观察：AI智能体与机器人面临数据与模型挑战，寻求破局路径
（图片来自网络）
2025年9月10日-13日，2025外滩大会在上海举办，AI成为本次大会最受关注的焦点。在多个论坛中，行业专家、企业家与投资人围绕智能体与机器人发展展开讨论，深入剖析行业发展所面临挑战。
在算力爆发与模型创新的关键阶段，无论是聚焦物理实体的机器人，还是专注于数字世界的智能体（Agent），都共同面临数据质量、模型能力与产业化落地的多重挑战，数据困境与模型挑战成为焦点。
一、数据困境：优质数据成难题
- 宇树科技创始人王兴兴提出，机器人数据采集、噪声、质量等方面存在很大问题，优质数据采集难度大，需提升数据利用率和模型对数据的理解能力。
- 银河通用联合创始人张直政强调，具身大模型发展需上万亿条数据，但真实数据采集成本高、样本效率低，仿真数据虽可控但质量有差距，真实数据含“真实到真实的差距”，影响模型质量。
- 专家共识：真实数据质量优但昂贵，仿真和互联网数据更易获取但质量有差距，需平衡选择。
二、模型挑战：融合与控制难题
- 王兴兴指出，机器人面临AI模型与硬件结合难题，纯语言模型或视频模型效果显著，但语言与图像深度融合在控制领域存在精确对齐难题。
- 灵心巧手联合创始人苏洋提出，需大量设备采集数据以降低成本，目标三年内将灵巧手价格降至500元甚至100元，推动机器人进入家庭，先在工业场景稳定后降低成本普及。
三、产业化与未来趋势
- 业界认为今年是AI智能体元年，智能体概念处于定义和落地阶段，用户端有极大宽容度，但留给窗口时间不多，需突破数据与模型瓶颈，实现更精准交付。
- 专家指出，具身智能路径未收敛，需四条产业链（智驾、机械臂、腿足式机器人、芯片）协同，未来产业分化，模型产业化成趋势。
综上，智能体与机器人需突破数据与模型挑战，理解数据价值、提升数据利用率、突破模型瓶颈，才能迎来发展爆发，实现家庭普及与产业落地。
（声明：该内容经AI精编）
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