在英伟达负责机器人平台产品营销整整七年的 Amulya Vishwanath，最近在科技播客里给炙手可热的具身智能泼了一桶冷水。她认为这个行业非但没有迎来类似 2022 年底那样的 ChatGPT 时刻，反而正处于极其初级的乐高时代：执行器、灵巧手、底层控制系统乃至基本的物理安全标准，全都需要推倒重造。
资本市场习惯了将大语言模型的 Scaling Law 直接套在物理实际上，以为给钢铁躯壳灌入海量参数就能催生智能涌现。然而物理世界充满了摩擦力、重力和材料形变，在这里，暴力堆叠算力的边际效应正在断崖式下跌。
跑分滤镜下的真实表现
激进派的代表是 General Intuition 首席执行官 Pim de Witte，他曾公开断言一个通用基座模型就能让如今大部分专用机器人工程变成无用功，并坚信电子游戏的合成数据比互联网文本更适合训练实体。但各家实验室拿出的实测数字，迅速戳破了这一神话。
学术界与厂商习惯在论文里展示高分，读者稍不注意就会落入统计口径的陷阱。以谷歌 DeepMind 发布的 Gemini Robotics 2 为例，它在 Apollo 机械臂整身操作中被广为引用的 0.83 分，仅仅是任务进度分，而不是真正把事情做完的全任务完成率。一旦走进复杂的接触性任务，这套基座模型的表现便急转直下：拧松灯泡能达到 92%，但要逆向拧紧灯泡仅 36%，系垃圾袋的成功率也只有 44%，甚至在最基础的地面抓取中，成功率也仅为 45.7%。
英伟达自家的表现同样显示出物理操作的残酷。参数量为 3B 的 Isaac GR00T N1.7 整合了 EgoScale 项目从 13 个数据集中提炼的 2160 万数据点，以及 20854 小时人类第一视角视频。即便坐拥如此规模的训练资产，在纯软件运行的 SimplerEnv 仿真测试里，模型把勺子放进毛巾的成功率是 78%，而叠方块仅为 48%。
明星初创 Physical Intelligence 走得相对靠前，其最新的 π0.7 模型在预先见过的任务上成功率能超过 90%。当迁移到未见过的跨任务与跨机械臂时，成功率立刻跌入 60% 至 80% 的不可用区间。哪怕是让双臂 UR5e 完成折叠 T 恤达到 80% 成功率的典型案例，实验前提也必须是这件衣服已在桌面上提前平整铺开。即便该团队在 2026 年 10 月 13 日推出了托管训练与推理 API 的 Beta 测试，工业界依然只能将其作为辅助探索，不敢贸然交付产线。
物理世界的物理法则不讲情面
自然语言处理能够涌现，依赖于互联网上数以万亿计的公开词元。具身智能既缺乏标准化的动作数据底座，更难以承受试错带来的高昂代价。
文字大模型输出幻觉只会多打错别字，数百公斤的机械臂执行错乱则会摧毁工件甚至伤害人身。
人类第一视角视频虽然提供了庞大的视觉输入，却无法复刻指尖在毫秒级微调中的剪切力与阻抗。机器人面对的是非结构化环境，重力、静摩擦力与接触面磨损无法靠渲染引擎完美还原。
DeepMind 推出的 ASIMOV-Agentic 专门用于测试模型拒绝不安全工具调用的能力，其在 On-Device 2 模型卡中直白承认，模型在高自由度控制和分布外泛化上存在硬伤，根本无法单独承担物理安全职责，必须完全依附于传统的低级硬件碰撞保护与力控机制。
这正是软件激进派叙事最大的裂痕：如果模型的每次输出都需要底层老旧的工业安全继电器来拦截兜底，那么端到端基座模型就并未实现真正意义上的闭环控制，充其量只是一个高阶的路径规划插件。
- 风险.将学术界 60% 至 80% 的泛化表现直接挪用至工业现场，会带来无法承受的产线停机与硬件损耗代价。
逃离虚火：从模型空谈转向底层积木
正是看清了这种结构性割裂，Amulya Vishwanath 在 2025 年脱离英伟达创办了专注于具身智能、材料科学与生命科学的 Techable VC。该基金在 2026 年 2 月 9 日完成首关，截至 2026 年 8 月已出手投资 8 家公司，投资阶段主要聚焦在 Pre-seed、Seed 及精选的 Series A。
| 公司名称 | 业务核心与技术路径 | 融资与发展阶段 |
|---|---|---|
| Trener Robotics | 工业自适应智能与底层运动控制 | 已完成 3200 万美元 Series A |
| morph. | 可改变形状的软体材料与柔性机械 | 早期 Seed 阶段投资 |
| Andromeda Surgical | 针对外科微创的高精度手术机械臂 | Pre-seed / Seed 早期注资 |
| Alpha Z & Syncere | 底层精密执行结构与传感集成组件 | 早期投资组合项目 |
这套投资组合清晰映射出产业老兵对行业节点的理解。她完全避开了那些依赖开源大模型套壳的通用人形机器人整机项目，转而下沉到底层零部件：从解决物理抓握形变的柔性材料 morph.，到主攻外科精密操作的 Andromeda Surgical，再到已经拿到 3200 万美元 Series A 融资的工业自适应智能厂商 Trener Robotics。
当标准化的执行机构、耐用的多维触觉传感系统和统一的底层通信总线尚未确立前，空谈端到端模型的一统江湖无异于沙滩筑塔。《周易》有云：“乾道变化，各正性命。”万物皆有其内在的刚度与物理律，绝非几层 Transformer 权重矩阵就能随意抹平。
- 建议.评估具身智能项目的真实价值时，应紧盯其平均无干预运行时间（MTBI）以及硬件零配件的供应链标准化程度，而非发布会上的精修演示。
机器人领域不会迎来那种一夜之间席卷全球的 ChatGPT 时刻。摆在整个行业面前的，是一场极其漫长、琐碎且高试错成本的工控渗透战。