在科技飞速发展的今天，人形机器人曾是科幻作品中遥不可及的想象，如今已逐渐走入现实视野。然而，从实验室的精妙模型到广泛的产业应用，人形机器人的落地之路却布满荆棘。在 2025 张江具身智能开发者大会上，众多具身智能企业齐聚一堂，共同探讨产业落地困境，而数据、硬件、算法等方面的不足成为众人关注的焦点。​

数据，作为驱动人形机器人发展的核心燃料，当前面临着严重匮乏的困境。智元机器人具身智能算法专家陈立梁直言：“如果没有数据，算法很难做。” 具身智能所需的操作等高质量真机数据处于 “非常缺失” 的状态。尽管智元在去年年底开源了上百万条真机数据，各大厂商和研究机构也纷纷跟进开源，但相较于实际需求，这些数据仍只是杯水车薪。光轮智能技术生态负责人甘宇飞通过对比指出，大模型开发依托了二三十年的互联网数据积累，自动驾驶历经十几年也沉淀了大量真实数据，而具身智能兴起短短几年，数据量远远无法满足其复杂行动的需求。具身智能应用场景丰富多样，涵盖商超、居家、工厂、实验室等，每个场景所需的数据规模都堪比自动驾驶，整体数据需求更是远超自动驾驶的百 PB 级规模。​

为解决数据难题，灵御智能 CEO 金戈提出，需从降低成本和增加数据采集两方面入手。一方面，制造低成本、高质量、高敏捷的本体；另一方面，让机器人尽早投入使用场景，通过类似自动驾驶边开边收集数据的方式，利用遥操作手段弥补模型不足，降低数据采集成本。陈立梁则强调算法层要探索更优的闭环迭代路线，推进强化学习和世界模型研究，同时关注测试闭环，解决测试损耗大、成本高的问题。​

除数据外，机器人本体性能也亟待提升。智莱特具身智能科技有限公司 CEO 邓振华形象地比喻：“通用机器人不光大脑要好，身体也要好。” 具身智能机器人的算法层对硬件在时效性和多模态融合方面要求极高。但目前，硬件面临着成本、效率、工程化等诸多挑战，机器人本体在散热、轻量化、负载、寿命、精度、运动控制路径等方面存在较大改进空间。例如，一些机器人进入工厂后，因负载能力不足，只能适配负载较轻的工位。此外，机器人软硬件行业标准尚未明确，底层算力、模型训练、数据采集、通用场景搭建等方面都亟需规范。甘宇飞指出，具身智能本体形态多样，数据适配难度大，不同企业采集的数据难以共享，造成资源浪费，制定行业标准迫在眉睫。同时，机器人在消费和商业场景落地时，安全问题至关重要，金戈呼吁建立保险机制，应对机器人可能造成的本体受损或其他财物、身体损伤。​

在算法层面，创新不足也是阻碍人形机器人发展的关键因素。陈立梁观察到，国内很多团队多以跟随国外新架构为主，而具身智能尚处早期阶段，应鼓励探索更多创新方向。只有在算法上实现突破，才能让机器人更好地理解复杂环境，做出准确决策，在实际场景中实现全自主工作。​

人形机器人的落地应用，是一场涉及数据、硬件、算法等多维度的攻坚战。尽管当前面临重重困难，但这些挑战也为行业发展指明了方向。随着技术的不断进步、标准的逐步完善以及创新探索的持续深入，相信在不久的将来，人形机器人将突破困境，真正走进人们的生活与生产，为社会带来巨大变革 。