行业热度与争议 - 人形机器人成为年度热门科技 但行业存在显著争议 [1] - 行业活动频繁 包括机器人展会及WAIC等大型会议均增设机器人展区 [1] - 金沙江创投朱啸虎等观点认为人形机器人存在泡沫 [3] 技术发展现状 - 机器人演示能力快速提升 从4月跑步到8月举办运动会 [1] - 实际应用存在明显缺陷 例如无法完成开门等基础动作 [3] - 技术路线尚未统一 强化学习与世界模型等方向存在分歧 [8] - 行业终极目标是提升生产力 使机器人参与劳动 [8] 数据瓶颈问题 - 模型训练需要100亿至1万亿Token数据 但当前数据量严重不足 [10] - 最大公开数据集仅约10亿规模 远低于需求 [10] - 数据短缺导致任务种类有限 泛化能力差 [12] - 宇树科技确认数据问题是具身智能发展的核心挑战之一 [12] - VLA模型面临真实世界交互数据不足的困境 [12] 云端解决方案 - 云端平台成为行业新趋势 英伟达Cosmos模型采用合成数据训练 [16] - 华为云CloudRobo平台通过数字孪生技术生成虚拟训练环境 [16] - MetaEngine引擎实现低人工化的物理场景数字重建 [19] - 合成数据可提升训练效率 未来将占训练数据绝大部分 [19] - 虚拟训练大幅降低试错成本 加速技能学习过程 [21][22] - 云端训练效率远超本地 算力保障可实现持续高强度训练 [22] 标准化与协同 - 行业存在标准混乱问题 各厂商系统接口不统一 [26] - 华为云推出R2C协议作为机器人界统一接口标准 [26] - 国家创新中心及拓斯达等头部厂商已加入R2C生态 [26] 算力架构演进 - 云端计算适用于复杂场景识别与任务规划等重型运算 [28] - 云本体化使机器人更轻量化且成本更低 [28][30] - 宇树科技王兴兴强调分布式集群算力是未来方向 [30] - 华为发布Atlas超节点产品 支持8192至15488张昇腾卡 [30] - 超节点集群算力规模达百万卡级 为行业提供顶级算力支持 [30] 发展路径展望 - 技术手段应服务于机器人参与社会实践的核心目标 [32] - 行业需要优先建设基础设施而非争论技术路线 [33] - 务实推进基础建设将促进行业整体发展速度与深度 [33]