中新社北京12月13日电 (记者 刘玉英)13日在北京召开的2026年中国信息通信研究院详细观测报告会上，中国信息通信研究院副总工程师许志远认为，当前具身智能虽然实现了认知智能和物理智能的双重突破，但大规模落地仍处于早期阶段。
他表示，目前机器人的具身智能模型、数据范式和最优形态的路径尚未最终确定，大规模落地仍处于早期阶段，其未来方向仍处于持续竞争和快速演进之中。
“行业仍面临三大挑战。”徐知远表示。首先是关于模型路径的争论，或者说大模型范式是否适合机器人。虽然大型号已经有很大的Su尽管在语言、图像和视频领域取得了进展，但同样的范式是否可以直接应用于机器人控制仍有待证明，业界正在探索不同的途径。
第二个是数据训练范式之争。数据仍然是限制机器人能力进步的中心瓶颈，混合数据、多模态数据和全局模型生成的数据等方向正在探索中。
第三个问题是关于人形机器人是否是“真正的需求”的形式和方向的争论。目前，特斯拉、Figure AI等公司都在坚持走全人类路线。与此同时，今年国内也出现了大量“轮臂混合机器人”。这种方式强调“工程可行性”，旨在短时间内形成可扩展的业务应用。
徐知远表示，现在业界的共识是使用更大的模型来提高机器人的泛化能力。然而，仍有多个技术业界不断探索如何有效地将大规模模型应用于机器人系统的技术途径。
展望未来，徐知远认为，基于VLA（视觉语言动作模型）的世界模型的引入，具有对物理世界的理解、预测和推理能力，将进一步扩展大规模机器人模型的能力。我们相信这有望成为强化体系的重要发展路径。 （已完）【编辑：付子豪】
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