具身智能的ChatGPT时刻：炒作还是现实？

2026年9月11日上午，在上海举行的2026 Inclusion·外滩大会上，满屋子的行业资深人士、投资者和年轻企业家们都在思考一个既诱人又棘手的问题：具身智能何时能迎来它的ChatGPT时刻？然而，讨论很快转向了一个更紧迫的担忧——这个行业是否已经膨胀成泡沫？

泡沫之争：黎明前还是过热？

随着资本涌入和初创企业涌现，具身智能已成为兴奋与怀疑的磁石。智元动力联合创始人兼CEO贾鹏直言不讳。“人们现在感受到的泡沫更多是阶段与估值的不匹配，”他说。从长远来看，他认为具身智能可能催生一个比手机或汽车更大的产业，供应链从传感器延伸到最终应用。但眼下，“我们还没创造多少价值；这是一个阶段错配。”他补充说，该行业需要更多的人才和GPU算力——总体投资仍然滞后。

大晓机器人创始人兼董事长肖王刚对此表示赞同。“我觉得我们正处于黎明前，”他说。相比去年依赖真机数据和小模型，今年带来了自我数据和世界模型，暗示了Scaling Law的显现。然而，数据、组件、模型、本体、场景这些要素仍然分散。“不同类型的公司未来可能会进一步重组，”肖指出。

速道科技联合创始人兼CEO韩铮指出，中国丰富的供应链和测试场是探索的温床。他看到技术路线正在趋同，少数玩家可能主导完整的底层解决方案，而垂直应用和全球市场仍有机会。

ChatGPT时刻：何时以及如何到来？

那么具身智能何时能大步前进？韩铮将其比作2018-2019年的大语言模型：关键框架已经存在，但挑战在于将它们整合成一个可靠、商业可行的系统。“整合这个大系统是当前最重要的问题，”他说。

然而，贾鹏对“具身ChatGPT”这个说法感到不满。物理世界对可靠性的要求远高于数字AI。“如果只看模型能力，具身智能已经展现出一些上下文学习能力，”他说。“但要实现真正的生产力，可能还需要三到四年，甚至四到五年。”他最大的瓶颈？GPU算力——尤其是边缘端，许多工厂场景无法连接互联网。

肖王刚则聚焦于数据。“如果我们总是需要为新任务重新训练，就无法实现大规模推广，”他警告说。然而，最近通用模型中的零样本能力给了他希望：中间数据可以加速具身基础模型的进化。

年轻企业家：世界模型与全球竞争

论坛还聚焦了90后和00后新一代创始人，他们带来了新鲜视角。历程智能创始人李一鸣回忆道，“我们刚开始时说，未来六个月内，所有具身智能公司都会声称自己是世界模型公司。”他强调，关键在于解决具体问题。初创公司应该先定义最终目标，然后倒推技术路线。

自然意志创始人丁宁认为，具身AI的GPT-3时刻已经到来——只是未被注意到。自2025年以来，大模型已经解决了基本问题，但在物理世界中运行仍然是一个障碍。他将行业步伐描述为“不寻常”，从代码量到实验结果的“推动力非常强”。面对拥有庞大计算资源的海外巨头，他承认感到“非常焦虑”，但看到了中国在硬件和供应链方面的优势。“高精度数据需要更好的传感器，更好的传感器需要智能融合技术。目前全球只有深圳能生产这个。”

22岁的尼克斯矩阵科技创始人陈博远是在Scaling Law出现后成长起来的。“我们经历了大模型的崛起和巅峰，但它们在物理世界中仍面临难以逾越的挑战，”他说。具身AI要真正进入物理世界，物理AI基础必须理解因果关系。“边缘案例不是尾部，而是常态。”他反对少数天才就能破解的想法：“人们不会仅仅因为你曾在大公司工作就轻易相信你选择的路径；也不会因为你是实习生就否定你的想法。”关键在于尊重第一性原理，并通过小规模测试和大规模扩展来验证。

关键要点

是不是泡沫？ 行业领袖看到估值与当前价值不匹配，但对长期潜力仍持乐观态度。
主要瓶颈： GPU算力（尤其是边缘端）和数据稀缺阻碍了向ChatGPT时刻的迈进。
时间线： 一些人预测实现真正生产力需要3-5年；另一些人则认为时刻已经到来但未被注意。
年轻企业家： 在全球竞争中强调世界模型、物理AI和中国供应链优势。
系统集成： 最大的挑战是将分散的技术整合成一个可靠、商业可行的系统。

具身智能的ChatGPT时刻：炒作还是现实？