在人工智能产业的发展中鹤壁泡沫板专用胶厂，从实验室的论文到产业界的商业化产品，始终存在道鸿沟。

在2月3日下午举办的智源学者年会上，场关于“如何跨越从法到价值的后公里”的圆桌对话展开。

围绕当下受市场关注的具身智能与人形机器人，多位嘉宾反复强调产业尚处“非常早期”的阶段属——论是数据获取、场景选择，还是交付能力与用户接受度，都处在反复试探之中。

对创业者而言，当前的问题不再是“有没有需求”，而是“哪个场景现在就能跑通”；对研究者而言，挑战也不仅在于法本身，在于如何在现实约束下参与闭环构建。

多位业内人士呼吁，的具身智能创业者应具备世界格局，既要有能够撑得起万亿元赛道星空的前沿技术，也要让技术落地生根，转化成产品。

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跨越“死亡之谷”，创业者要经受市场“毒”

对于技术出身的创业者而言，要的挑战并非法的精度，而是对真实商业环境的理解。

智源研究院院长仲远将技术向商业转化的过程形容为“死亡之谷”。他指出，个从0到1提出的法，在规模化之后是否依然有鹤壁泡沫板专用胶厂，是否真正解决了个真需求，有没有商业化的可能，这个过程中还很多“坑”或者鸿沟需要逐步跨越。

仲远表示，从初的Transformer到GPT，再到终的产品化，每步都在验证技术是否能解决真实的、具备商业闭环可能的需求。

来自创业线的判断加直白。星源智创始人刘东从务实派的角度给出了具体建议，“关键是如何说服个用户愿意当个吃螃蟹的人。”他认为，创业公司重要的任务是找到前三个天使客户，“客户使用你的新技术，让你的产品在他的场景落地，要付出试错成本和金钱的成本，这个项目肯定不会费做。”

这判断与投资人乔会君的分享形成呼应。他回溯十年前“人工智能1.0时代”的投资经历时提到，当时不少技术能力突出的团队终失败都不是因为技术不够，“他们大的瓶颈就是对于真实世界、真实商业环境需求的理解不够刻。”

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回顾十年前自己在智能硬件域的投资经验，乔会君认为，理解的断层仍然存在，“学术界或者原来在互联网企业工作的人对于真正把个产品做出来，能规模化、批量化，具有可靠、稳定、低成本做出来的预估是不足的”。

科学院计所研究员张玉成则认为，在校解决的是“0到1”的问题，依托的是国科研资金，但要让资本助力、赚市场的钱，就须改变语言体系。

“从向国申请科研资金到希望投资人投资、去市场上分厘把它挣回来，思维式要跟着变。如果没经过投资人的毒和市场的毒，般都过不去，我们可能辈子都在做‘0到1’的问题。”张玉成表示。

数据与架构之争：具身智能“登月”路径选择

跨越认知层之后鹤壁泡沫板专用胶厂，来到实操层仍有几个难点需要解决。

银河通用创始人鹤将具身智能的问题拆解为三个层面：数据、场景与交付。他直言，AI团队的数据可以依托于互联网，而具身智能面临的要现实是，具身的数据是互联网上没有的，需要做大量的成数据来增补真实世界数据的不足。有了数据之后，接下来的问题是场景需求与交付。

对于业界对仿真路线的质疑，鹤直言，目前人形机器人运控基本都是靠Sim-to-Real（仿真到现实）。

“人形机器人可以跑、跳，各种动作舞蹈都可以搞出来，哪个是靠真实数据遥操出来的？”鹤表示，即使是灵巧手的自由度操作，如果不靠仿真，很难训练出来。

在鹤看来，业内的分歧并不在于用不用仿真，而在于各如何构建自己的数据。“各强调各的，确实有不同的声音，PVC管道管件粘结胶但是大的共识是成数据或者真实数据都有各自解决不了的事情。”

鹤指出，没有任何具身企业敢说不利用ScalingLaw（尺度定律）和成数据增广，也没有人敢说不用真机RL（强化学习）。在他看来，核心在于如何构建个数据的金字塔，将仿真数据与真实素材按照不同的配训练。“后千条大路都通罗马，看看谁的技术做得好。”

但数据并非全部，难点在于哪些场景能够被交付。“所有有劳动力需求的产业都需要人形机器人，问题是能交付哪个场景，哪个场景你的智能够用，机器人真的能够24小时工作。”在鹤的叙述中，场景选择本身就是次技术与商业的双重筛选。

刘东则选择了另种现实解法。据他介绍，特斯拉能够通过数百万辆车的影子驾驶模式低成本获取人类监督数据，但是具身智能在真实环境中的落地大多数是靠真实的人穿着外骨骼或带着动捕设备、遥控器操控这些机器，这些数据取得的速度和数量远比影子驾驶模式难度大。因此，创业公司在短时间内很难做通端到端的具身模型。

“所以我们把案回归分层式的案，大脑做环境感知，小脑做任务执行。”刘东解释说，通过大脑学到世界常识并进行任务规划，再由大脑调度小脑的各项技能，可以有降低对海量具身真实数据的依赖。在他看来，这选择多是出于创业阶段的现实约束，而非路径分歧，“等到真正低成本获取数据的那天到来，我们能依靠这些前面的数据积累训练大的端。”

来自学界的视角则为冷静。来自人民大学的胡迪老师将当下的具身智能形容为“遥远的地平线”。在他看来，论是仿真还是数采，都法单解决问题，真正关键的数据来自持续交互，是与模型共同演化的过程，“像双螺旋样，这个螺旋怎么构造，是未来解决数据瓶颈的关键所在”。

胡迪提醒，这种闭环的难度，决定了具身智能须经历阶段成长。在不同的垂类场景中，技术成熟度与用户习惯的优先可能需要重新排序，而非蹴而就。

小组赛阶段如何活下来：耐心等待商业拐点

当讨论回到宏观的产业环境，仲远概括了具身智能当前所处的阶段——还没有到淘汰赛，像是小组赛。

仲远提到，国内具身智能与人形机器人创业公司的数量快速增长，资源分散的风险随之上升。在这样的阶段，“扎扎实实做技术、关注真实需求、耐心等待商业化闭环的时点”，比追逐短期热度为重要。

多位嘉宾从不同角度强调平台型资源在这阶段的重要。乔会君直言，在当前AI创业环境中，稀缺的资源已经从单技术转向力、模型与协同能力。“模型不是个团队能搞出来的。”

站在2026年的时间点上，乔会君回忆，自己从2025年开始看具身智能项目，“跟相比，美国所有项目说他们比先半年，这点是否成立？要个问号。他们的东西迭代根本跟不上，他们的灵巧手新至少需要三个月，可能是周、两周，我认为具身智能在的机会大。”

乔会君建议的创业者应具备世界格局。“今天在成立公司，我们的目标是全世界，（要有）世界格局，我是世界化的公司。”

围绕给具身智能创业者的建议，鹤用“顶天立地”进行概括，他表示，具身智能创业者既要有能够撑得起万亿元赛道星空的前沿技术，也要能让它扎根到土壤里面，慢慢转化成产品。

张玉成也认为，AI须转化成生产力才有价值鹤壁泡沫板专用胶厂，而这种生产力的目标应该是全世界。

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