具身智能行业现状 - 国内外科技大厂纷纷布局具身智能领域，数亿级融资频繁 [1] - 世界机器人大会（WRC 2025）展示200余家企业的产品落地能力，包括宇树科技Unitree G1机器人拳击赛、银河通用机器人Galbot零售场景应用等 [1] - 行业技术路径从大语言模型（LLM）向多模态模型（VLA）演进，推动机器人复杂交互能力 [4] 具身智能技术定义 - 具身智能通过实体产品（如机器人）实现"感知-行动"学习，模拟人类与环境交互的决策能力 [2] - 与非具身智能（如AlphaGo）相比，具身智能强调物理世界实践性学习，而非纯数据驱动的概念性学习 [2] - 上海交通大学教授卢策吾提出"第三人称智能"与"人类视角智能"的区分框架 [2] 数据瓶颈与挑战 - 行业面临多模态数据稀缺问题，主因是采集成本高（需视觉/触觉/力觉等传感器）和规模不足 [5][7] - 数据孤岛现象严重：企业间数据格式不统一且因隐私/成本拒绝共享，导致重复投入和资源浪费 [8] - 合成数据使用比例达80%-90%（具身智能领域），显著高于自动驾驶的30%-40% [10] 合成数据应用 - 合成数据通过Sim-to-Real技术模拟虚拟环境，成本比真实数据低且无需人工标注 [9] - 局限性包括可能生成不合理场景，环境细节差异（如光照）易导致AI行为偏差 [12] - 当前主流策略是"合成数据为主+真实数据为辅"，需对齐时空维度以优化训练效果 [12] 商业化前景 - 人形机器人被视为具身智能最佳载体，但量产落地仍需数年时间 [12] - 训练成本和生产成本过高是制约商业化进度的核心因素 [12] - 行业仍处训练阶段，未来生产力将决定竞争格局 [12]