具身智能迈向"ChatGPT时刻"：定义、挑战与未来展望

文｜富充

编辑｜苏建勋

具身智能正期待着它的“ChatGPT时刻”，但关于这一刻的明确定义，行业内尚存诸多分歧。

近日，原力灵机的技术开放日圆桌论坛上，五位AI界的一线产、学、研从业者深入探讨了这一话题。他们分别是：

清华大学电子工程系长聘教授 汪玉

北京智源人工智能研究院院长 王仲远

阶跃星辰创始人&CEO 姜大昕

星海图创始人&CEO 高继扬

原力灵机联合创始人&CEO 唐文斌

阶跃星辰创始人&CEO姜大昕首先提出，“ChatGPT时刻”的标志是“零样本泛化”，即AI能在未见过的指令下完成任务。然而，他紧接着指出，由于具身智能涉及更多维度，机器人达到这一标准仍面临巨大挑战。

作为机器人创企的CEO，高继扬进一步阐述了具身智能商业化的难点：大语言模型可以“即产品即用”，而具身智能需穿越更长的产业链。

基于上述问题，唐文斌提出了一个更为实际的“具身智能ChatGPT时刻”：在限定场景内闭环解决所有问题，并实现ROI的核算。他认为，ChatGPT让人们看到了语言模型的工具价值，具身智能也应从研究项目转变为有用之物。

因此，这场圆桌就“具身智能的发展方向”达成了共识：在追求泛化之前，先跑通一个垂直场景，用真机数据推动模型与系统迭代。

这一思路也解释了原力灵机联合推出真机评测Benchmark“RoboChallenge”的原因。原力灵机成立于2025年，已累计融资近10亿元。其首个模型DM0在RoboChallenge中登顶。

以下是本次圆桌对话内容，经作者整理：

主持人：从全球范围看，我们的具身智能模型有哪些主流技术路线？我们目前处于什么阶段？

王仲远：具身智能背后有许多隐忧。虽然硬件进步迅速，但在连续工作、安全性等方面仍需解决一系列问题。过去一年虽发布了一系列具身模型，但远未达到具身的ChatGPT时刻。

汪玉：虽然机器人应用已有进步，但仍局限于工作台。要完成复杂任务，需大小脑配合，且建筑需适配未来有机器人的生活。

主持人：王院长提到下一代住宅标准或将加入机器人维度。汪教授如何看待国内外在具身智能领域的优劣势？

汪玉：美国在模型和数据层面有优势，但中国产业链完整，投入强度更大，有望更快突破。

王仲远：中国制造业有优势，但行业仍早期，大家都在快速发展和迭代中。

主持人：关于“具身智能的ChatGPT时刻”，各位有何看法？

姜大昕：“零样本”最具标志性。但具身智能的ChatGPT时刻会更困难，需解决场景、任务、目标等多维度泛化问题。

高继扬：具身智能链条更长，涉及供应链、数据等。应从限定范围内具备商业价值的角度定义。

唐文斌：“具身智能的ChatGPT时刻”是变得有用、可信赖的时刻。需闭环解决限定场景的问题，并核算ROI。