2026 年 05 月 03 日
机器人会走进千家万户
#周报
我对具身智能一直是短期悲观的态度。当前市场异常火热，创业公司数不胜数，很多业务上不太相关的公司也在投入。行业上最顶尖的技术也停留在实验室 demo 的阶段，距离具身智能达到 chatgpt 的阶段完全看不到一个时间表。
尽管短期是悲观的，最近越发觉得长期看机器人一定会走入寻常百姓家。这个长期可能是十年二十年的尺度，具体时间我也估计不了，但是一定是我此生能看到的。
为什么会有这样的想法转变，我觉得主要有两个原因。
第一，技术迭代周期远超预期，每个月都会有新的概念。从原来 VLM 上简单增加一个 action head，看上去似乎是强行借用 VLM 开放语义理解以及推理的能力，到目前的各种针对性设计（包括 RL，in-context learning， world model）。大家对整个系统的信心在不断的增强，只要有足够的数据以及比较高效的架构，我们可以一直推进算法的效果。长期看技术上不会是一个限制性因素。甚至有 Robotics’ End Game这样的说法，只要我们能够通过架构设计把尽可能多的数据（video, ego-centric, UMI, tele-op, etc）利用起来，加上强化学习等后训练技术，我们就能达到终点。BTW，我不是特别认可 Robotics’ End Game 这个说法，总觉得把一个复杂问题过于简单化了，但是大方向我是认可的，Robotics(physical-AI) 一定是未来 20 年可解的问题。
第二，是行业投入非常巨大，尤其是数据采集。正如上面分析的，数据的缺口是最显然的第一个瓶颈。目前在全行业有大量的资源正在着手解决这个问题，其规模之大是我之前没有预料到的。下表是国内大型的数采工程，我相信还有很多公司，包括全球范围内 ego-centric 数据采集的规模会更大。
| 主体 | 2026 年预计产能（口径） | 已落实的资源投入（公开可查） | 规划中的未来资源投入（公开表述） |
|---|---|---|---|
| 京东集团（具身数据采集工程） | 首期：启动后 12 个月内约 500 万小时人类真实场景视频；24 个月内总量 ＞1000 万小时，并同步 约 100 万小时机器人本体运行数据。 | 参与者规模：内部 10 万+员工 + 外部最多 50 万行业人员；宿迁试点 10 万+市民；覆盖 100+细分场景。 | 两年累计 ＞1000 万小时人类侧数据 + 约 100 万小时本体数据 |
| 觅蜂科技（智元旗下·物理 AI 数据平台） | 媒体报道：2026 年实现「千万小时级」年产能 | 模式：自营设备与人力 + 合作伙伴委派；MEgo 系列可穿戴采集硬件； | 「蜂巢数据共创行动」：倡议 2030 年「百亿小时级」生态产能（联盟愿景）。 |
| 智元机器人（上海浦东数据采集中心） | 轨迹产能： 「每天有上万条」数据入云。产线侧 G2 报道 2026 年 Q3 工业部署扩至 100 台 | 面积约 3000 ㎡（浦东数据采集中心）；100 多台机器人并行采集； | 数据量级：向 亿级轨迹积累；量产：报道提及 2027 年底十万台等目标 |
| 北京人形机器人创新中心（亦庄数据与训练基地） | 基地目标指向 「全球首个百万小时级」里程碑（进度型）。 | 一期建筑面积约 5000 ㎡；120 余台多品牌机器人；30+复现场景；约 200 ㎡光学动捕场地；质检合格率约 95%（打磨后）。 | 百万小时高质量具身数据目标持续推进；亦庄 「社会实验」开放 30+真实训练场（区域级）。 |
| 国家地方共建人形机器人创新中心（上海） / 第伍要素等（国地中心训练场） | 国家数据局典型案例披露截至申报时：累计超 100 万条、约 2.5 PB真机多模态数据（条≠小时）；2026 全年新增产能未在案例中拆分。 | 训练场超 5000 ㎡；100 台+异构机器人；统一数据平台与治理规范。 | 案例表述侧重 持续建设高质量数据集与训推闭环，未载明2027+具体小时目标。 |
总结来说，至少在软件系统层面，具身智能其实没有明显的限制性瓶颈，算力，算法，数据，都处在被正面解决的阶段。对于绝对类人的机器人，如 tesla Optimus，可能还有一些电机、电池，灵巧手这方面的约束。
长期看，技术的普及速度以及社会影响力总是会被低估，具身智能也是同样的道理，未来每个家庭都有一个机器人的愿景绝对会实现。
以上结论其实非常显然，有些人可能提前几个月甚至一年就能推断出来。为什么我写这个文章，也是因为我发现当视野从最近一、两年拉长到五年、十年的维度，很多东西都会变化。当前不确定的技术挑战，远期来看大概率能够被解决。而从长远的角度来看，真正重要的东西才会凸显出来 —— 机器人这个行业前景是真广阔（前提是能熬过泡沫破灭期）！
附图，2025 Gartner Hype Cycle™ 新兴技术成熟度曲线
