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当机器人走进产业场景, 买单的人已经先算过一笔账 。9 月 17 日,2026 ITValue Summit 数字价值年会在三亚举行, 一场名为《物理 AI 走进现实: 让真需求遇见前沿技术》的闭门会, 把场景方与技术方请到了同一张桌子前。越秀地产、云南白药代表需求侧, 智源研究院、星源智代表供给侧, 双方带着各自的“进度表”与“清单”, 试图算清同一本账。
📌 场景方的清单: 能干活, 更要能算账
- 重点: 买单的人和技术方, 开始算同一本账。
- 重点: 当前公开信息主要集中在产品、策略或节奏变化上。
- 重点: 后续仍需关注官方更新、落地范围以及实际反馈。
越秀地产数智发展中心总经理杨辉分享了一个真实案例: 一台市面最成熟的清洁机器人被放进住宅地下车库, 两层共两万一千多方作业面 , 机械车位上不去, 环形车道进不了, 实际作业面积不到一半, 效率仅为理论值的 35%。迭代到最新一代, 通过重构排班、改造梯控、优化路径, 八成作业可独立完成, 现场才减掉一个人。杨辉指出, 规模化落地卡在四道瓶颈: 数据攒不齐、泛化不过关、环境不复用、成本算不过账。这些问题不是换一台更好的机器能解决的。
🔍 技术方的进度: 世界模型与端侧算力
智源研究院具身模型研究中心负责人王鹏伟带来了世界模型的最新进展。他坦言, 具身模型在开放世界任务上的成功率只有 2% 到 4%,“效果就是很差劲”。但他也亮出了数据账: 动作类数据存量仅 10 万到 100 万小时, 而目标需要上百年才能攒够。智源的思路是从海量视频中学习, 目前已处理出 12.5 万条视频、1.6 亿条事件标注, 但全网数据消费仅 1%。“我们只会受算力所控, 不会受数据所控。”
星源智创始人兼 CEO 刘东则给出了一条不同路线: 智能能力应跨本体复用, 模型不该与本体强绑定 。他透露, 公司 1.2B 版本未经预训练已超过许多大规模训练模型,10 月将发布 3B 预训练版本。在落地侧, 星源智与全球最大电动叉车生产商中力股份合作, 实现任意卡车与货物识别、多台叉车协同装卸, 一台替代两台。
💡 行业观察: 最后一公里是系统战
这场闭门会最大的价值, 是让“最后一公里”不再只是修辞 。越秀的 35% 效率、云南白药的“一天一个亿”顾虑、智源的 2% 到 4% 泛化成功率, 这些数字摆在一起, 就是物理 AI 当下最真实的账本。买单的人和技术方, 开始算同一本账。值得关注的是, 越秀在演讲结尾倡议成立生态联盟, 计划用三年时间建成行业标准与生态, 打造 100 个具身智能场景落地。智源研究院则与钛媒体联合美的、海尔等企业成立“REAL 物理 AI 场景技术委员会”, 推动真需求转化为技术突破路径。
