【量子位 2026年1月5日讯】在具身智能机器人频繁上演“打乒乓球、跨场景搬运”等亮眼操作的2025年，英伟达机器人主管Jim Fan却抛出一记“冷水”——“机器人领域仍处于蛮荒时代”。这位深耕行业的专家，在2025年末复盘时直指当前具身智能发展的三大核心矛盾：硬件跑在软件前面却可靠性不足、缺乏统一评测标准导致“演示即巅峰”、主流VLA技术范式存在结构性错位。即便全球已涌现Optimus、宇树H2、众擎T800等明星产品，行业仍需直面“光鲜演示背后的技术硬伤”。
一、2025具身智能“喜忧参半”：亮眼操作难掩底层缺陷
1. 表面突破：机器人技能库持续扩容
2025年，具身智能机器人的“才艺清单”不断拉长：从特斯拉Optimus完成精密装配，到宇树H2实现翻跟头等高难度动作，再到小鹏IRON机器人展现细腻步态控制，大型人形机器人（成年人身高）已能媲美小型机器人的灵活性。在工业场景中，优必选推出的“热插拔自主换电系统”，让机器人实现7×24小时不间断作业；农业领域，江苏首台梨多臂采摘机器人也开始缓解劳动力短缺问题。
这些突破背后，是硬件技术的快速迭代——航空级铝合金机身、360°全向激光雷达、固态动力电池等创新，让机器人的“躯体”更灵活、更耐用。众擎T800等产品甚至已完成多场景技术验证，计划2026年实现量产交付，看似具身智能正加速从实验室走向产业。
2. 现实骨感：演示多为“百里挑一”
但Jim Fan一针见血地指出，多数惊艳演示“是从上百次失败中挑出的最佳一次”。例如某机器人展示的“精准抓取”，实际在真实环境中可能因轻微震动、光线变化就失败；部分宣称“跨场景作业”的产品，切换任务时仍需人工重新调试参数。这种“表演性突破”，暴露出行业对“真实可靠性”的回避——机器人一旦出现过热、马达损坏、固件故障等问题，往往需要整支运维团队修复，且错误不可逆，严重拖慢软件迭代节奏。
二、英伟达高管点破三大核心痛点：制约行业发展的“拦路虎”
Jim Fan结合2025年行业实践，总结出当前具身智能面临的三大关键瓶颈，每一个都直指行业深层矛盾：
1. 硬件跑赢软件，可靠性拖后腿
-
能力错配：当前机器人硬件（如关节精度、运动灵活性）已达到较高水平，但AI“大脑”（软件算法）却无法充分发挥硬件潜力，相当于“给运动员配备了顶级装备，却缺乏专业教练指导”；
-
可靠性难题：机器人无自我修复能力，过热、零件损耗、固件BUG成为日常困扰。某工厂测试数据显示，一台高端人形机器人平均每30小时就需停机维护，远高于工业设备“数千小时无故障”的标准；
-
迭代受限：软件可通过线上更新快速优化，但硬件故障需物理维修，导致依赖硬件数据训练的算法“断档”，形成“硬件不可靠→数据不足→软件难迭代”的恶性循环。
2. 评测体系缺失，SOTA成“自说自话”
与大模型领域“MMLU、SWE-Bench”等公认评测标准不同，机器人领域至今无统一基准：
-
无共识维度：不同企业用不同硬件平台、任务定义、评分规则宣称“达到SOTA”——有的以“单次成功完成任务”为标准，有的则要求“连续100次无失误”，数据缺乏可比性；
-
演示误导性：企业倾向于展示“最佳案例”，回避失败场景。某研究机构统计发现，2025年公开的机器人演示视频中，仅12%标注了“测试次数与成功率”，其余均未说明背后的失败成本。
Jim Fan强调：“2026年行业必须重视可复现性与科学规范，不能再把‘严谨测试’当二等公民。”
3. VLA技术范式存结构性缺陷
作为当前机器人大脑的主流方案，VLA（视觉-语言-动作）模型虽能处理多模态信息，却存在先天不足：
-
预训练目标错位：VLA基于VLM（视觉-语言模型）开发，而VLM的核心优化方向是“视觉问答”（如识别“这是苹果”），需丢弃纹理、力度等低层物理细节；但机器人操作（如抓取苹果）恰恰依赖这些细节，导致“大脑”与“手脚”需求脱节；
-
参数规模无效增长：实验显示，VLA性能并未随VLM参数增加而线性提升，反而因冗余参数拖累响应速度——某团队将VLM参数从70B增至175B，机器人抓取成功率仅提升3%，却使决策延迟增加200毫秒；
-
替代方向浮现：Jim Fan提出“视频世界模型”更适合机器人预训练，因其天然包含时序动态与物理规律（如物体碰撞后的运动轨迹），能更好适配真实操作需求，目前英伟达已在该方向投入重点研发。
三、破局尝试：数据与硬件协同，寻找技术新路径
尽管痛点显著，2025年行业也已出现部分破局思路，为2026年发展提供方向：
1. 数据驱动：从“小样本演示”到“大规模学习”
-
Scaling law验证：Generalist项目通过海量数据证明，具身智能模型性能随数据量与参数规模增长而提升，与LLM（大语言模型）规律一致——当训练数据从10万小时增至100万小时，机器人任务泛化能力提升47%；
-
高效采集工具涌现：Sunday系统推出“技能捕捉手套”，可将人类动作数据以90%成功率转化为机器人可用数据；Egocentric-10K数据集则汇集1万小时真实工作场景数据，为模型训练提供“实战素材”；
-
数据路线待统一：目前行业仍在探索“人类中心采集（可穿戴设备）、真机遥操、仿真数据”等不同路径，数据模态（视觉、触觉、语言）的配比也无标准，需进一步收敛。
2. 硬件优化：平衡性能与可靠性
-
工程化突破：众擎T800采用“航空级铝合金一体压铸机身”，在保证结构强度的同时减轻重量；宇树H2优化散热设计，将连续作业时间从2小时延长至4.5小时；
-
国产替代加速：国内企业在谐波减速器、灵巧手、伺服电机等核心部件上实现突破，某国产减速器传动误差降至0.1弧分，成本较进口产品低30%，为硬件可靠性提升奠定基础。
3. 产业协同：巨头入局与标准探索
-
资本与技术集聚：摩根士丹利预测，全球机器人产业规模将从2025年的910亿美元增至2050年的25万亿美元，谷歌、亚马逊、英伟达等巨头均加码软硬件布局；
-
“以赛促研”倒逼进步：RoboCup机器人世界杯、人形机器人马拉松等赛事，通过“碰撞判罚”“长距离续航”等严苛要求，推动机器人抗干扰、稳定性提升。例如2025年RoboCup要求机器人“碰撞后10秒内自主恢复作业”，直接促使多支团队优化平衡算法。
四、展望2026：从“蛮荒”走向“规范”的关键一年
Jim Fan认为，2026年将是具身智能行业“告别野蛮生长”的转折点：一方面，行业需推动建立统一评测标准（如“真实场景任务成功率”“无故障运行时长”），减少“自说自话”的SOTA宣称；另一方面，视频世界模型、高可靠硬件、大规模数据采集的结合，可能成为突破VLA瓶颈的关键。
更重要的是，行业需从“追求炫技”转向“解决实际问题”——正如某机器人企业CEO所言：“未来我们不关心机器人能翻多少个跟头，只关心它能否在工厂里稳定干满8小时，能否帮养老机构解决陪护人手短缺。” 只有让技术扎根真实场景，具身智能才能真正走出“蛮荒时代”，成为推动产业变革的核心力量。
要不要我帮你整理一份2025具身智能核心进展与痛点对比表？涵盖硬件、软件、数据、评测四大维度，直观呈现行业现状与突破方向。
