专题：2026 Inclusion · 外滩大会

2026Inclusion · 外滩大会于 2026 年 9 月 9 日至 12 日在上海黄浦世博园区举行，本届大会以 " 共创 AI 新经济 " 为主题。

破壳机器人创始人、清华大学交叉信息研究院助理教授许华哲表示，具身智能的商业化分两类路径：

一类是后训练路线：和品牌、工厂合作，在场景内搭建闭环。他举例称，在街边小吃摊做关东煮，机器人独立完成全套操作。它的核心指标是，投入多少工时可以稳定部署落地，以及这套方案能够复制到多少个小吃摊。这一套逻辑，和上一代传统机器人的部署逻辑类似，重点看部署效率和投资回报率 ROI。

而第二类，是这一轮具身智能新的商业化标尺：和大语言模型的相似度。这条路线短期内很难看到经济收益，属于节约式商业化。

在他看来，大模型大家用起来体验尚可的原因是，就算 GPT 输出答案只有 50% 成功率，通过多轮对话修正，大多能拿到满意结果，会觉得它有用。但机器人不一样，如果任务成功率只有 50%，就有一半概率打碎杯子，用户就会觉得完全没法用。这也是为什么大家感觉具身智能落地体验不如大模型。

他指出，即便存在这个难点，依然要坚持推动具身智能走向大模型化。这里说的 50%，是面向万物、面向物理世界所有任务的 50%。我们等待它从 50%，逐步提升到 60%、70%，直至 99.9%。到那个节点，才是本轮具身智能真正的商业化时刻。

" 当然前面提到的后训练场景落地，短期内可以产生现金流、带来营收。但我们真正期待的，是基础模型跨过临界点之后，开始接管物理世界大量任务。" 他说。

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