具身智能 “成长”的三大烦恼

21世纪经济报道记者 林典驰 深圳报道 今年以来，人形机器人的产业化进展飞速。 从春晚上"福兮"的精彩表演，到首届人形机器人半程马拉松中"天工"的首次冲线，一时间"街头巷尾"都 在讨论人形机器人。 要支撑人形机器人与环境感知交互，就离不开具身智能技术的持续突破。尤其是大语言模型 （LLM）、视觉语言模型（VLM）以及视觉语言动作端到端模型（VLA）等关键技术的迭代创新，显 著提升了机器人在交互感知和泛化能力方面的表现。 然而，具身智能前行之路并非坦途，在数据采集、机器人形态应用以及大小脑融合等方面仍面临诸多挑 战。 因此，厂商们正在从不同的领域切入，解决以上痛点。比如，英特尔和东土科技（300353）等提出大小 脑融合解决方案，采用单一芯片架构替代双系统模式，降低整体成本及软件开发、测试、优化与部署成 本。 破解数据匮乏桎梏 1950年，艾伦·图灵首次提出"具身智能"时，并未引起轰动，直到在近两年才成为科技圈的热词。 图灵给出的基本假设是，具身智能是通过与环境交互获得知识并泛化应用能力。英伟达创始人兼CEO黄 仁勋则进一步诠释，具身智能是能够理解、推理并与物理世界互动的智能系统，预计其将成为人工智能 的下一波 ...