在近期举办的行业峰会上，机器人与人工智能领域的多位领军人物齐聚一堂，围绕技术路线、模型开源、芯片应用等核心议题展开深度探讨。这场由头部企业主导的对话，揭示了具身智能发展面临的机遇与挑战，也为行业协同创新指明了方向。
宇树科技创始人王兴兴在发言中直言，当前机器人技术路线呈现碎片化特征，表面繁荣下实则进展缓慢。他以新能源汽车线缆革命为类比，指出机器人领域同样存在通信架构落后的问题——工业机器人故障中近七成源于线缆问题，而减少线缆数量需依赖通信协议的突破。针对算力部署难题，他提出机器人端侧算力峰值功耗应控制在100W以内，主张借鉴手机芯片架构进行优化。
对于模型开发，王兴兴展现出开放姿态。他透露宇树科技已开源包含数据集、训练代码在内的完整世界模型，尽管该模型尚不能直接落地工厂场景。这种做法延续了OpenAI早期开源GPT-1/2的策略，旨在通过社区协作加速技术迭代。面对VLA与世界模型的技术路线之争，他强调企业应保持实验精神，在自主开发同时积极与第三方合作。
面壁智能CEO李大海从终端落地角度提出见解。他认为端侧模型将成为Agent系统的核心编排者，其"永远在线"的特性使其在隐私保护和实时响应方面具有不可替代性。以汽车座舱场景为例，端侧模型可自主判断是否调用云端服务，避免持续监控带来的隐私风险。他提出端侧模型需每三个月提升一倍知识密度，同时强调与芯片厂商的深度协同对降低功耗至关重要。
理想汽车智能空间研发负责人勾晓菲则聚焦汽车场景的智能化升级。他指出自动驾驶实现后，车内服务体验将成为差异化竞争焦点。理想汽车正在拓展Agent的服务边界，从出行相关服务延伸至生活场景，如点咖啡、缴费等。这种转变暗合操作系统发展逻辑——用户选择Agent的标准将取决于其连接服务的能力。
中科创达执行总裁耿增强从行业标准建设层面提出建议。他指出当前AI应用存在严重碎片化问题，底层芯片、操作系统、模型框架的差异导致重复开发成本高企。虽然MCP、A2A等协作框架已有进展，但真正的突破需要建立跨终端的AI OS或统一Agent框架。他透露中科创达正与高通共建创新中心，并联合火山引擎打造混合AI方案，推动设备间Agent协作的落地。
这场技术盛宴背后，折射出行业对具身智能的集体焦虑与期待。当被问及机器人落地时间表时，王兴兴将目标拆解为四个阶段：固定动作演示已实现，实时动作生成预计今年底完成，陌生场景任务执行需到明年底，而达到99.9%成功率的精细操作则需数年时间。这种分阶段推进的策略，或许正是行业穿越"黎明前黑夜"的关键路径。
