在近期举办的世界人工智能大会上，物理AI成为科技企业竞相展示的核心方向，其中具身智能领域的发展尤为引人注目。智元科技联合觅蜂科技在论坛中指出，当前机器人实现物理世界"开箱即用"仍面临数据瓶颈——具身数据规模与语言模型预训练语料存在超万倍差距，这一论断引发行业热议。
据智元具身业务部负责人姚卯青分析，要使机器人达到70%-80%的日常任务成功率，至少需要1亿小时的场景数据支撑。对比语言模型领域已积累的100万亿token语料（约合100亿小时语音数据），具身智能的数据获取难度呈指数级增长。物理世界的复杂性导致数据采集面临噪声干扰强、信息冗余高等挑战，这成为制约技术突破的关键因素。
针对数据困境，智元构建了"预训练-后训练-持续学习"的三阶段技术架构。通过整合视觉语言动作（VLA）与世界动作模型（WAM）两条技术路线，该公司推出了GO-2基座模型、Act2Goal世界模型等创新成果。其数据子公司觅蜂科技打造的MEgo系列采集终端，已形成覆盖数据采集、治理、仿真到真机训练的全链路基础设施，构建起分层数据供给体系。
在应用落地层面，智元展示了多场景突破：精灵G2 Max机器人与京东物流合作的仓储作业场景实现行业首次部署，可自主完成芯片料盘抓取转运；远征A3人形机器人在大型展会承担讲解、接待、新闻播报等任务；灵犀X2则化身智能导览员提供导航服务。这些部署案例覆盖半导体生产、公共服务、商业导览等多个领域，验证了技术方案的适应性。
产能扩张与商业化进程同步加速。智元第15000台具身智能机器人下线后立即交付龙旗科技工厂，从万台量产到1.5万台仅用时三个月。通用业务部总裁王闯透露，公司正通过本地化合作开拓海外市场，重点布局欧洲、北美、日韩等老龄化严重地区，针对当地劳动力短缺痛点提供定制化解决方案。
尽管行业呈现爆发式增长，姚卯青坦言技术仍处于早期阶段。对于与京东等科技巨头的竞争关系，他持开放态度："物理世界的数据天然碎片化，京东的零售物流场景、近百万员工都是宝贵的数据资源池。"这种观点折射出行业共识——单靠企业孤军奋战难以突破数据壁垒，跨界合作将成为技术跃迁的关键路径。
展会现场，60台不同型号机器人同时运行的壮观场景，印证着具身智能从实验室走向产业化的加速度。当被问及行业泡沫问题时，相关负责人表示："人才和资本的聚集正在加速技术迭代，这种'热度'对早期行业而言是必要养分。"目前智元已形成覆盖算法、仿真、真机训练的完整技术闭环，其数据飞轮机制更实现了执行-回流-更新的自动化迭代。
