具身智能加速落地真实场景，数据瓶颈与产业突围同步演进

赛事折射趋势，机器人进入“实用型”阶段

2025年6月，上海举办了一场以“劳动最光荣”为主题的国际人形机器人技能大赛，标志着中国具身智能发展正在从“表演型”向“实用型”转变。比赛项目涵盖汽车贴标、衣物折叠、垃圾清理、商品扫码等工业与生活场景，强调机器人在真实环境中的任务执行能力。参赛者普遍认为，这些动作虽对人类而言简单，但对机器人来说却涉及视觉、触觉、运动控制等多个系统的协同运作，是迈向实际应用的重要一步。

赛事不仅是技术展示平台，也成为连接企业与需求方的桥梁。例如，有企业现场提出将机器人接入自动售卖机系统，实现在办公楼内的订单处理、取货与配送全流程自动化。这类需求表明，市场对于机器人落地的期待已从“能否做到”转向“如何做稳”。

数据瓶颈凸显，合成路径成为破局关键

尽管具身智能技术进步显著，训练数据匮乏仍是限制其发展的主要障碍。相比大语言模型可依赖数十亿条文本数据进行训练，具身智能所需的多模态数据量仍处于百万级水平，存在数量级上的差距。这种“数据荒”直接制约了模型泛化能力和场景适应性。

为应对这一难题，行业内开始广泛采用合成数据技术。通过模拟环境生成视觉、动作轨迹等信息，企业能够大幅扩展训练样本库。银河通用机器人推出的GraspVLA抓取大模型即完全基于10亿级别合成数据训练，并成功应用于无人药店场景，完成药品拣选、打包和分发全过程。虽然触觉、温度等非视觉数据的生成仍面临挑战，但合成路径已被视为短期内最具可行性的解决方案。

全球竞合格局初现，中国产业链优势明显

从全球来看，美国在算法与芯片领域保持领先，欧洲侧重于工业场景应用，而中国则凭借完整的制造体系和快速迭代能力，构建起覆盖“大脑—小脑—本体”的全栈式技术生态。国内涌现出宇树、智元、银河通用等一批代表性企业，在感知、控制、驱动等核心模块上实现自主可控，并在国际市场获得认可。

目前，我国已有超过100家人形机器人整机企业，围绕通用型与专用型路线展开差异化探索。部分企业聚焦工业场景，提升负载与续航能力；另一些则瞄准服务与康复医疗领域，打造岗位化、场景化的专业机器人产品。这种多元并行的发展模式，有助于形成具有中国特色的具身智能创新生态。

未来展望：五年示范落地，十年迈向通用化

专家普遍认为，未来5至10年将是具身智能发展的关键窗口期。短期内，机器人将在特定B端场景如工厂装配、农业采摘、社区护理等领域率先实现规模化应用。而在更远期，通用型机器人或将在家庭护理、复杂作业等长序列任务中逐步成熟。

中国工程院外籍院士张建伟指出，技术预测往往呈现“近期悲观、远期乐观”的特点。当前具身智能虽仍处早期，但随着数据积累、算法优化与硬件升级的协同推进，其商业价值将不断释放，成为智能制造、智慧服务等领域的新增长极。

对于希望深入了解智能制造产业资本运作与并购重组的专业人士而言，【智能制造产业资本运作与并购高级研修班】提供了一个系统学习与资源整合的高端平台。课程联合中国社会科学院及地方智库资源，旨在培养具备战略视野与资本运作能力的高级管理人才，助力智能制造企业在复杂市场环境中实现跨越式发展。更多详情，请访问这里。

免责声明：本文内容基于公开资料整理，不构成任何投资建议。版权属于原作者，如有侵权请及时联系我们删除。