百度袁佛玉：具身智能进入场景落地关键阶段，需模型、数据与应用协同

事件概述

8月19日，在2026世界机器人大会上，百度集团副总裁袁佛玉提出，具身智能产业关注重点正从“能力涌现”进入“生产力兑现”阶段，竞争焦点不再只是单一模型能力。机器人要真正“能上岗”，需要模型、数据与应用协同形成的系统能力。

核心信息

模型：从理解语言到理解物理世界

机器人进入物理世界，不仅要理解语言，还需理解物体关系、动作后果及环境变化。随着VLA、世界模型和运动控制加速演进，计算工程系统要求更高。

百度智能云依托百度百舸AI计算平台，完善面向具身智能的AI Infra，支持从数据处理、模型训练、仿真评测到真机推理部署的研发全流程。在部分合作中，单步推理延迟已进入百毫秒以内。

数据：从训练材料到核心生产要素

具身数据采集成本高、标准不一，且与具体本体、任务和环境高度相关。未来的竞争要素在于企业积累的有效任务小时数、高价值失败样本数量，以及能够回流训练的数据量。相比重复完成同一动作，失败、纠正、人工接管和边界案例数据更能暴露模型缺失的能力。

百度智能云围绕数据采集、处理、评测与部署回流建设数据Infra，推动数据、模型和场景形成产业飞轮。

应用：从展示能力到接管高价值任务

具身智能商业化不会从替代完整岗位开始，而会从工业上下料、物料搬运、质量检测、园区巡检等边界清晰、结果可度量的任务切入。场景能否成立，关键看任务成功率、人工接管率和单位任务成本能否持续改善。

为支持规模化部署，百度智能云提供多模态人机交互及云、管、端安全支持。袁佛玉认为，要让具身任务从一个场景复制到更多场景，还需标准化与场景持续开放。百度智能云未来将持续以AI Infra、数据Infra及应用与安全基础设施，协同具身企业与场景方，探索规模化落地路径。