2026年过半，具身智能CEO们在聊什么？

事件概述

2026年6月13日，北京智源大会具身产业CEO论坛汇集了智平方、星动纪元、光轮智能、蚂蚁灵波、破壳机器人、千寻智能、灵心巧手、星源智等公司CEO。他们分别就技术路线、数据体系、商业化节奏等产业核心议题分享了观点。

核心信息

智平方郭彦东：世界模型是VLA体系的核心组成部分

• 通用智能机器人将继PC、手机、汽车之后成为革命性智能终端，需具备强大大脑、灵巧操作、自主移动三大要素。
• 世界模型并非VLA的替代品，而是VLA中用于稠密4D空间感知的核心组件；两者融合后，类脑架构将成为下一代机器人大脑的重要方向。

星动纪元陈建宇：具身机器人需实现智能性与通用性

• 机器人的价值在于提高生产力并成为新的智能终端。传统机器人智能性低、通用性差，需要同步打造大脑与本体，构建从大脑到场景的协同进化飞轮。

光轮智能谢晨：数据是物理AI的教育系统，而非燃料

• 物理AI对数据的需求可能是自动驾驶的1000倍。机器人学习应是一个持续过程，包含三个关键要素：数据（人类经验+仿真合成）、评测（高质量可复现的仿真评测）、部署（真实世界反馈闭环）。
• 行业需更统一的数据标准、开放的硬件接口和可复现的评测体系。

蚂蚁灵波朱兴：泛化性不足本质是数据问题

• 当前物理AI面临感知、高动态交互、泛化性三大挑战。数据规模、质量与分布同样重要，不同模型阶段需不同数据配方。下一阶段以人为中心的数据将催生物理原生基础模型。

破壳机器人许华哲：家庭场景最可能迭代出通用具身智能

• 家庭场景的非结构化、多任务、高动态特性使数据多样性几何级增长，为通用泛化提供基础。破壳机器人从AI角度重新定义本体，目标直指通用物理世界模型。

灵心巧手周永：机器人自主制造是产业1.0标志

• 行业成熟度分三阶段：①机器人造机器人（1-2年内实现，成熟度60分）；②AI自主设计+机器人自主生产（成熟度80分）；③高度模块化自主适配（成熟度95分以上）。

千寻智能韩峰涛：现阶段不宜大规模进场景干活

• 规模化落地卡在部署成本过高，模型后训练微调需一两个月。当前具身智能模型能力如一两岁孩子，应优先深耕基座预训练，至少两年后才具备大规模落地条件。

星源智刘东：基座研发与场景落地需并行推进

• 实验室验证到真实场景跑通需要1-2年周期，需提前下场验证以修正方向。参考自动驾驶经验，聚焦可落地的L2方案比冲刺L4更实际。

值得关注

本次论坛中，多位CEO强调数据在物理AI中的核心地位，并提出“世界模型与VLA融合”、“家庭场景驱动通用智能”等前沿判断。商业化节奏上，行业普遍认为当前应控制场景落地速度，优先打磨基础模型与数据基础设施，规模化落地预计在2028年后。