--- type: "Topics" locale: "zh-HK" url: "https://longbridge.com/zh-HK/topics/41770956.md" description: "終於有空回覆你，同行你好。我認為具身智能是一場騙局，這口鍋主要該由學界來背，而不是工業界。這個概念最初就是學界炒熱的，但在工業界，“機器人” 不是什麼新詞。機器人學習本身不是騙局，但 “通用具身智能馬上到來” 這個説法幾乎一定是騙局。我本科畢業於二本院校，現在在新疆大學讀研，導師指導也不多。復現成果時，我常常陷入很深的自我懷疑，因為很多 Oral 級別的論文，都有貢獻過窄，標題和傳播範圍過大的通病。高水平論文把很強的工程抽象做得看起來很簡潔，再通過標題，摘要和傳播，把它包裝成通用具身智能。落到產業上就更有意思了。我接觸過的企業（以中小企業為主，大企業我也接觸不到），號稱做具身智能的機器人，本質上就是以前的 RTOS 加了個 LLM，做一些簡單的 RAG 或基於規則的自然語言指令。很多家用機器人 Demo，靠的是人在迴路的遙控操作。還記得 Figure AI 嗎？他們在工廠裏也只是用少量機器人做簡單任務。評測標準和仿真顆粒度上，當前工業界更是一團亂麻，普遍缺少足夠細粒度的物理信息，而這種精度恰恰是靈巧操作所必需的。還有馬斯克的 Optimus，2024 年發佈時，現場互動也在很大程度上依賴人工操作。工業界在實踐上領先學界，學界在理論上領先工業界，這是一個基本規律。但現在強如工業界也沒有拿出跨時代的成果，強如學界也沒有出現真正跨時代的理論，那拿這些成果去融資，這不就是炒概念嗎？你可能會提到 VLA，VLA 不算劃時代的。它本質上只是把 “視覺識別、語言理解、動作生成” 這幾個已有的進步，用一個端到端網絡縫合到了一起。工程整合很漂亮，但底層範式還是沒變，依然缺乏常識推理，物理直覺和可泛化的操作智能。但是這個範式不改變，很難説短期內一定會突破。視覺識別在進步是真的，語言規劃在進步是真的，模仿學習在進步也是真的。可這些東西加在一起，充其量只是 RTOS 的 Plus 版本，連具身智能概念的邊都還沒摸到。" datetime: "2026-06-12T12:57:32.000Z" locales: - [en](https://longbridge.com/en/topics/41770956.md) - [zh-CN](https://longbridge.com/zh-CN/topics/41770956.md) - [zh-HK](https://longbridge.com/zh-HK/topics/41770956.md) author: "[吉姆哈克的交易员](https://longbridge.com/zh-HK/profiles/10212142.md)" --- # 終於有空回覆你，同行你好。我認為具身智能是一場騙局，這口鍋主要該由學界來背，而不是工業界。這個概念最… ### 相關股票 - [09880.HK](https://longbridge.com/zh-HK/quote/09880.HK.md) - [HUUD.SG](https://longbridge.com/zh-HK/quote/HUUD.SG.md) - [SPCX.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/SPCX.US.md) - [TSLA.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/TSLA.US.md) - [ELON.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/ELON.US.md) - [DXYZ.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/DXYZ.US.md) - [TSDD.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/TSDD.US.md) - [TSLL.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/TSLL.US.md) - [TSLQ.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/TSLQ.US.md) - [09366.HK](https://longbridge.com/zh-HK/quote/09366.HK.md) - [07766.HK](https://longbridge.com/zh-HK/quote/07766.HK.md) - [07366.HK](https://longbridge.com/zh-HK/quote/07366.HK.md) - [TSLR.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/TSLR.US.md) ## 評論 (15) - **郭九日 · 2026-07-06T04:22:04.000Z**: 格局打開，把幾乎和一定加一點點可能性就是人類文明的飛躍時刻，從提升生產力到生產生產力可不是一加一等於二的影響，培養一個人的成本是多少，如果能降低成萬把塊機器人，那將迎來豐盈，前提在文明中 - **坚定回调做多思维 · 2026-07-06T03:14:45.000Z**: 胡扯 - **砺身济世 · 2026-07-05T05:17:19.000Z**: 當下還是自動駕駛更近 機器人至少還有五年 長期確定性很強 長期看多 短期看空 - **Optimus X · 2026-06-12T13:42:03.000Z**: btw，我也能在字裏行間看出你的一些 “痛苦”，我是博士在讀，課題就是具身智能相關，導師也指導很少，可能可以以學長的身份給你點建議，平時多看一些北美 top 組的論文，國內太多灌水，很多不開源甚至亂開源。如果有機會也可以去做科研的工業界實習一下。加油，科研本來就是挑戰未知 - **Optimus X** (2026-06-12T13:43:21.000Z): 還可以參加一些會議，比如最近的智源大會 - **吉姆哈克的交易员** (2026-06-12T13:43:59.000Z): 確實，不過我一開始做的是 GNN 方向，更痛苦。説到心坎上了🫠 - **Optimus X · 2026-06-12T13:26:33.000Z · 👍 1**: 仁者見仁吧，既然也是 researcher 我就説的細一點，可以看看 pi0.7，genesis ai 的 demo，還是能看到物理智能的萌芽。 科研就是會走在前面，vla，wam 這些都是前沿的探索。你説 vla 不是創新，那 gpt3.5 的出現以及到 5.5 算創新嗎？不也都是 attention。科研的進步也是一步一步的，像 cnn resnet attention 都算是 “大創新”，但不可能每天都有大創新。我個人認為 vla 是一個極大的貢獻，證明了除了傳統 robotics 的 planing，機器人也有一種可以 scale 的途徑。當然 robotics 最缺的物理直覺目前確實 - **股魔大霍 · 2026-06-12T13:12:53.000Z**: 我一直有個想法，就是應用面廣的超級機器人不應該是人形的，應該下面用滾輪之類的，也省得使用平衡系統，就是看上去有點膈應，現在自動化工廠不就也是 Ai 嗎，任何東西炒過頭就失去價值了 - **吉姆哈克的交易员** (2026-06-12T13:15:06.000Z): 從我實用主義至上的角度，確實不該是人形的，但今天社區也討論了人形的必要性。 - **股魔大霍** (2026-06-12T13:18:20.000Z): 沒必要，自動化機牀和人形沒關係，看到一大堆都在搞人形，費時費力還不説，關鍵搞來搞去就像遙控人形機器，卻沒有智，更別提魂了，任何科技發展不從實用主義和能讓人變懶出發，註定是繡花功夫 - **郭九日** (2026-07-06T04:14:31.000Z): 起碼從性壓抑角度，人形更容易接受哈哈哈哈哈哈哈，至於其他方面，形式各異的應用機器人百花齊放也很期待 - **王肖恩 · 2026-06-12T13:12:07.000Z · 👍 2**: 分析的真精彩啊 不過在前幾年我也確實無法想象世界上會誕生出如今這般強大的 AI 幾乎解放了我的全部工作內容了（通過 skill 設定工作流等等 剩下的做結果審核 障礙也只是各個軟件可能不提供接口）討論的尺度其實還是具身智能到底能不能像是市場預期的快速實現以及是否值這麼高的估值 説騙局其實是針對一些靠幻想營造的泡沫來説的（因為現在的估值已經相對看到的具身智能成果來説已經非常大的泡沫了 ） - **吉姆哈克的交易员** (2026-06-12T13:13:07.000Z): 我也很希望具身智能發展起來，家務機器人的應用對全人類是一件大善事 - **王肖恩** (2026-06-12T13:20:15.000Z): 主要是 AI 和具身智能讓我對未來人類的生產關係和分配製度感到迷茫了 這倆加上現有的生產關係和分配製度 已經無法想象普通人該如何自處了 - **郭九日** (2026-07-06T04:11:35.000Z): 終將走出普魯士，至於走向何方但願走向文明