a16z 最新洞察：具身智能从 Demo 到落地，必须跨越的5个鸿沟

在精心剪辑的视频中，机械臂优雅地操作陌生物体，人形机器人穿行于复杂地形，策略模型在从未见过 的环境中完成任务。每一次发布会，都会引发关于模型架构、训练规模、算力消耗和基准测试成绩的讨 论。 过去两年，机器人行业出现了一种高度重复的场景。 但如果我们关掉聚光灯，问几个甚至有些"扫兴"的问题： 这个演示拍了多少次？如果把摄像机向左移动六英寸，系统还能成功吗？以及它是否真的离开过实验 室？ 这些看似"扫兴"的问题，恰恰构成了机器人技术从"看起来可行"走向"真正可用"的分水岭。 不久前，a16z 投资人 Oliver Hsu 专门撰文，从工程、部署和运营视角，系统性梳理了制约具身智能规 模化落地的关键因素。 他的核心判断并不指向"模型不够强"，而是指出：真正的瓶颈，出现在研究成果走向生产系统的那一段 路上。 今天，我们就从这篇文章出发，拆解机器人技术在现实世界中迟迟难以铺开的真正原因。 从一个被反复忽略的事实说起 如果部署迟迟没有发生，并不意味着研究停滞。恰恰相反，机器人学习可能正处在近十年来最活跃的阶 段。 视觉–语言–动作（VLA）模型的出现，是一次范式级变化。 它不再把机器人控制视为孤立的运动规划问题，而是引入 ...