过去两年，中国具身智能行业普遍认为人形机器人先进工厂是最佳选择。工厂有明确任务、可计算的ROI国内正规最大的配资平台，商业价值容易验证。然而，最近几个月这一共识开始动摇，越来越多从业者重新讨论：工厂是否真的是性价比最高的起点？
中国的人形机器人行业出现了路线分歧。一种观点主张先进工厂、物流和商业场景，先完成商业验证再逐步走向通用智能。另一种观点则认为，如果目标是Physical AGI，应从一开始就围绕数据、模型和泛化能力构建体系。
许华哲是这场讨论中的代表之一。他提出了多个争议性观点，如卖数据是在把弹药卖给对手，无脑量产的同时应该关注机器人日活，机器人跳舞与智能无关。这些观点实际上都指向一个问题：机器人公司是在训练一个更高效的生产力工具，还是在培养面向未来的通用智能体？
从去年开始，人形机器人成为行业中最受关注的方向。许多教授、科学家和年轻人投身创业，资本也开始寻找机器人领域的超级公司。早期共识认为，受限于“大脑”能力、成本和ROI，人形机器人会先从实验室走向舞台，再进入工厂，最终进入家庭。
工厂、物流和巡检被反复提及，因为它们最容易被解释。例如，智元的精灵G2在龙旗工厂进行上下料，星动纪元的M7进入中国邮政、顺丰进行包裹分拣。但在这个过程中，人们容易误把“能干活”当作“有智能”。真正的通用智能需要解决的问题是如何将技能自然迁移到不同场景，并从有限的经验中学习更多技能。
自动驾驶曾经形成过一套成熟路径：先解决一段路，再解决一座城。很多具身智能公司也在借用这套逻辑，但物理世界的复杂性远超道路系统。道路虽然开放，仍然是有限系统，而家庭环境中的变量几乎无法穷举。
尽管用户期待机器人进入家庭，但全球范围内选择进入家庭场景的机器人公司并不多。家庭机器人的挑战不仅在于技术，还在于商业化。相比工厂客户，家庭用户对价格更加敏感。自变量在北京和深圳推出的机器人家庭清洁服务定价为149元/3个小时，1X则尝试每月499美元的订阅模式。无论哪种方案，都在回答同一个问题：用户是否愿意长期为机器人付费。
家庭环境足够混乱却又足够丰富，对机器人来说是一个高价值训练场。专用机器人解决的是单一任务，而通用机器人要学的是整个世界。家庭机器人最终不是高级家电，而是像真人一样的存在。真正困难的不是拿一瓶可乐，而是理解可乐在哪里、冰箱怎么开、拿完以后怎么关门等连续任务。工厂提供重复数据，家庭提供多样性数据，前者适合训练执行，后者接近训练理解。
通用人形机器人路线最大的风险在于验证周期长且难以阶段性证明。破壳有一个时间表：今年9月推出第一代机器人；一年后发布震撼demo；2028年实现内测并开始小规模商业化。家庭路线必须在商业结果出现之前让外界相信其技术方向。
传统的机器人公司胜负手在于供应链、成本、交付和客户，而AGI的目标则是数据、模型、算力、算法和长期学习能力。谁能更早建立物理世界的数据飞轮，谁能让机器人从执行器变成学习者，谁才可能抵达更大的终局。
目前的具身智能行业看起来热闹，但决定未来的可能是谁先证明机器人能够理解和学习物理世界。工厂路线更现实，它决定谁能先活下来；家庭路线更冒险，但它决定谁有机会重新定义机器人。未来的赢家可能既要懂工厂，也要懂模型；既要有交付能力国内正规最大的配资平台，也要有数据和学习能力。眼下，行业必须先承认这场分歧的存在。如果中国具身智能最终只擅长制造“铁疙瘩”，却没有掌握通用智能的大脑，那么赢下的可能只是制造能力，失去的却是定义下一代机器人的机会。
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