泉源：从哪吒到阿嬷：酒香不怕巷子深作者： 喻美玲：

“打童工”照旧先“练内功”：具身机械人被商业化裹挟了吗？？

具身智能行业不缺争议
。。。融资与估值泡沫的讨论耐久未息，，，，，另一项争议近期又被推至台前：具身智能的商业化，，，，，是否在被强行催熟？？现阶段推进场景规；；
；；；；涞，，，，，是否为时尚早？？

约莫从2025年下半年最先，，，，，具身智能领域的商业化路径逐渐分野
。。。一类企业仍将重心放在科研教育、文娱演出等阵地；；
；；；；另一类企业则最先用尚不可熟的机械人“大脑”，，，，，推进在汽车产线、物流工厂、商超以致家庭等干活场景的落地
。。。

6月16日的星海图开发者大会时代，，，，，星海图CEO高继扬接受南都等媒体采访时提到，，，，，公司现在仍处于商业化的第一阶段——“整机销售”，，，，，也就是将产品卖给科研教育、数据收罗等客户
。。。

在高继扬看来，，，，，面向开发者和演出娱乐的市场，，，，，是目今具身智能较为成熟的应用领域，，，，，由真实商业需求驱动
。。。据其透露，，，，，今年星海图在开发者市场的销售额将较2025年实现数倍增添，，，，，而2025年自己也已较2024年实现了10倍的跃升
。。。

星海图新宣布的小尺寸双足人形机械人
。。。图：星海图

“但坦率说，，，，，（这类市
。。。┳攀岛椭悄芑姑惶蠊叵
。。。”高继扬体现，，，，，具身智能行业的底层由人工智能驱动，，，，，以是在整机销售阶段追求第一或第二的身位，，，，，意义不大
。。。星海图追求智能驱动的商业化，，，，，其条件是机械人的智能已能解锁生产力场景
。。。

他坦言，，，，，目今还没有任何一家企业能真正有用地在生产力场景里作业
。。。当具身智能模子尚无法提供较强的生产力价值时，，，，，强行将机械人安排到生产场景中，，，，，必定会被客户退回
。。。任何一个产品若过早被拔苗助长，，，，，最后只会导致客户不知足、团队很累很拉扯、供应商也被拖累
。。。在这样的市场过早地投入过多精神，，，，，便属于太过商业化
。。。

“追求不切合这一阶段的商业化，，，，，带来的更多是欠债，，，，，而不是资产
。。。”高继扬强调，，，，，要遵照整个工业逐渐成熟的纪律
。。。

与高继扬持相似看法的，，，，，尚有头部具身智能公司千寻智能的首创人韩峰涛
。。。他在6月13日的智源大会上直言，，，，，机械人的落地安排本钱尚缺乏以支持规；；
；；；；涞，，，，，“不要着急大规模进场景
。。。”

韩峰涛以为，，，，，现阶段，，，，，可以和下游客户相助，，，，，开展场景落地的探索，，，，，增进对机械人硬件和数据链路的开发
。。。但若大规模地铺开场景落地，，，，，无异于让只有两三岁智商的小孩去打“童工”
。。。具身智能模子的智能化水平，，，，，至少要抵达大学生或高中生水平，，，，，才华批量化落地
。。。他预估，，，，，这一时间节点约莫在两年之后
。。。

一位硬科技赛道的投资人向南都记者体现，，，，，机械人“大脑”目今不可熟，，，，，急着商业化落地，，，，，可能噱头大于现实价值
。。。“但企业也没步伐，，，，，不落地拿不到融资
。。。”该投资人不阻挡搭载具身基座模子的机械人小规模进工厂，，，，，以收罗数据做模子后训练，，，，，但若是将上千台以致更多人形机械人投入工厂，，，，，而底层仍依赖古板基于规则的算法，，，，，就带有刻意营销的嫌疑
。。。

在前述智源大会上，，，，，从事机械人“大脑”研发的星源智CEO刘东认同，，，，，训练具身基础模子的同时，，，，，一定要在场景里找到可落地、可适配的应用点
。。。许多模子在实验室里体现优异，，，，，一旦进入真实场景，，，，，便遇到种种意想不到的问题
。。。因此，，，，，尽早去现实场景落地应用，，，，，对后续模子训练要领的刷新、阻止偏向跑偏，，，，，是很是主要的
。。。

“这也是我们做自动驾驶时遇到的一个很是大的坑
。。。”刘东曾担当京东智能驾驶总司理，，，，，他用过往的履历提醒，，，，，自动驾驶行业最初瞄准L4甚至L5级别，，，，，但厥后发明，，，，，那些专注于L2级方案的团队，，，，，反而推进得更快，，，，，市场回报也越发可观
。。。

关于具身智能商业化是否被强行催熟的争议，，，，，至少在2025年底便已最先
。。。其时一位机械人赛道的投资人视察到，，，，，行业目今面临“手艺成熟度、商业化实质和上市时机窗口的错配”
。。。为了加速上市，，，，，许多具身智能公司不得不过早地追求商业化，，，，，用尚未收敛的算法和硬件去做尚不可熟的落地展示，，，，，而这又过于挤占腾贵的研发职员精神，，，，，研发职员不得不忙于项目交付
。。。

另一位具身机械人领域的投资人对南都记者体现，，，，，现有手艺不到位，，，，，使得交付历程依然需要手艺职员深度加入，，，，，行止置现实落地中的种种详细问题
。。。短期来看，，，，，具身智能机械人仍是偏科研状态的产品，，，，，远未抵达仅靠交付职员就能顺遂落地的水平
。。。这样一来，，，，，具身智能现实上又回到了已往做工业机械人自动化的老路上——需要投入大宗人力让机械人适配场景
。。。

采写：南都N视频记者 杨柳