全球具身五小龙中国首聚，迎接物理AI涌现

7月19日，在2026WAIC现场，我全程参加了智元/觅蜂举办的智启具身论坛-迎接物理AI智能涌现，收获比预想的要大很多。

这场活动的规格非常之高，他集齐了“全球具身五小龙”在中国的首聚。

虽然这几个人发展背景、路线、产品不一样，但他们都在重点讨论具身智能接下来需要跨越的同一堵墙——数据墙。

- Physical Intelligence走的是"通用大脑"路线，要做一个能控制任何机器人本体的基础模型。核心思路就是疯狂scaling数据，而且不光拼量，更拼多样性，专门收集机器人"搞砸了"的数据来优化。pi0.6已经能让机器人自主做一整天咖啡，还落地到巧克力工厂折纸盒。

- Dyna Robotics更强调"闭环飞轮"，从做research第一天就把部署想进去了。最硬核的例子：折餐巾，24小时RL训练做到850多次里99.4%的成功率。关键是部署端产生的数据再塞回预训练，模型越用越强——这才是真飞轮。

- Genesis的解法藏在一副手套里：把手套做到和人手一模一样，工人戴着照常干活，过程本身就是数据采集。本质是"人类数据就是机器人数据"的硬件落地。

- Sunday Robotics则押注UMI低成本方案，认为短期多样化部署最有用，但长期最值钱的还是部署端的数据。三指夹爪是成本与能力的折中。

还有嘉宾直接提出"人就是机械臂的一种形态"，解决了人机数据对齐后，人类数据越多效果越好，现在已经能组装小车了。

觅蜂科技姚卯青认为，具身智能的ChatGPT时刻2年就到了，pi则押4-5年。

但这个时间是变量的，因为要看数据。

可以说通过这场活动，让我们看到了整个具身智能行业第一次如此整齐地承认：行业都还堵在同一堵数据墙前，只是各自挑了不同的凿法。

正如姚卯青说的："模型决定智能起点，数据定义行业终局"。

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