业内创业公司数量快速增加，据观察今年6月约有30个同行团队，目前几乎翻倍，出现大量类似项目，存在原创与模仿现象[17] - 创业公司认为技术趋同，机会在于场景差异化，需依赖团队经验、渠道资源、品牌运营来确保产品能卖出去[17] - 部分公司计划从B端市场跨入C端消费者市场，初步筛选的目标客户群体包括儿童和成年女性[17] 产品定位与发展挑战 - 关于AI玩偶的核心属性存在不同看法，有观点认为“陪伴”是伪需求或表面需求，教育、助手等能解决实际问题的功能才是真需求，有助于增强用户黏性[18][19] - 产品需找到在各类硬件中的定位，探索方向是让“3步变1步”，即利用端侧硬件与手机配合，直接与用户互动，弥补手机入口较深的问题[17] - AI技术尚未完全解决幻觉问题，产品功能需考虑AI实际能力，避免用户因过高期待而失望，有时让产品不具备太高智能表现，使用户逐步教AI产生互动是可行策略[19] - 实现说话功能需要更高算力和联网需求以避免过长时延，用户对会说话的玩偶期待更高，功能不足易导致失望，这是一些产品不加说话功能的原因[19]

市场概况与增长潜力 - 全球AI玩具行业2023年市场规模达100亿元以上 预计2030年突破千亿量级 [11] - 低价产品BubblePal销量超20万台 高端产品LOVOT累计销售超1.5万台 [11] - 行业自年初CES开始火热 国内多数团队在年内组建 首批产品窗口期持续到年底 [5] 产品形态与价格分层 - 产品分为两类：毛绒软体外形的公仔增强型（价格300-400元）和具备运动能力的硬件型（价格超2000元） [7] - 低成本方案采用MCU芯片（约10余元）加毛绒部件 整体成本控制在150元左右 终端售价数百元 [7] - 日本高端产品LOVOT本体价格超万元 中端产品Moflin价格上千元 [7] 技术实现与成本结构 - 行业普遍采用云端付费模型调用 token成本因厂商竞争变得十分低廉 [8] - 算法端侧运行需千元以上设备 千元以下产品通过云端与边缘端配合实现 [7] - 深圳及周边供应链成熟 团队可在1个月内完成代工生产 单产品成本控制在200元以内 [9] 企业客户需求与商业模式 - B端客户主要诉求为定制化与低价 通过礼品采购方式购买 运营商将产品纳入套餐赠送用户 [9] - 企业客户存在FOMO心态 将AI玩偶作为继400电话/客服/APP后的"第五空间"触达用户 [10] - 应用场景包括医药技术客服、营销载体等 金融/消费/医药/科技领域企业已采购 [10] 行业竞争与战略方向 - 同行数量从6月约30家团队增长至近60家 出现大量同质化模仿项目 [12] - 技术趋同背景下 竞争焦点转向场景差异化、渠道资源和品牌运营能力 [11][12] - 部分团队计划从B端延伸至C端 初步锁定儿童与成年女性目标客群 [12] 产品定位与功能争议 - 陪伴功能被质疑为伪需求 教育/助手等解决实际问题的功能被认为更可持续 [13] - 探索方向包括功能性硬件（如口语陪练）和电子宠物两条路径 [13] - 需平衡用户期待与技术限制 部分产品为避免失望放弃语音功能 [14] 用户体验与技术挑战 - 语音功能需更高算力与联网支持 否则会产生过长时延影响体验 [14] - AI幻觉问题在严肃场景尚未完全解决 需合理管理用户预期 [13] - 端侧硬件可与手机配合实现"3步变1步"的直接交互优势 [12]

文章核心观点 - 具身智能被视为AI发展的下一站，其核心是实现从“数字认知”到“物理世界”真实生产力的转化，当前技术已将其推至产业变革的商业化临界点 [2] - 行业发展的关键挑战在于如何通过颠覆性创新赋予具身智能真正的泛化行动能力，并跨越从“技术可行”到“商业成功”的鸿沟 [2] - 实现上述目标的核心突破口在于解决数据瓶颈，训练场被多位专家视为AI时代的新型“数据工厂”，是推动产业落地的关键基础设施 [6][8][11][18] 主题演讲要点总结 孙富春：训练场与产业落地 - 具身智能的定义已从赋予机器物理身体演变为构建沉浸式感知过程，融入物理学各种视觉、触觉感知可大幅提升鲁棒性和泛化能力 [6] - 数据问题是制约行业发展的核心挑战，训练场具有降本增效、安全模拟、标准统一等核心价值，但存在分散化、重复化等“各自为战”现象，亟需制定标准以推动协同发展 [6][7] - 具身智能是结合本体、数据知识、场景和进化架构的综合体，需依赖沉浸式训练场与多模态数据采集，并结合大模型泛化推理，通过持续学习进化迈向真正智能 [7] 江磊：构建数据飞轮 - 新研发范式为“AI + 机器人”，流程是开发机器人→训练场收集数据→构建具身大模型→推向应用智能体，训练场在此范式中扮演关键角色 [10][11] - 行业技术路径尚未收敛，主要玩家涉及智能驾驶、机械臂、腿足式机器人及芯片研发，但无论何种路径均需依赖大数据集，训练场是必不可少的基础设施和关键技术 [11] - 国地共建人形机器人创新中心正聚焦数据采集与训练场建设，旨在打造低代码、可开发、可发布的具身智能领域MCP，以适用于所有机器人 [11] 许华哲：开启下一站 - 星海图发布的全身智能VLA模型G0采用100%开放真实世界数据，通过“慢思考+快执行”协同及预训练，可实现端到端模型泛化操作，并具备动作自动修正能力 [14] - 行业数据主要包括真实数据、仿真数据和互联网数据，真实数据质量好但昂贵，仿真和互联网数据便宜易得但存在Gap，即使真实数据本身也可能存在Real2real的Gap，影响模型质量 [14] - 公司通过R1 Lite平台在50个开放世界场景进行数据采集和标注，并将数据集开源，未来模型G0也将开源，旨在与业界共建生态，探索具身智能Scaling Law [14][15] 张直政：仿真合成数据驱动 - 行业重点问题是训练数据来源，真机遥操作费时费力且数据复用性有限，而实现跨行业、跨任务泛化可能需要上万亿条数据，全部采用真实数据不可行 [18] - 银河通用的技术路线分两阶段：第一阶段用大规模仿真合成数据进行预训练（“义务教育”），提供通用知识；第二阶段用少量真实数据学习技能应用（“职业教育”），强化专业知识 [18] - 公司围绕该训练范式构建了全栈团队和能力，以确保基座模型稳定性与硬件一致性 [19] 金国强：产业机遇 - 人形机器人蕴藏着下一个万亿美元的产业变革机遇 [20] 苏洋：灵巧手泛化之路 - 好的灵巧手关键在于“用得上、买得到、买得起、不怕用”，实现多技能泛化以在各种场景广泛应用，价格是影响泛化的重要因素 [24] - 当前最贵的成本是数据，合成数据因真机数据太贵而被广泛使用，但其迁移到真机的胜率很低，受限于物理约束如标准、电机、结构、磨损等差异 [24] - 降低开发成本和合成数据使用难度的关键是扩大机器人应用规模，当有100万个真实人形机器人或灵巧手运行时，每日上传数据量将超过2025年全球全年采集数据 [26] 思辨环节要点总结 技术路线与数据关键性 - 具身智能发展处于早期，技术路线未收敛，当前热门路径包括完全端到端的VLA路径（真实数据+大模型）以及仿真到现实的迁移路径 [30] - 数据是技术路线划分的关键维度（如真机、仿真、视频数据），模型侧路线包括端到端、分层及世界模型等，上海AI Lab采用Real2SIM2Real数据路线并关注端到端模型 [31][32] 形态终局与发展路径 - 当AI发展到一定程度，本体形态重要性下降，数据采集和模型训练方式对本体不敏感，人形机器人不一定是唯一载体 [33][35] - 当前技术不成熟，正从专用走向通用螺旋发展，协作臂或轮式双臂机器人是有限场景下实现局部通用的良好载体 [35] - 视角差异导致形态看法不同：科研视角充满想象（如火星改造），人形是理想形态；创业公司则需“戴着镣铐跳舞”，在资源有限下探索实际应用场景，需执行多项任务才能体现成本效益 [35] 世界模型与落地时间 - 世界模型研究意义重大，但距离具体场景实际应用还需很长时间打磨 [36][37] - 具身智能进入日常生活是渐进过程，达到保姆或管家级别可能还需5到10年，未来2-3年仍处早期，技术路线未完全收敛，未来4-5年将是人类降低期待与机器人技术打磨的双向修正过程 [38] 圆桌对话要点总结 超级助手设想 - 工业场景中，“超级助手”是能听懂自然语言、直接驱动机器行动的智能体，如同“工业现场指挥家”，为现有自动化叠加AI大脑 [43] - “超级助手”可兼具工具人和生活伙伴角色，解决家务或情感交互问题，理想状态是能进行自然、平等、主动交互的伙伴 [43] - 从投资终局看，“超级助手”具有巨大市场潜力，未来企业内除老板外所有职位都可能由机器人代替 [43] - “超级助手”需具备高度泛化能力、良好交互体验、个性化服务、自我学习能力，并确保安全可靠 [44] 困难挑战与应对策略 - 工业场景挑战包括硬件本体可靠性、精准度、一致性不成熟；模型泛化性和部署便捷性存在问题；执行具体任务时面临诸多工程化问题需细化解决 [45] - 应对策略是先垂直再通用、先落地再泛化，关注模型和数据闭环；技术未成熟时可先突破局部专用场景，降低用户期待，迎合需求 [45][46] - 行业仍处早期解决单点问题阶段，单点问题不解决则泛化无价值，需进行从基础模型到Agent能力的突破 [46] - 软件上模型泛化性和数据是主要挑战；硬件上需解决“看得清、摸得明”的问题；工业落地挑战还涉及数据治理、软硬件结合及行业know-how [46][47] 产业链协同期待 - 行业缺少具通识物理智能的基座模型，若有此类模型结合本体特点采集或生成仿真数据，可将模型准确率从80%-90%提升至99.9%以上 [48] - 合作原则不限于技术，需融合芯片、模型、音视频交互、云服务等多领域，共同开辟新品类实现更大价值 [49] - 期待行业在数据集标准化、数据共享、模型开源等方面合作，共同加速解决动作基础模型、空间智能、末端灵巧控制等重要问题 [49] - 短期生态融合不显眼，多聚焦特定领域应用；长期需更多伙伴参与推动生态向更广泛场景发展 [49]