在鼎好大廈A座二層的具身智能訓(xùn)練場內(nèi)，機械臂與仿人機器人正以毫米級精度完成復(fù)雜操作。這個由智源研究院具身智能組搭建的實驗平臺，匯聚了三十余家合作企業(yè)的技術(shù)成果，成為觀察人工智能前沿突破的重要窗口。作為新型研發(fā)機構(gòu)，智源研究院通過構(gòu)建"技術(shù)操作系統(tǒng)"的獨特定位，為產(chǎn)業(yè)界提供底層模型支持，這種模式使其對技術(shù)演進路徑形成獨特洞察。

研究院院長王仲遠在接受專訪時強調(diào)，具身智能發(fā)展應(yīng)遵循"專用到通用"的漸進路徑。他指出當(dāng)前行業(yè)存在兩大焦點：一方面擔(dān)憂技術(shù)商業(yè)化過程中的需求真實性，另一方面欣喜于資本市場形成的價值共識。這種矛盾恰恰印證了產(chǎn)業(yè)正處于螺旋式上升的關(guān)鍵階段，技術(shù)突破與產(chǎn)業(yè)落地正在形成良性互動。

針對AI領(lǐng)域廣泛討論的泡沫爭議，王仲遠提出不同觀點。他認(rèn)為AI與過往技術(shù)泡沫的本質(zhì)區(qū)別在于真實需求支撐，當(dāng)前爭議源于技術(shù)成熟度與市場預(yù)期的時間錯配。從技術(shù)本質(zhì)看，AI正在推動"智力基礎(chǔ)設(shè)施化"的革命，這種變革的長期價值遠未被充分認(rèn)知。對于公眾感知的技術(shù)停滯現(xiàn)象，他解釋稱2025年下半年已出現(xiàn)多模態(tài)技術(shù)的新突破，只是尚未通過現(xiàn)象級產(chǎn)品完成市場轉(zhuǎn)化。

在具身智能自主化路徑方面，研究院提出"數(shù)據(jù)閉環(huán)"理論。王仲遠以圍棋模型與自動駕駛的差異為例，說明專用模型向通用模型演進的必要性。他建議創(chuàng)業(yè)公司優(yōu)先攻克特定場景，通過7×24小時穩(wěn)定運行積累數(shù)據(jù)資產(chǎn)，逐步構(gòu)建技術(shù)護城河。這種策略既能降低初期研發(fā)風(fēng)險，又能為后續(xù)技術(shù)迭代提供真實場景驗證。

數(shù)據(jù)要素在具身智能發(fā)展中的核心地位得到重點強調(diào)。研究院通過與企業(yè)建立數(shù)據(jù)共享機制，在不侵犯用戶隱私的前提下，將場景化數(shù)據(jù)反哺至基礎(chǔ)模型訓(xùn)練。這種"產(chǎn)研協(xié)同"模式既解決了企業(yè)數(shù)據(jù)孤島問題，又避免了學(xué)術(shù)機構(gòu)脫離實際需求的閉門造車，形成技術(shù)突破與產(chǎn)業(yè)落地的雙向驅(qū)動。

面對創(chuàng)業(yè)熱潮，王仲遠給出務(wù)實建議：初創(chuàng)企業(yè)應(yīng)避免盲目追求"萬能機器人"概念，轉(zhuǎn)而聚焦真實場景的深度開發(fā)。他透露智源研究院通過開源基礎(chǔ)模型，已為合作伙伴降低60%以上的研發(fā)成本，這種風(fēng)險共擔(dān)機制正在重塑產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)。對于人才標(biāo)準(zhǔn)，他提出"三維評估體系"：跨學(xué)科知識儲備、長期價值認(rèn)同以及團隊協(xié)作密度，這三個要素構(gòu)成技術(shù)突破的關(guān)鍵支撐。

在產(chǎn)業(yè)發(fā)展節(jié)奏判斷上，王仲遠明確指出消費級家庭機器人尚需時日。他解釋稱，硬件迭代需要千萬級出貨量支撐，這要求產(chǎn)業(yè)先在工業(yè)場景完成規(guī)模化驗證。只有通過"量產(chǎn)-反饋-優(yōu)化"的持續(xù)循環(huán)，才能解決可靠性、成本等關(guān)鍵問題。這種基于真實需求的漸進式發(fā)展，正在構(gòu)建中國具身智能產(chǎn)業(yè)的獨特優(yōu)勢。