激辩机器人，一场估值超500亿的对话！

机器人前瞻（公众号：robot_pro）




作者｜葛文婷




编辑｜漠影

机器人前瞻3月27日报道，今天，


2026中关村论坛人工智能主题日


在北京中关村国创中心海慧厅举办。

活动现场，AI开源之光乐队登场。机器人乐手们指尖拨动吉他琴弦、双手在黑白琴键上起舞、鼓槌精准落位，一曲由AIGC创作的歌曲燃爆全场。

在核心论坛第三篇章


“开源·致远——全球共识与未来愿景”


的会谈中，银河通用创始人


王鹤


作为话题发起人，与智平方联合创始人


张鹏、


千寻智能联合创始人


高阳、


星动纪元联合创始人


席悦、



以及

原力灵机创始人


唐文斌


，共同开启了一场“


百亿具身智能对话”圆桌会谈


。

在会谈上，张鹏提出通过“真实场景 + 数据增强 + 仿真” 融合的方式降低数据成本，解决行业数据成本居高不下的问题；

高阳则聚焦于通用大脑的打造，致力于通过系统性优化软件、硬件和模型，突破机器人的“智能”瓶颈。

而席悦则表示星动纪元将持续深耕物流和工业场，并在会上建议构建一个统一的行业安全标准。

唐文斌称机器人规模化落地的另一个难关在于训练范式，场景能不能实现批量化使用，关键在于能否解决业务闭环和算账两个核心问题；

王鹤作为本次会谈的主持人，指出2026是行业标准从共识走向落地的关键一年，在全行业的努力下，明年将有望迈向“千亿”的新台阶。

一、银河通用王鹤：2025 赛道全面点燃，2026 冲刺千亿新台阶

▲银河通用创始人 王鹤

银河通用的创始人


王鹤


是这次圆桌谈话的主持人。

王鹤称，2025年是赛道被彻底点燃的一年，也是具身智能的一个关键时刻。2025年整个行业的产值在这突破了百亿，一批估值超过百亿的公司接连涌现，人形机器人也真正从实验室走向真实应用场景。

他认为，随着数据和模型不断协同迭代，整个行业在一些概念上慢慢变得越来越清晰：


从大小脑定义到合成数据，从打网球到自主零售，行业在认知上逐渐清晰，在场景上打开了突破口。

在应用场景探索方面，


银河通用创始人王鹤以自家“太空舱”为例


，分享了具身智能在零售场景的落地实践。

这款实现人形机器人自主取货的零售产品，不仅是对公众的一次具身智能科普教育，更已累计回流超 8 万小时的真实作业数据，成为推动行业数据飞轮转动的有效起点，为技术迭代提供了真实场景数据支撑。

最后，王鹤在总结中表示，2025年行业已在技术底座上形成共识，2026年将是标准从共识走向落地的关键一年。本次圆桌会议完成了从技术到场景、再到标准的深度探讨。

他相信，在全行业的共同努力下，今天的“百亿具身智能对话”，明年必将有望迈向“千亿”的新台阶。

二、千寻智能高阳：聚焦通用大脑构建，2026 攻坚模型升级与场景规模化

▲千寻智能联合创始人 高阳

千寻智能的联合创始人高阳


谈道，千寻智能的目标是


构建具身智能的通用大脑


。

他认为，在具身智能时代，最大的也是最需要突破的瓶颈就是机器人的智能能力，所以千寻主要是重点围绕着“智能”这个难关，系统性地构建软件、硬件和模型。高阳表示，前段时间该公司开源的千寻智能的spirit 1.5模型取得了不错的效果。

对于2025年，

高阳将其


比作具身智能的


“GPT2.0时代”


，认为2025到2026其实是一个从“具身智能的GPT2”跨越到“具身智能的GPT3”的这样的一个时期。

2025年行业解决了很多数据层面的一些基础设施的问题，为后续模型规模化训练做好了准备，在未来的2026-2027年中，高阳认为或许会在具身智能领域看到一些“GPT3.0”模型的出现。

不过，当讨论到行业面临的难关时，高阳觉得，

模型层面面临着三重严峻挑战。


分别是

行业如何利用互联网海量人类视频做预训练？如何升级模型架构让机器人具备记忆能力？以及如何让系统更端到端一体化？

高阳强调，这些都是行业今年亟待突破的方向。

在场景方面，高阳表示，千寻将



聚焦工业与服务场景


，计划今年将去年已经验证过的探索标准化、可复制化，实现“上量”。

从产业分工角度，高阳称，未来人形机器人可能会像PC一样复杂。

他认为每家公司都应该要有自己最擅长和专业的业务，


让行业分工变得标准化、明确化


。

三、原力灵机唐文斌：锚定模型场景双核心，邀请同行共建评测体系

▲原力灵机创始人 唐文斌

原力灵机的创始人唐文斌


表示，该公司的工作重点也是在


模型


和


场景


两方面。

第一，


他同样认为，今天的机器人最缺的还是智商问题，模型的成功率和泛化能力太弱，所以原力灵机在围绕着训练、数据、测评等基础设施到模型本身，都做了很多开源性的工作。

第二，


原力灵机也很关注场景，希望通过场景实现数据飞轮，真正在场景中实现价值的落地。

他

用


“打基础的一年”


来概括2025年。

他认为具身智能虽然技术和泛化能力仍处于早期，连一个大规模的benchmark（基准测试）都没有，但各家在数据、训练、模型上打下了扎实基础，进展很快。随着行业数据规模的扩大，模型的不断探索优化，今年在泛化上可能会有一个比较大的进步。

关于行业正在面临的难题：唐文斌觉得：



“数据虽是瓶颈，但并非全部。”

他坦言，因为现在的一些数据是可以花钱解决的。

今天的数据采集问题，归根结底本质上是一个


时间


和


钱


的问题。而自动驾驶给行业的启示在于，最后的那些最难的问题还是要靠


数据飞轮


，靠真实场景中的循环

而“机器人规模化落地的另一个难关在于训练范式。”


唐文斌称。

他谈道，机器人现有训练范式还是以模仿学习为主，核心是“见过的会做，没见过的很难”，目前的机器人还不成熟，是没有办法被批量部署的，也就无法通过批量部署在真实场景中的机器人持续采集数据，形成数据飞轮和真实场景的数据循环。

在选择场景方面，他的逻辑也很具体：

第一，


这个场景需要有容忍错误的能力

第二，


这个场景具有节拍容忍能力。

第三，


这个场景最好是个泛化的场景。

第四，


需要是一个长时间作业的场景，因为这样的场景能实现ROI闭环。

唐文斌认为，


场景能不能实现批量化使用，核心需要解决两点


，分别是：

一、


客户的业务流程必须是能够被闭环完成的。

二、


账是能算明白的。

只有在这两点情况下，才能够真正起量。

所以团队做的第一个场景是物流的场景，在这个场景中，团队可通过制作一些兜底的机制形成ROI闭环。

第二个场景是让机器人用看着像跳舞的方式去干活，唐文斌坦言，今天的技术不够成熟，但是也想努力将机器人往干活方向推一步。

虽然机器人在干活的时候可能没那么利索，但是这种方式能提供一定的情绪价值，让更多的人看到它。

在关于建设行业统一测评标准方面，唐文斌强调：“


标准是形成的而非制定的。”

他邀请在座的其他四位嘉宾共同建设Robot Challenge评测平台，推动技术发展。

据悉，去年10月，他联合Hugging Face发起了这个全球最大的具身智能算法评测平台Robot Challenge，至今已累计超10万次评测。

四、星动纪元席悦：深耕物流和工业场景，瞄准日结型岗位

▲星动纪元联合创始人 席悦

星动纪元联合创始人席悦


称，公司的目标是让机器人成为人类可靠的伙伴，在成立的两年里一直在推动机器人的产业落地。

席悦

用


“速度与加速度都很快”


来形容2025年。

他认为，2025年是全产业链全行业都在加速发展的一年，例如融资消息频发、政策密集出台、各地加速建设基础设施等。

不过变化也很快，很多在25年出现过的公司，可能过了一年就消失了，但随之而来的又是新一批的公司。

他表示，目前，星动纪元已经陆续在工业物流等工业化场景中实现了一定程度的小规模落地，将来也会去探索拓展更多新的场景，将已经验证过的场景复制到新的场景中。

关于行业难点，席悦直言，机器人规模化落地最大的难点在于数据。

真实场景的数据采集需要场景方开放、大规模投入，成本高、耗时长，光靠工程团队在自有场地采集远远不够，


必须构建“数据采集-模型闭环”的飞轮


，让机器人在真实环境中自主处理corner case，并探索人类与机器人搭配采集的混合模式。

席悦

称，公司从去年到今年


一直都在深耕物流和工业场景


，选择场景基本基于


三个逻辑


：

一、


技术模块足够标准化，场景能够完全复制。

二、


节拍、准确率、工作时间等指标明确。

三、


人类经过短时间培训就能上岗的、易上手的日结型岗位。

在关于建设行业统一测评标准方面，

他表示，


安全标准是最为迫切的。

即


既要建立共性的安全底线


，


又要针对不同的行业细化标准


，让行业在可控的范围内一边试错以便完善标准。

五、智平方张鹏：锚定半结构化场景落地，三大方向推动行业标准化

▲智平方联合创始人 张鹏

智平方的联合创始人张鹏认为，当前具身智能仍处于发展初始阶段，唯有让产品、算法与系统不断进化，才能达成行业与市场对该领域的发展期待。

关于如何看待 2025 -2026年行业的发展，张鹏表示，这一年为具身智能行业带来了强力推动，


最核心的进展是实现了场景验证的真正落地。



而

2026 年，行业的核心课题将聚焦于如何在真实场景中持续优化机器人与模型性能。

对于行业目前可能面对的难题，张鹏谈道，


当前行业面临着具身智能在真实场景的泛化能力显著不足


，模型推广应用受限，数据成本居高不下三个问题，需要通过


“真实场景 + 数据增强 + 仿真” 融合的方式


降低数据成本，推动模型、硬件、场景三者协同进化；

他觉得，唯有让系统、模型与硬件充分接受真实场景的打磨，才能实现行业规模化交付的目标。

在应用场景探索与技术落地层面，他表示，智平方2026 年将重点布局


工业


、


公共服务


两大半结构化场景，这类场景结合该公司现有的模型能力及产业链、供应链条件，已具备规模化交付基础。

例如，该公司目前推广的模块化具身智能服务空间


智魔方


，未来将在工业、文旅公共服务等场景实现更广泛的应用。

当谈及如何建设行业技术评价标准体系时，张鹏也提出了


三大核心推进方向


：

一是


亟需统一数据标准与格式，加快建设数据和智能化的标准体系；

二是


亟待建立机器人能力评测体系，参考自动驾驶 L1-L5 分级体系形成行业普遍共识；

三是


完善配套法律法规。当机器人进入各类场景之后，法律法规也需跟上，明确机器人的行为边界与事故责任。

结语：落地之前标准先行，各方正在加速推动标准化进程

从原力灵机创始人唐文斌呼吁更多同行加入Robot Challenge开源评测平台，到智平方联合创始人张鹏指出


数据格式


、


评测体系


、


法律法规


这三座标准大山，同样需要政府、企业、科研机构多方合力。

在五位嘉宾的讨论中，


“共建”


成为贯穿始终的关键词。

对具身智能行业来说，这或许意味着行业正在加速


从各自为战走向开放协同


，用共建统一评测、标准与生态，让技术更快走出实验室、走向真实场景，为全行业规模化落地铺平道路。