直击亚布力论坛|具身智能何时迎来“GPT时刻”？

在2026年亚布力中国企业家论坛第十二届创新年会上，直击“机器人”无疑是亚布全场焦点。各大科技企业携最新产品亮相未来生活展，力论具身智能（Embodied AI）从概念走向落地的坛具进程，成为与会者热议的身智时迎核心议题。

现状研判：处于“ChatGPT前夜”

尽管热度高涨，直击但具身智能的亚布大规模商业化应用尚未到来。宇树科技联合创始人陈立在7月4日的力论演讲中直言，当前行业的坛具主要瓶颈在于具身智能大模型尚未完全成熟。

他将当前的身智时迎发展阶段类比于ChatGPT发布前的1至3年，指出行业正处于积极探索的直击关键窗口期。陈立提出了具身智能迎来“ChatGPT时刻”的亚布核心量化标准：
* 场景适应性：在80%的陌生场景中；
* 指令理解力：通过语音或文字指令；
* 任务完成率：能够顺利完成约80%的任务。

技术演进：从VLA到隐空间世界模型

具身智能大模型的力论技术路线正在经历快速迭代，主流架构正从早期的坛具VLA（Vision-Language-Action）转向世界模型（World Models），旨在攻克通用泛化性难题。身智时迎

1. 宇树科技：聚焦端到端与泛化性

陈立指出，未来2-5年内，行业首要任务是构建统一的端到端机器人大模型。宇树科技正积极布局具身智能“大脑”，核心策略是通过真实场景数据采集，赋予机器人在陌生环境中自主作业的能力，减少对人工干预的依赖。其首要目标是突破大模型的泛化性瓶颈。

2. 无界动力：探索隐空间世界模型

上海眸深智能、无界动力等企业负责人均强调了隐空间世界模型的重要性。无界动力创始人兼CEO张玉峰对此进行了深度解读：
* 非像素级复刻：隐空间世界模型并非在像素或微观层面“一比一”还原世界的冗余细节。
* 聚焦因果与常识：其核心在于精准捕捉物理因果关系与高维度的常识本质。
* 终极目标：赋予机器人类人的世界认知建模能力，而非构建客观世界的完整数字孪生。

张玉峰认为，尽管隐空间世界模型技术复杂度极高，但这是通向通用具身智能的“难而正确”之路。目前，无界动力正利用当前的融资窗口期，加速补充研发资金，以支撑核心技术的突破。

落地前景：工业先行，C端待时

多位行业专家指出，具身智能的落地将呈现明显的场景差异：
* 工业场景：率先实现规模化应用。
* C端场景：仍需更长的培育周期。

量产元年与价值验证

张玉峰观察到，2025年全球人形机器人产量约为2万台，但具备实际作业能力的机器人寥寥无几。2026年被视为行业量产元年，有望实现具身智能操作从0到1的突破。

他强调，机器人落地的核心在于生产价值。今年已有企业通过直播展示机器人的实际作业能力，预计明年将出现一批“认真干活”、“稳定工作”的机器人产品，这将进一步加速行业量产拐点的到来。

硬件与算力：普及前的最后关卡

陈立补充指出，机器人的全面普及还面临三大硬件与基础设施挑战：
1. 硬件成本与寿命：需要更低成本、更高耐用性的硬件组件。
2. 制造能力：具备超大批量生产制造的能力。
3. 算力瓶颈：
* 端侧算力：面临续航、散热及成本的多重制约。
* 云端算力：存在网络延时问题，影响实时交互体验。

综上所述，具身智能正处于从技术探索向产业落地过渡的关键阶段，虽然“GPT时刻”尚未完全到来，但技术路线的收敛与场景价值的验证正在加速这一进程的到来。

(责任编辑：焦点)