机器人领域“非共识”碰撞，哪些问题将成关键？

机器人领域缺乏统一标准，正产生大量“非共识”。去年WRC，厂商比拼让机器人行走速度；今年，硬件分化出不同产品形态适配多样场景，软件算法在VLA、端到端模型、仿真数据训练等方面衍生出多条技术路线。

• 算法与数据之辩 ：宇树科技王兴兴认为，应聚焦基础模型优化而非采集数据；星海图许华哲则表示，数据决定下限，模型决定上限；加速进化赵维晨指出，硬件完善后再深耕具身大模型。
• 仿真数据探讨 ：银河通用王鹤主张，具身智能初期，合成数据是关键资产；自变量王潜认为，手部复杂操作难靠仿真数据进化；智源研究院王仲远称，走大模型路线，可依靠互联网数据。
• 数据飞轮起点争议 ：维他动力认为，数据多样性而非数量决定涌现；星海图许华哲强调，高质量一万小时是数据飞轮起点；加速进化赵维晨指出，轮＋双臂操作百万小时难以训练出多模态具身大脑。
• 机器人“大脑”构建分歧 ：宇树科技王兴兴觉得VLA+RL非最佳，世界模型收敛更快；星海图许华哲采用分层系统；自变量王昊主张做完整端到端统一大模型；越疆机器人更注重构建具身智能操作系统。
• 软硬件关系思考 ：星海图许华哲提出，依模型特性优化硬件资源；越疆机器人和加速进化认为，机器人或重演手机发展路径；众擎机器人强调，软硬件共同决定机器人价值；源络科技连文昭主张，机器人应与物理世界交互主动学习。
• 开源生态问题 ：星海图许华哲指出，当前公司主导的开源不彻底、不可用；自变量王潜和王昊表示，具身模型依赖硬件，开源存在诸多问题。

在新兴行业初期，“非共识”是技术探索的引擎。这些正在碰撞的“非共识”，或成影响机器人领域的关键问题。