一、王兴兴的核心观点：为什么具身智能“不够用”？

1. 现有AI与机器人硬件的割裂

• “大脑”与“身体”不匹配：大语言模型（如GPT-4）在虚拟世界表现惊艳，但移植到机器人上时，因缺乏对物理世界的实时感知和动作控制能力，导致执行效率低下。

• 案例：机器人抓取一个水杯，AI可能理解指令，但无法精准计算力度、角度和滑移风险。

2. 数据匮乏限制AI训练

• 真实场景数据不足：机器人需要的不仅是文本或图像数据，而是包含力觉、触觉、空间关系的多模态数据，这类数据采集成本极高。

• 仿真与现实的鸿沟：仿真环境（如Isaac Gym）训练的AI模型，在真实世界中常因摩擦力、光线等变量失效。

3. 实时性与能耗的挑战

• 延迟问题：具身智能需在毫秒级完成感知-决策-执行闭环，现有AI模型计算负载大，难以部署在边缘设备（如机器人本体）。

• 功耗限制：机器人需轻量化、低功耗的AI芯片，但高性能AI往往依赖大型算力（如GPU集群）。

二、行业痛点：具身智能卡住了哪些机器人场景？

1. 家庭服务机器人

• 理想：机器人可整理房间、照顾老人。

• 现实：因无法理解杂乱环境（如识别“袜子该放哪里”），商业化进展缓慢。

2. 工业柔性制造

• 理想：机器人自适应装配不同零件。

• 现实：传统编程机器人仍占主流，AI仅能处理固定流水线任务。

3. 户外复杂场景

• 理想：四足机器人自主巡检工地、灾区。

• 现实：动态障碍物（如突然出现的行人）仍依赖人工远程干预。