" 哪怕具身智能达到 99% 的准确率，对工厂来说也是不可容忍的。99% 对软件可能是一次误报，对产线就是一次停线。"7 月 3 日，在由盖世具身智能主办的 2026 具身智能产业场景融合大会上，奕派科技 AI 产品总监徐宇涵指出了具身智能在工业落地面临的现实困境。

徐宇涵认为，智能制造分上下半场。上半场是软件定义的制造智能，以 AI 作为人类增强工具，通过智能体提升问题发现率和解决效率。下半场则是具身智能驱动的硬件变革，从人操作机器走向机器自主作业，实现人力规模化替代。

奕派科技此前更多聚焦于多智能体协同的 AI 应用平台，涵盖质量卫士、设备卫士、效率卫士三大方向，通过采集 IOT 数据、工艺过程数据和质检图像，做根因诊断和反控执行。

但在具身智能的落地探索中，徐宇涵发现了几道绕不开的坎。首先是数据不足，" 工业没法提供具身智能所需的数据量级，仿真数据放到真实生产环境中又有欠缺，无法直接把产线模拟的轨迹和策略部署到真机。"

其次是缺乏针对工业装配的大脑，总装车间线束卡接、粘接等自动化无法完成的工位，具身智能还无法精准规划如何解绕线束、如何做精密卡接。

第三是高精度场景仍依赖传统的 2D 和 3D 视觉定位，" 部署过程中依旧面临繁琐的智能化调试工作量，并没有发挥出具身智能高泛化的预期。"

第四是可靠性问题，"99% 的准确率对产线就是一次停线 "。第五是经济可行性，在 ROI 上仍难与传统自动化抗衡，同样价位下具身智能在效率节拍和稳定性上体现不出优势。

他呼吁行业攻克两个方向：一是真正解决自动化难以覆盖的高柔性场景，如线束整理、精密卡接、连接器插接，" 只有完成这些，具身智能才有‘人无我有’的优势 "；二是建立新的数据采集范式，甚至让一线工人通过遥操作、动作捕捉和 VR 设备参与数据生产，以量变推动质变。