具身智能大模型专家访谈
一句话看懂：具身智能大模型尚远，GPT-7等仅解决高层任务规划，数据是核心瓶颈，软硬件一体化是核心壁垒。
核心逻辑
['GPT-7等大模型提升语义推理和多模态常识理解能力，但无法替代底层物理交互控制。', '数据是核心瓶颈，高质量真机交互数据仅数十万小时，通用化需千万小时级。', '软硬件一体化是核心壁垒，全栈自研整机厂商在数据回流与模型适配商具备更强竞争优势。']
主要风险
- GPT-7等大模型仅解决高层任务规划，无法替代底层物理交互控制，预计2030年后才能在开放场景达到70%-80%成功率。
- 十万台级规模需推迟2-3年，家庭服务场景短期内难以实现商业闭环。
- 世界模型需融合力控、触觉等多模态信息，目前仍处于早期阶段且缺乏统一评测标准。
- 数据是当前最大的瓶颈之一，纯仿真数据因Sim-to-Real Gap无法完全替代真机数据。
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报告综述
具身智能大模型尚远，GPT-7等仅解决高层任务规划，无法替代底层物理交互控制，数据是核心瓶颈，软硬件一体化是核心壁垒，未来开放场景成功率预计2030年后达到70%-80%。