2025年，被業(yè)界廣泛視為具身智能機器人量產(chǎn)元年。在這一年，具身智能機器人領(lǐng)域發(fā)展迅猛，機器人已逐漸滲透到人類社會的方方面面。無論是工業(yè)制造、物流倉儲，還是生物醫(yī)療、商業(yè)服務，都能看到它們的身影。然而，在這看似繁榮的發(fā)展背后，具身智能機器人也面臨著諸多亟待解決的問題。?

賽場表現(xiàn)暴露技術(shù)短板?

在今年的多場機器人專業(yè)賽事中，具身智能機器人的表現(xiàn)不盡如人意。一個多月前，在北京亦莊舉行的人形機器人馬拉松賽上，多臺參賽設(shè)備接連摔倒，這一畫面無情地暴露出智能化表象下的技術(shù)短板。而在2025年美國亞特蘭大ICRA WBCD 2025現(xiàn)場，機器人的操作同樣顯得有些“笨拙”。一臺星海圖雙臂機器人緩慢地將網(wǎng)球放入包裝紙箱內(nèi)，半人形結(jié)構(gòu)的ARX機器人反復開合保鮮盒卡扣，松靈機器人在模擬科學實驗桌上進行硅膠柱安裝和透明試管操作，這些看似簡單的任務，對機器人來說卻充滿挑戰(zhàn)，與人類夢想中的“具身智能”仍存在較大差距。?

這一系列現(xiàn)象戳破了市場長期以來的非理性期待。在資本的狂熱涌入下，部分具身智能企業(yè)缺乏實際應用支撐，估值卻短時間暴漲，這種不平衡之下顯然危機潛伏。不過，具身智能廠商也在積極行動，加速收斂各自路徑，努力突破技術(shù)瓶頸。?

智慧“嬰兒期”：反應與決策的困境?

當前，具身智能機器人的智慧水平尚處“嬰兒期”，“反應遲鈍”成為其一大顯著問題。由于傳感器精度、算法效率等多方面的限制，機器人在面對復雜多變的環(huán)境時，無法快速準確地感知和理解周圍信息。例如，在動態(tài)的物流倉儲環(huán)境中，機器人難以迅速對新出現(xiàn)的障礙物或人員行動做出反應，導致運輸路徑規(guī)劃不合理，甚至出現(xiàn)碰撞等情況。?

自主決策能力低也是具身智能機器人面臨的一大難題。目前，大多數(shù)機器人在執(zhí)行任務時，多依賴遙控操作，難以根據(jù)環(huán)境變化自主做出最優(yōu)決策。以工業(yè)制造場景為例，當生產(chǎn)線上出現(xiàn)產(chǎn)品規(guī)格臨時調(diào)整等突發(fā)狀況時，機器人往往無法自主調(diào)整操作流程，需要人工重新設(shè)置參數(shù)和下達指令，這大大限制了生產(chǎn)效率的提升和機器人應用范圍的拓展。?

場景落地：驅(qū)動發(fā)展的“增長飛輪”?

業(yè)內(nèi)人士普遍認為，場景落地是具身智能機器人發(fā)展的關(guān)鍵所在，場景和數(shù)據(jù)是驅(qū)動其成長的“增長飛輪”。不同的應用場景對機器人的功能和性能提出了多樣化的需求，而在實際場景中不斷積累的數(shù)據(jù)，則為機器人的算法優(yōu)化和智能提升提供了“養(yǎng)分”。?

在工業(yè)制造領(lǐng)域，雖然機器人的應用相對普及，但仍存在諸多未被充分自動化的環(huán)節(jié)。例如，在物流封裝環(huán)節(jié)，商品形態(tài)多樣，封裝工藝復雜，單臂操作有局限，傳統(tǒng)雙臂方案靈活性不足，自動化技術(shù)還未能有效覆蓋，全球不少倉儲中心仍依賴大量人工操作來完成裝箱和封裝。但也正是這些痛點，為具身智能機器人提供了廣闊的發(fā)展空間。通過在工業(yè)場景中的不斷實踐和數(shù)據(jù)積累，機器人能夠更好地適應結(jié)構(gòu)化明顯、工作環(huán)境相對穩(wěn)定的廠房車間，實現(xiàn)從“指令執(zhí)行”向“智能自主”的跨越。?

生物醫(yī)療領(lǐng)域同樣對具身智能機器人有著迫切需求。在制藥領(lǐng)域的實驗場景中，試管操作、移液器使用等重復性基礎(chǔ)工作耗費人力，且面臨操作一致性與精度的挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有機器人末端執(zhí)行器自由度有限，智能化和靈巧操作能力受限，很難模仿人手在操作生物樣品時所展現(xiàn)出的高柔韌性和靈巧性。然而，一旦機器人能夠在這一領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破，將極大地提高制藥研發(fā)的效率和質(zhì)量。?

家庭服務場景則是具身智能機器人的終極目標之一。鋪桌布、食品封裝保鮮盒等看似簡單的日常操作，對于機器人來說卻動作復雜、操作流程長，且缺乏相關(guān)訓練數(shù)據(jù)集和demo。但隨著技術(shù)的不斷進步和數(shù)據(jù)的持續(xù)積累，部分公司已經(jīng)開始在這一領(lǐng)域試水，未來家庭服務有望成為具身智能機器人的重要應用方向。?

數(shù)據(jù)收集：各地行動與合成數(shù)據(jù)應用?

為了獲取更多用于機器人訓練的數(shù)據(jù)，各地紛紛采取行動。一種全新的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施——開源訓練場應運而生。開源訓練場通過模擬真實世界的復雜場景與任務需求，為人形機器人提供訓練、測試與研發(fā)的綜合性環(huán)境，提升人形機器人的智能水平、運動能力及算法迭代效率。四川省人工智能研究院高級研究員、四川具身人形機器人科技有限公司首席執(zhí)行官馮振宇直言，就目前技術(shù)發(fā)展趨勢看，數(shù)據(jù)資源就好比是農(nóng)耕時代的土地資源、現(xiàn)代社會的電力資源，其重要性不言而喻。?

然而，大規(guī)模真機數(shù)據(jù)的采集成本高昂，需要投入大量的人力、物力和時間資源，數(shù)據(jù)標注和采集設(shè)備都存在門檻。同時，物理世界的運行規(guī)律錯綜復雜，數(shù)據(jù)采集往往難以全面反映所有相關(guān)的物理現(xiàn)象與知識。尤其是在復雜的力學環(huán)境中，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)采集手段難以精準捕捉所有細微的力學變化與影響因素，這將影響到數(shù)據(jù)的完整性和準確性。?

面對真機數(shù)據(jù)采集的困境，行業(yè)開始嘗試使用合成數(shù)據(jù)用于訓練。合成數(shù)據(jù)是通過計算機模擬生成的數(shù)據(jù)，它可以在一定程度上彌補真機數(shù)據(jù)的不足，降低數(shù)據(jù)采集成本，同時還能生成一些在現(xiàn)實中難以獲取的數(shù)據(jù)場景。例如，通過仿真軟件模擬機器人在各種極端環(huán)境下的運行情況，為機器人應對復雜場景提供更多的訓練素材。?

從走入千家萬戶的掃地機器人，到餐廳、酒店常見的配送機器人，再到“進廠打工”的工業(yè)機器人，具身智能產(chǎn)品正加速滲透進生產(chǎn)生活的各個場景。在五八智能科技（杭州）有限公司，工作人員展示了一段四足機器狗在濃煙滾滾的大樓中敏捷行動的視頻。利用先進的傳感系統(tǒng)，機器狗能將火場中探測到的著火點、煙霧毒性、被困人員位置等信息及時傳送給后方指揮中心，還能運送救援保障物資，幫助被困人員自救。此外，在工業(yè)制造領(lǐng)域，具身智能的應用提高了生產(chǎn)效率，保障了安全生產(chǎn)；在醫(yī)療行業(yè)，智能醫(yī)療設(shè)備搭載具身智能技術(shù)，能夠在醫(yī)生進行穿刺介入手術(shù)時精準識別目標病灶并規(guī)劃最佳穿刺路徑，提高手術(shù)精準度和效率。