在近期舉辦的行業峰會上，機器人與人工智能領域的多位領軍人物齊聚一堂，圍繞技術路線、模型開源、芯片應用等核心議題展開深度探討。這場由頭部企業主導的對話，揭示了具身智能發展面臨的機遇與挑戰，也為行業協同創新指明了方向。
宇樹科技創始人王興興在發言中直言，當前機器人技術路線呈現碎片化特征，表面繁榮下實則進展緩慢。他以新能源汽車線纜革命為類比，指出機器人領域同樣存在通信架構落后的問題——工業機器人故障中近七成源于線纜問題，而減少線纜數量需依賴通信協議的突破。針對算力部署難題，他提出機器人端側算力峰值功耗應控制在100W以內，主張借鑒手機芯片架構進行優化。
對于模型開發，王興興展現出開放姿態。他透露宇樹科技已開源包含數據集、訓練代碼在內的完整世界模型，盡管該模型尚不能直接落地工廠場景。這種做法延續了OpenAI早期開源GPT-1/2的策略，旨在通過社區協作加速技術迭代。面對VLA與世界模型的技術路線之爭，他強調企業應保持實驗精神，在自主開發同時積極與第三方合作。
面壁智能CEO李大海從終端落地角度提出見解。他認為端側模型將成為Agent系統的核心編排者，其"永遠在線"的特性使其在隱私保護和實時響應方面具有不可替代性。以汽車座艙場景為例，端側模型可自主判斷是否調用云端服務，避免持續監控帶來的隱私風險。他提出端側模型需每三個月提升一倍知識密度，同時強調與芯片廠商的深度協同對降低功耗至關重要。
理想汽車智能空間研發負責人勾曉菲則聚焦汽車場景的智能化升級。他指出自動駕駛實現后，車內服務體驗將成為差異化競爭焦點。理想汽車正在拓展Agent的服務邊界，從出行相關服務延伸至生活場景，如點咖啡、繳費等。這種轉變暗合操作系統發展邏輯——用戶選擇Agent的標準將取決于其連接服務的能力。
中科創達執行總裁耿增強從行業標準建設層面提出建議。他指出當前AI應用存在嚴重碎片化問題，底層芯片、操作系統、模型框架的差異導致重復開發成本高企。雖然MCP、A2A等協作框架已有進展，但真正的突破需要建立跨終端的AI OS或統一Agent框架。他透露中科創達正與高通共建創新中心，并聯合火山引擎打造混合AI方案，推動設備間Agent協作的落地。
這場技術盛宴背后，折射出行業對具身智能的集體焦慮與期待。當被問及機器人落地時間表時，王興興將目標拆解為四個階段：固定動作演示已實現，實時動作生成預計今年底完成，陌生場景任務執行需到明年底，而達到99.9%成功率的精細操作則需數年時間。這種分階段推進的策略，或許正是行業穿越"黎明前黑夜"的關鍵路徑。
