近日，由联想控股微空间、联想之星、融科资讯中心联合举办的“科技有‘联想’·硅基进化论”线下沙龙在北京举行。来自具身智能领域学术、创业、产业、投资领域的8位从业者，围绕行业发展现存痛点、量产路径、产业发展路线展开交流研讨，直面当前产业化推进过程中的现实阻碍。

　　当前，具身智能、人形机器人被纳入“十五五”规划前瞻布局范畴，行业投融资热度持续提升。数据显示，2026年上半年国内一级市场投向该赛道资金规模约460亿元，资金集中涌入带动技术研发提速，但数据基础设施、规模化量产、产业链分工等层面仍存在明显瓶颈，成为制约产业落地的主要因素。

　　数据基础设施建设存在现实短板，行业探索低成本训练路径

　　沙龙现场，企业技术负责人首先聚焦数据供给难题展开讨论。幂特科技联合创始人、CTO王志成提出，AI3.0物理智能时代研发流程中，数据相关工作占用研发约80%工作量，行业规模化训练仍未实现数据规模有效扩张。

　　行业真机采集模式成本偏高成为普遍共识。智在无界合伙人郑思鹏介绍，30秒真机采集数据成本区间为10至15元，累计1小时真机数据成本约1000元，若完成百万小时真机数据预训练，投入成本将达到10亿元量级，难以支撑大规模模型迭代。该企业今年4月发布通用具身基础模型，采用人类第一人称视频数据开展训练，可将训练数据规模拓展至20万小时，大幅降低数据采集成本，形成虚实结合的新型训练范式。

　　无问智科创始人刘盛翔提出，行业缺少标准化数据工具链与测评体系，行业需要搭建完整Real2Sim2Real数据闭环工具链，依托仿真合成数据补充真实采集数据，缩小仿真环境与现实物理世界的数据分布偏差。针对机器人精细操作环节，云松鼠智能创始人黄骏达认为，五指灵巧手是通用机器人操作能力突破的关键设备，现阶段行业对其价值认知不足，预计三年内相关产品将实现批量落地应用。

　　规模化量产难度突出，工程化能力成为企业发展分水岭

　　量产落地是本次沙龙讨论的另一核心议题。优宝特智能机器人创始人范永将人形机器人产业发展类比全程马拉松，判断行业整体仅处于起步阶段，现阶段产品成熟度有限，不宜短期追求商业化收益。该企业去年完成百台机器人量产，今年设定千台量产目标，同步搭建专属生产线，保障批量交付阶段产品品质稳定。针对行业“量产元年或迎来企业倒闭潮”的讨论，范永表示，缺少核心技术、落地场景与稳定资金的企业会面临淘汰，但产业整体处于发展早期，大规模行业洗牌暂不会出现。

联想之星合伙人高天垚（图左二）

　　联想之星合伙人高天垚从投资视角分析，2026年机器人本体、AI算法、落地场景三大要素同步发展，共同推高行业热度，但产业整体发展节奏循序渐进，具备跨领域综合能力的市场主体更具备长期竞争力。

联想集团MaaS（制造即服务）团队业务负责人陈磊

　　联想集团MaaS团队业务负责人陈磊指出，多数初创企业存在重研发、轻工程化的问题，产品样机完成后难以完成批量生产，这也是不少企业发展受阻的核心原因。目前联想MaaS团队已与多家行业头部企业开展合作，在数据采集、产品工程设计、供应链配套、出海配套服务等方面提供支撑，降低创新企业落地门槛。

　　产业路线出现两种发展思路，全栈自研与专业分工并行探索

　　面向中长期产业格局，参会嘉宾围绕“全栈自研”与“产业链分工”两条发展路径展开辩论。宇泛智能CFO戴恺表示，企业若选择全栈发展模式，需要限定细分场景深耕，该企业聚焦物流、商业清洗两大领域，重点投入空间感知与决策算法研发，依靠自研算法降低硬件配套成本，形成差异化竞争优势。他预测未来五至十年行业将形成分层竞争格局，通用算法企业将占据行业第一梯队，全球头部企业数量较少，具备全链条均衡能力的企业形成第二梯队，仅拥有单一技术优势的企业市场空间有限。

　　本体制造企业则更倾向产业链协同发展。优宝特智能范永提出，人形机器人产业链条较长，单一企业难以实现全环节技术最优，本体厂商可专注整机、模组、运动控制研发，智能算法部分与专业模型企业合作推进。

　　尽管企业发展路径存在分歧，参会各方形成统一共识：我国实现智能制造升级，需要构建自主可控的产业生态，持续推进规模化制造、上下游供应链协同、细分场景深度应用，夯实产业长期发展基础。