在鼎好大厦A座二层的具身智能训练场内，机械臂与仿人机器人正以毫米级精度完成复杂操作。这个由智源研究院具身智能组搭建的实验平台，汇聚了三十余家合作企业的技术成果，成为观察人工智能前沿突破的重要窗口。作为新型研发机构，智源研究院通过构建"技术操作系统"的独特定位，为产业界提供底层模型支持，这种模式使其对技术演进路径形成独特洞察。
研究院院长王仲远在接受专访时强调，具身智能发展应遵循"专用到通用"的渐进路径。他指出当前行业存在两大焦点：一方面担忧技术商业化过程中的需求真实性，另一方面欣喜于资本市场形成的价值共识。这种矛盾恰恰印证了产业正处于螺旋式上升的关键阶段，技术突破与产业落地正在形成良性互动。
针对AI领域广泛讨论的泡沫争议，王仲远提出不同观点。他认为AI与过往技术泡沫的本质区别在于真实需求支撑，当前争议源于技术成熟度与市场预期的时间错配。从技术本质看，AI正在推动"智力基础设施化"的革命，这种变革的长期价值远未被充分认知。对于公众感知的技术停滞现象，他解释称2025年下半年已出现多模态技术的新突破，只是尚未通过现象级产品完成市场转化。
在具身智能自主化路径方面，研究院提出"数据闭环"理论。王仲远以围棋模型与自动驾驶的差异为例，说明专用模型向通用模型演进的必要性。他建议创业公司优先攻克特定场景，通过7×24小时稳定运行积累数据资产，逐步构建技术护城河。这种策略既能降低初期研发风险，又能为后续技术迭代提供真实场景验证。
数据要素在具身智能发展中的核心地位得到重点强调。研究院通过与企业建立数据共享机制，在不侵犯用户隐私的前提下，将场景化数据反哺至基础模型训练。这种"产研协同"模式既解决了企业数据孤岛问题，又避免了学术机构脱离实际需求的闭门造车，形成技术突破与产业落地的双向驱动。
面对创业热潮，王仲远给出务实建议：初创企业应避免盲目追求"万能机器人"概念，转而聚焦真实场景的深度开发。他透露智源研究院通过开源基础模型，已为合作伙伴降低60%以上的研发成本，这种风险共担机制正在重塑产业创新生态。对于人才标准，他提出"三维评估体系"：跨学科知识储备、长期价值认同以及团队协作密度，这三个要素构成技术突破的关键支撑。
在产业发展节奏判断上，王仲远明确指出消费级家庭机器人尚需时日。他解释称，硬件迭代需要千万级出货量支撑，这要求产业先在工业场景完成规模化验证。只有通过"量产-反馈-优化"的持续循环，才能解决可靠性、成本等关键问题。这种基于真实需求的渐进式发展，正在构建中国具身智能产业的独特优势。
