今年，人形机器人成为科技领域最受瞩目的赛道之一，但其发展过程却伴随着持续的争议。从春晚机器人集体表演秧歌，到4月完成马拉松跑步、8月参与机器人运动会，再到世界人工智能大会（WAIC）等展会中机器人占据核心展区，行业热度持续攀升。然而，在技术突破与资本涌入的表象下，关于“人形机器人是否为泡沫”的质疑声从未停歇。
争议的核心直指行业痛点。金沙江创投朱啸虎年初直言“人形机器人是泡沫”，网友也普遍调侃：视频中的机器人“上天入地”，现实里却连开门都困难。这种反差背后，是具身智能产业尚未突破的关键瓶颈。技术路线分歧首当其冲——强化学习与世界模型之争、数据与模型的优先级之争，导致行业资源分散，难以形成合力。而更严峻的问题在于数据匮乏：当前公开数据集规模仅约10亿Token，远低于模型智能涌现所需的百亿级门槛。训练量不足直接导致机器人任务种类单一、泛化能力薄弱，实验室中的“完美表现”在真实场景中往往失效。
数据瓶颈已成为具身智能从实验室走向工厂与家庭的最大障碍。以VLA模型为例，其与真实世界交互的数据严重不足，导致机器人难以适应复杂环境。宇树科技创始人王兴兴在外滩大会上指出，数据问题已成为制约行业发展的核心挑战之一。银河通用创始人王鹤更预测，未来训练数据中合成数据占比将超过九成，但合成数据的生成需要长期技术积累，普通企业难以复制。
面对困境，行业开始探索云端解决方案。华为云推出的CloudRobo具身智能平台，通过构建与现实物理世界完全一致的数字孪生环境，在云端生成海量标注数据，涵盖RGB图像、深度信息、时序数据等。其自研的metaEngine引擎可自动完成场景重建，大幅降低人工成本。在训练阶段，机器人可在虚拟世界中通过模仿学习完成“虚拟劳动”，试错成本归零，训练效率指数级提升。据演示，基于该平台训练的双臂机器人可在分光盒中完成高精度操作，成功率超90%；埃夫特工业喷涂臂能快速适应新零件喷涂，乐聚人形机器人则可胜任汽车产线搬运任务。
云端方案的优势不仅限于数据生成。华为云提出的R2C（Robot to Cloud）协议，被视为机器人领域的“Type-C”接口。通过统一通信标准，预置该接口的机器人可实现“即插即用”，打破行业生态割裂现状。目前，国家地方共建人形机器人创新中心、拓斯达、优艾智合等头部企业已加入协议，推动行业标准化的进程显著加速。
当然，云端并非万能解药。对实时性、安全性要求极高的场景，本地计算仍具不可替代性；人形机器人受限于算力规模，未来需依赖分布式集群算力支撑。华为最新发布的Atlas 950 SuperPoD与Atlas 960 SuperPoD超节点，分别支持8192及15488张昇腾卡，算力规模全球领先，其超节点集群更可扩展至百万卡级别，为具身智能提供算力基础设施保障。
技术争议终将随时间沉淀，而具身智能的价值需在真实场景中验证。无论是拧紧螺丝、搬运物料，还是焊接作业，机器人终将走出实验室，接受社会实践的检验。当前，行业更需要的是“修路者”——通过构建云端基础设施、统一行业标准，为技术落地铺平道路。毕竟，道路畅通后，创新者才能跑得更快、更远。
