具身智能：万亿赛道的
“价值兑现”之考（上）
编者按
资本潮涌下，具身智能正在叩响“价值兑现”的大门。
作为科技创新与产业创新深度融合的典型代表，具身智能已成为新质生产力发展的生动注脚。但要真正迈向万亿产业，具身智能仍需跨过技术攻关、场景落地、商业闭环等多重关口……对产业链上的每个主体来说，这都是挑战，也是机遇。
这是一个需要对话的时刻。本期《中国经济时报·新质策源导刊》汇聚专家的前瞻视野、智库的冷静思考与企业一线的真实动态，力求在分歧中辨析产业突破的方向，在共识中凝聚同向而行的力量。诚邀您与我们携手，一起跟踪、观察、见证具身智能赋能千行百业、走进万家生活。
——访上海灵初智能科技有限公司创始人、首席执行官王启斌
图片来源/灵初智能
■中国经济时报记者王彩娜
当下，具身智能产业发展浪潮奔涌而来，高质量数据供给不足、落地成本居高不下、模型泛化能力薄弱等共性难题制约产业规模化、商业化落地。面对行业发展堵点，上海灵初智能科技有限公司（以下简称“灵初智能”）锚定“小全栈+人类数据+灵巧操作”的差异化发展路径，依托自研外骨骼采集设备大幅降低数据获取成本，凭借自主研发世界模型构建数据采集、训练、回流全链路闭环，同时牵头搭建Human Data行业数据规范、开放高质量开源数据集，赋能产业链协同发展。中国经济时报记者日前专访了灵初智能创始人兼CEO王启斌。在他看来，当前具身智能行业已经迈入数据与模型持续迭代的“军备竞赛”，未来三至五年赛道将加速洗牌、企业发展分化态势凸显。
锚定“小全栈+人类数据+灵巧操作”差异化路线
中国经济时报：灵初智能为何选择“小全栈+人类数据+灵巧操作”路线，锚定轮式双臂落地？现阶段商业化落地成效如何？
王启斌：当前整机赛道供应链日趋成熟，单纯比拼硬件整合、量产制造并非我们的优势，但灵巧操作、多模态数据、具身模型三者高度耦合，只有一体化打通才能形成完整能力闭环，这是我们选择小全栈布局的核心逻辑。我们将资源集中于模型、数据、灵巧手和系统控制。轮式双臂形态并非单纯追求外观创新，而是源于真实产业场景需求：桌面精细操作可固定工位，而工厂产线、商超补货、仓储拣货场景，既需要腰部调节实现纵向作业，又需要稳定快速移动底盘覆盖平面作业范围，轮式双臂能平衡操作精度与移动效率，适配现阶段绝大多数落地需求。
在商业化层面，我们搭建了双主线业务。一是数据采集系统与标准化人类操作数据集输出。二是面向细分行业的具身智能解决方案。目前已在物流、工业、3C电子、汽车零部件、光模块加工领域落地头部客户项目，同步推进多个概念验证试点。我们筛选落地场景有清晰的标准：既要具备稳定商业收益，又能持续产出多元化实操数据，持续反哺模型泛化能力，实现商业落地与技术迭代双向赋能。
构建全链路数据闭环的“灵初解法”
中国经济时报：制约具身智能规模化价值兑现的核心瓶颈是什么？灵初智能的解法是什么？
王启斌：制约具身智能价值兑现的核心，是高质量、低成本、可规模化、多模态人类交互数据供给短缺，同时缺少从数据采集、质检、训练、真机部署到数据回流的完整闭环。针对这一痛点，灵初智能搭建了一套全链路数据解决方案：自研外骨骼数据手套采集原生人类操作数据，相较传统真机遥操作采集方案，成本压缩至十分之一，同步完整记录视觉、自然语言、关节角度、触觉反馈等全维度模态信息。自研Psi-W0世界模型承担数据质检、样本打分、失败案例学习、合成数据扩增功能，放大有限真实数据价值；依托Psi-R2预训练模型完成少样本迁移学习。搭建多层级规模化数据采集网络：工厂、仓库驻场实地采集，与专业数采厂商深度合作，开放具身数据协同平台，分布式微支付采集网络并行推进，目标积累百万小时级高质量人类操作数据。优质数据必须由真正训练模型的大脑公司牵引定义，否则数据采集容易变成无序、低效甚至“垃圾场级别”的采集。
牵头数据标准赋能产业链协同
中国经济时报：灵初智能率先牵头Human Data数据标准建设，并开源行业数据集，在产业生态共建方面积累了哪些可供借鉴的经验？
王启斌：灵初智能围绕Human Data数据标准体系和行业生态建设分享三方面可供借鉴的协同经验。第一，以硬件采集设备定义高质量数据基准。依托自研外骨骼手套与统一全模态采集协议，明确优质具身数据四大维度标准：采集精度、模态信息完整度、任务实操有效性、动作场景多样性，为行业提供可落地的数据量化标尺。第二，以开源公共数据集推动行业基准统一。我们对外开源1000小时高质量人类手部操作全模态数据集，推动公共基准、数据格式、评测方式和行业标准形成。第三，搭建覆盖全链条协同网络。一边联动高校实验室开展基础算法、世界模型理论研究；一边对接机器人企业、数据服务商、实体制造客户，打通“数据采集—云端模型训练—数据资产管理—线下场景落地”完整链路。产业生态中非常关键的角色是“真正使用数据训练模型的需求方”，也就是基模公司和头部机器人公司，因为只有它们能牵引数据厂有效生产有用数据。
数据和模型竞速催生行业洗牌分化
中国经济时报：您如何研判未来三至五年具身智能产业发展趋势？灵初智能的发展布局是什么？
王启斌：当前具身智能已经进入数据与模型迭代的“军备竞赛”，马太效应持续凸显，资源、订单、技术会持续向头部企业集中，但行业整体仍处于早期培育阶段，真正意义上的第一轮淘汰赛尚未真正开始。未来三至五年，将围绕以下五大核心能力拉开差距：是否找到有效的数据配方；能否高效扩展数据量级；模型迭代效果能否落到真机上；真机部署后能否形成数据回流；以及商业场景是否既有收入价值又能提升模型泛化能力。
灵初智能短中期战略重心将继续围绕数据飞轮建设。持续扩充百万小时级人类操作数据资源池，完善数据采集、扩增、训练闭环体系，持续迭代世界模型与灵巧操作算法；同时坚守物流、工业制造等经过筛选的细分赛道，持续推进规模化项目交付验证，依靠真实业务场景持续反哺数据与模型迭代，形成技术、商业双向正向循环。长期来看，我们将持续参与行业标准共建，推动国内具身智能数据生态成熟，夯实我国机器人灵巧操作底层技术自主可控能力。
总 监 制丨杨玉洋车海刚
监 制丨陈 波 王 彧
主 编丨毛晶慧 编 辑丨蒋 帅