12月初，國內(nèi)兩所領(lǐng)先高校先后推出了具身智能專業(yè)。這像是產(chǎn)學(xué)屆一次盛大的牽手，讓觀眾們幻想屬于國產(chǎn)具身智能的美滿未來。

12月8日，智元機(jī)器人宣布5000臺產(chǎn)品量產(chǎn)。2025年是國內(nèi)具身智能飛速發(fā)展的一年，從年初登上春晚舞臺，到年末進(jìn)入頂級學(xué)術(shù)殿堂。具身智能賽道的參與者越來越多，而對其的理解也越來越豐富多元。

有人認(rèn)為，具身智能是AI的物理表征，有人認(rèn)為，具身智能是新的交互范式；你難以找到一個所有人都同意的定義，但有一個觀點(diǎn)人人認(rèn)同：具身智能跟我有關(guān)。

01

具身智能做不了什么？

大模型時(shí)代里，所有的工業(yè)體系都值得被重新做一遍。

樂觀者們在問“具身智能不能做什么？”

旁觀者們在看，“具身智能可以疊衣服、可以做物流，可以踢足球，可以吸引人，還可以......”

繁榮的demo和真實(shí)的落地之間還存在巨大的差距。為了融資，具身智能們?nèi)急M“想象力”demo可以展示一種能力，但不同的demo體現(xiàn)的卻不一定展示了不同的算法能力。目前行業(yè)出現(xiàn)了一種“橫向擴(kuò)展”demo的現(xiàn)象，即所有的“花樣”其實(shí)是“一樣”，用相同元素的排列組合，營造一種虛假的繁榮。這樣的矛盾是具身智能擴(kuò)張與技術(shù)積累的平衡之難；太深的技術(shù)積累，會導(dǎo)致投資太高，難以出成果，以至于被淘汰。

demo遍地，12月已至具身智能尚未落地。第一個原因是，具身智能的能力還沒有達(dá)到規(guī)�；�的門檻。討論具身智能的能力，要看具能智能簡單任務(wù)的成功率、節(jié)拍、成本、可靠性。

雖然一些具身智能高度結(jié)構(gòu)化的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下表現(xiàn)穩(wěn)定，任務(wù)成功率可能超過80%，但如果放到真實(shí)環(huán)境下其成功率可能大幅度降低。更重要的是，即便單個任務(wù)成功率能提高，但是對于長程任務(wù)來講，其成功率是相乘的結(jié)果，而小于1的數(shù)字相乘，得到的結(jié)果自然只會更低。

具身智能的真正落地既要找到合適的場景，也要保證成功率的提高。這條路要走多久還未可知，但可以確定的答案是具身智能的規(guī)模增長與demo的增長并不是絕對的正相關(guān)。就像狼來了的故事，人們曾在2015年聽過“這一年是具身智能的元年”

02

具身智能的chatgpt時(shí)刻

具身智能要在真實(shí)世界得到應(yīng)用，讓所有人都想去用它，才會出現(xiàn)chatgpt時(shí)刻。

資本急于開拓具身智能的使用場景，但具身智能的公司們卻還要思考如何應(yīng)用，在哪些場景應(yīng)用。12月3日，特斯拉展示了機(jī)器人奔跑的視頻。是的，具身智能跑起來了，然后呢？在怎樣的場景下，需要機(jī)器人替代人類去跑步呢？

產(chǎn)業(yè)現(xiàn)在將具身智能未來落地方向主要?dú)w結(jié)為三個場景：商業(yè)服務(wù)場景、工業(yè)場景、家庭場景。具身智能落地的順序也很大概率會是先商業(yè)服務(wù)再工業(yè)服務(wù)最后走進(jìn)家庭。

這樣的順序主要因?yàn)榫呱碇悄艿男枰�大量的�?shù)據(jù)訓(xùn)練，以建立一個世界模型。在這個模型之中，具身智能要可以思考，也可以預(yù)測下一步。然而，就像一個雞與蛋的問題，因?yàn)榫呱碇悄懿痪邆鋵?shí)際場景中大量采集數(shù)據(jù)的機(jī)會，導(dǎo)致也就無法快速地去建立模型。商業(yè)場景特別是酒店類，因?yàn)榄h(huán)境較為固定更容易訓(xùn)練，從價(jià)值來看，送餐機(jī)器人確實(shí)也解決了人力成本。

工業(yè)場景對效率要求高，替代自動化的效率會是硬性門檻。我們看到，即便機(jī)器人能夠完美復(fù)刻一些工業(yè)操作，但相對于人手來講，其速度并不占優(yōu)勢。從用戶側(cè)來說，付費(fèi)購買更慢的“人力資源”是一個虧本交易。從技術(shù)側(cè)來說，由于工業(yè)場景碎片化，數(shù)據(jù)難收集，因此難以起量，就更難打破成本、效率的限制。

最后，再說說家庭服務(wù)。對于具身智能進(jìn)入家庭的前景其實(shí)有兩個極端的角度，如果說只需要期待陪伴、對話作用，或許具身智能可以很快的進(jìn)入消費(fèi)領(lǐng)域。畢竟從智能家居開始，到現(xiàn)在的AI玩具，已經(jīng)人機(jī)交互已經(jīng)不是新鮮事。但是如果具身智能要真正成為一個家庭的“家庭成員”，那它面臨著安全，以及成本問題。而被定義為“家庭成員”的具身智能多是覆蓋醫(yī)療、養(yǎng)老場景，審視其安全性更要慎重。

對于具身智能的普及之路，過程大概是從專精到通用。最開始，可能是單場景單任務(wù)的穩(wěn)定執(zhí)行；然后過渡到單場景多任務(wù)的執(zhí)行；最后是，多場景多任務(wù)的穩(wěn)定執(zhí)行。

具身智能的發(fā)展也需要行業(yè)的共識，即一套基準(zhǔn)測試，運(yùn)動會賽不出具身智能的真差距。這一點(diǎn)的突破需要產(chǎn)學(xué)研的結(jié)合。學(xué)界方面，除了清華大學(xué)、上海交大已經(jīng)宣布增設(shè)具身智能專業(yè)，還有一批國內(nèi)高校正在申請具身智能專業(yè)。

03

具身智能的繁榮與焦慮

千百年來，人們一直夢想著造出某種人造物，能自動完成憑借人類智慧、能力才能實(shí)現(xiàn)的工作。

在荷馬史詩《伊利亞特》中，掌管鍛造、雕刻的鐵匠之神赫菲斯托斯造出了金屬機(jī)器人和黃金打造的仆人，幫助他完成雜務(wù)。亞里士多德預(yù)言了自動化工具的出現(xiàn)，讓勞動變得不再必要�！读凶印分兄v述了工匠偃師為周穆王制作了一個栩栩如生、能歌善舞、甚至有感情的“機(jī)關(guān)人偶”�！陡窳蟹鹩斡洝分忻枋隽艘粋�機(jī)械裝置，有了它，“最愚蠢無知的人也可以撰寫哲學(xué)、詩歌、政治、法律、數(shù)學(xué)和神學(xué)方面的書籍，不必憑借天賦或加以學(xué)習(xí)”。

過去，人們對具身智能的暢想總是，替代人類去做無聊的、重復(fù)性的、低價(jià)值的工作；于此同時(shí)人們又擔(dān)心他們發(fā)展成為“掌控”人類的神，2025年圍繞AI對人力的沖擊就印制了這一點(diǎn)。因此具身智能的未來，不一定是替代重復(fù)性的工作，或許讓他們能夠替代人類進(jìn)行危險(xiǎn)工作，才更有意義。

雖然焦慮具身智能的未來，但具身智能帶來了相當(dāng)多產(chǎn)業(yè)的繁榮。對于芯片行業(yè)來說，一大批芯片廠商找到了產(chǎn)品的新增長空間。

邊緣端，多家國產(chǎn)芯片廠商發(fā)布具身智能產(chǎn)品。極海發(fā)布G32R501實(shí)時(shí)控制MCU可滿足具身機(jī)器人在感知與決策、運(yùn)動控制以及高效人機(jī)交互等方面的高算力、高效率與高精準(zhǔn)度等性能需求。以“MCU+Driver+IPM”全棧式電機(jī)專用芯片為核心，搭配極海自研電機(jī)算法平臺，可應(yīng)用于機(jī)器人關(guān)節(jié)、工業(yè)編碼器、無框力矩電機(jī)等核心場景，構(gòu)建具身智能“神經(jīng)中樞”。

國民技術(shù)N32H7系列MCU憑借多核異構(gòu)架構(gòu)與超高主頻，提供強(qiáng)大算力與實(shí)時(shí)響應(yīng)能力，能夠滿足人形機(jī)器人對復(fù)雜控制與高同步性的嚴(yán)苛要求。其內(nèi)置的CORDIC協(xié)處理器能夠高效完成運(yùn)動學(xué)涉及的三角/坐標(biāo)變換等數(shù)學(xué)計(jì)算，顯著釋放CPU負(fù)載。

全志科技MR系列機(jī)器人芯片采用12nm制程，集成CPU+GPU+NPU異構(gòu)架構(gòu)，算力達(dá)3-4TOPs，功耗僅5W，支持毫秒級響應(yīng)，為小米CyberDog、宇樹Unitree系列等產(chǎn)品提供運(yùn)動控制和環(huán)境感知核心算力，成本僅為英偉達(dá)Jetson Nano的1/3。

瑞芯微的RK3588采用八核64位ARM架構(gòu) ，4顆cortex-A76 高性能內(nèi)核(主頻達(dá)2.4GHz)與4顆Gortex-A55 能效內(nèi)核(主頻2.0GHz)組合多任務(wù)處理和復(fù)雜計(jì)算能力出色。內(nèi)置6TOPS 算力的NPU，支持多種數(shù)據(jù)類型與主流深度學(xué)習(xí)框架，能高效處理圖像識別、語音交互等A任務(wù)。業(yè)內(nèi)人士透露，瑞芯微面向具身智能行業(yè)已經(jīng)出貨上萬片相關(guān)產(chǎn)品。

佰維存儲表示已推出適用于具身智能領(lǐng)域的eMMC、UFS、BGA SSD、LPDDR4X/5/5X 等產(chǎn)品，并積極拓展具身智能領(lǐng)域頭部客戶。根據(jù)第三方媒體拆解報(bào)告，宇樹科技的Go2智能機(jī)器狗中已應(yīng)佰維存儲的LPDDR4X、eMMC存儲產(chǎn)品。

算力端，英特爾、英偉達(dá)仍是機(jī)器人“頭部”算力的核心玩家。正如前文所說，具身智能的VLA需要構(gòu)建世界模型，而構(gòu)建模型必然帶動算力需求。英特爾通過推出GPU+NPU+CPU的異構(gòu)系統(tǒng)，滿足運(yùn)動控制、AI推理的不同負(fù)載要求，實(shí)現(xiàn)VLA模型運(yùn)行。

此外，除了聚焦硬件，英偉達(dá)推出了NVIDIA Cosmos 平臺以加速物理AI。該平臺可以整合前沿生成式世界基礎(chǔ)模型 (WFM) 先進(jìn)分詞器、護(hù)欄以及用于加速數(shù)據(jù)處理和管理的高效工作流的集成平臺。為世界模型訓(xùn)練提供支持，并加速智能汽車(AV) 和機(jī)器人的物理 AI 開發(fā)。

因?yàn)樯婕皺C(jī)械控制、邊緣算力等緩解，具身智能的芯片供應(yīng)商和汽車芯片的供應(yīng)商具有很高重合度。而具身智能的發(fā)展和汽車的發(fā)展也有了一些相似之處。

1885年，卡爾·本茨 制造了第一輛使用汽油內(nèi)燃機(jī)驅(qū)動的三輪車�；蛟S，機(jī)器人現(xiàn)在的“社會角色”就像和汽車在1900-1910 年：是技術(shù)奇觀，卻不是社會基礎(chǔ)設(shè)施。而現(xiàn)在汽車已經(jīng)成為隨處可見的普通角色，具身智能的發(fā)展還要一定時(shí)間，但不會是百年之久。

確定的是，我們看到的是具身機(jī)器人角色還沒定型，但不是能力不足。

       原文標(biāo)題 : 具身智能，沒在元年落地