在近期由香港大学北京中心与华映资本联合举办的“2026具身智能夏季Demo Day”活动上，具身智能领域的发展现状与未来方向成为焦点。八家专注于开源生态、数据基建、类脑视觉、低空安全及消费硬件的创新企业齐聚一堂，共同探讨这一前沿领域的突破与挑战。
当前，具身智能的本体构型已趋于稳定，但模型技术路线仍存在争议。行业普遍认为，数据短缺是制约发展的关键因素。国家万人计划科技领军人才、香港大学名誉教授齐俊桐指出，大语言模型缺乏“物理的锚”，在物理世界中的应用尚未经过充分检验。他提出，智能发展可分为三个阶段：数据智能解决逻辑关系，机器智能引入空间和时间关系，而具身智能则需处理力、交互等更复杂的关系。
华映资本董事总经理刘天杰补充道，语言模型擅长处理离散问题，而物理世界是非离散的，这导致现有架构在物理应用中“根基不稳”。齐俊桐通过对比自动驾驶与具身智能，进一步说明数据采集的难度。他表示，自动驾驶通过“拒绝交互”简化问题，而机器人必须理解交互对象的物理特性，这需要大量数据支持，但目前这类数据极为稀缺。
为突破数据瓶颈，齐俊桐提出三种路径：一是依赖大规模数据训练；二是借鉴自动驾驶模式，边执行任务边采集数据；三是利用领域知识引导训练。他强调，将人类积累的物理世界知识融入训练过程，可提升机器人的适应性。香港大学计算与数据科学学院助理院长李弘扬则认为，规模法则在机器人领域同样适用，但前提是拥有大量开放的高质量数据。他推崇“全身智能”（WBI）概念，并指出通过数采设备在家庭等开放环境中采集数据，有助于实现数据多元化。
数据缺口也催生了第三方数据服务市场的兴起。灵御智能作为具身智能第三方真机数据提供者，专注于为缺乏机器人本体但需训练模型的公司提供数据支持。该公司将机器人部署到真实工作场景中，通过云端一体的数据调度层自动采集和存储数据，预计今年累计采集10万小时真机数据，明后年将增至1000万小时，以构建数据优势。
在机器人发展路径上，齐俊桐反对直接追求L4级别的完全自主机器人，认为当前技术无法实现接管率低于2%的目标。他主张采用渐进路线，从L0到L2再到L4，确保机器人在较长时间内保持“易用性”。华映资本投资副总裁刘雪聪则认为，人形机器人短期内难以替代人类，更看好机器人应用于人类无法到达或成本高昂的场景，如海、陆、空、天等领域。工业场景因对机器人节拍要求高、成本敏感，投资相对谨慎。
对于三年内的落地预期，刘雪聪看好家庭特定任务，如遛狗、给宠物添粮喂水、整理杂物等。齐俊桐则认为，传统工业机器人难以解决的工厂场景将率先取得突破。晰见科技创始人杨哲宇提出另一种思路：通过视觉检测真实世界并用指令影响人类，如流水线安全帽检测，可能率先实现商业化。
商业模式方面，刘雪聪强调，未来机器人需从“一种机器人应对一种任务”转向“一种策略应对多种任务”，这将带来商业范式的变革。齐俊桐补充道，三年内供应链价格将大幅下降，部分机器人构型将收敛，推动规模化降本。华映资本在具身智能赛道已投资约10家公司，其中4家估值超200亿，布局覆盖数据、世界模型、硬件及产业链等环节。
刘天杰不认同“泡沫”说法，认为行业存在“水分”但可通过估值回落或业务增长挤出。他强调，人力替代是颗粒度极细的过程，沿途存在大量机会，不存在“低点上车”的可能。选择投资标的时，华映资本更看重团队的学术品位和工程化能力，即能否快速识别正确路线并跟进。刘雪聪进一步指出，优秀团队需具备长期技术信仰、差异化能力及敏捷性，以在行业变化中保持竞争力。
