具身智能的ChatGPT时刻：我们到了吗？

在2026年外滩大会上，围绕具身智能的讨论热火朝天。但在兴奋之余，一个挥之不去的问题依然存在：我们是否处于泡沫之中？行业资深人士和年轻创业者齐聚一堂，剖析炒作、技术以及那个难以捉摸的“ChatGPT时刻”的时间线。

许多发言者一致认为，当前的“泡沫感”源于行业早期阶段与飙升估值之间的错配。“我们尚未创造太多价值，”智见动力CEO贾鹏表示。“这是一个阶段错配。”他认为，具身智能最终规模可能远超手机或汽车，但需要更多人才、GPU和投资。

大晓机器人肖王刚对此表示赞同，称其为“黎明前”阶段。他指出，去年依赖真机数据和小模型，而今年对自我中心数据和世界模型的关注开始显现出缩放定律的迹象。然而，数据、组件、模型和场景这些拼图仍然分散。

那么，具身AI何时会迎来它的ChatGPT时刻？速道科技韩正将其比作2018-2019年的大语言模型：关键框架已经存在，但将其整合为可靠、可商用的系统是巨大挑战。

贾鹏不喜欢“具身ChatGPT”这个说法，因为物理世界对可靠性的要求远高于数字AI。他估计实现真正生产力需要三到五年，而GPU算力——尤其是边缘端——是最大瓶颈。许多工厂场景无法依赖云端。

肖王刚将瓶颈归因于数据。他表示，关键在于实现智能涌现、场景泛化和零样本能力。“如果总是需要为新任务重新训练，就无法扩展，”他警告说。近期通用模型在零样本方面的成功给了他希望。

论坛还聚焦了90后和00后的年轻创始人。力诚智能李一鸣打趣道：“六个月内，每家具身AI公司都会宣称自己是世界模型公司。”他建议初创公司明确最终目标并逆向规划。

自然意志丁宁认为GPT-3时刻已经到来——只是未被注意。他将节奏描述为“不同寻常”，代码和实验迭代迅速。尽管对海外算力感到焦虑，但他看到中国在高精度数据的硬件和供应链方面的优势。“高精度数据需要更好的传感器，而目前这只能在深圳生产。”

22岁的尼克斯矩阵科技创始人陈博远强调，物理AI必须理解因果关系。“边缘案例是常态，而非尾部。”他认为物理AI是复杂的系统工程，而非个人天才的表演。“人们不会因为你在大公司工作过就信任你的路径，也不会因为你是实习生就否定它。”尊重第一性原理，小规模验证，大规模扩展。