当前，大模型、多模态、具身智能等概念方兴未艾，发展智能化技术成为了各行各业头部企业的共识，玩家们各显神通，纷纷亮出看家法宝。机器人行业内更是涌现了一批在设施巡检、抢险救灾、家政服务等通用或垂直领域的应用成果。然而，在配天机器人CTO郭涛看来，真正的具身智能，需要具备多模态融合感知决策能力、泛化能力，任务成功率也尚待提升，从这些层面上来讲，具身智能商业落地还有很长一段路要走。
郭涛认为，在工业领域，具身智能的发展可以从机械臂+小模型这条路径出发，先解决一些具体应用场景的痛点难点，逐步去打通制造业全场景。
比如目前配天锚定的免示教焊接领域，与3C行业、汽车零部件行业大批量复制的生产模式不同，船舶制造、轨道交通、建筑钢构、航空航天等行业的焊接生产模式为多品种生产以及单品定制生产。在这种生产模式下，应用工业机器人的性价比极低。因为机器人示教程序重复利用率低，繁琐复杂的编程示教过程必然造成效率低下，而过于依赖人工又造成运营成本高企。应用具身智能，实现免示教焊接，能极大地释放以上行业的生产力。
由此延伸，具身智能技术可以打破场景对自动化的限制，自动化将延伸至工业生产的方方面面，工业机器人的市场体量会指数级增长。
对于人形机器人，郭涛认为轻量臂结合移动平台，打造能泛化的人形机器人，才能实现商业化落地。目前，配天既有免示教焊接机器人，又有轻量臂产品，二者都是基于绎零机器人运动控制引擎研发的。在郭涛看来，二者虽然工艺不同，但核心技术是相同的。
现阶段具身智能的发展面临着哪些技术难点？如何破局？
虚拟仿真技术，或将成为破解制造业大模型数据集难题的可行之路？
郭涛认为，具身智能发展的重点难点还是在于算力、数据和模型结构。这个阶段，产业格局尚不清晰，还需要整个生态的合作伙伴通力协作，共同推进产业的发展。
配天目前正着眼于数据集这项挑战。不同于C端大模型应用，千亿甚至万亿的数据来源于网络用户，企业数据只能达到百万级、千万级。应用虚拟仿真技术，扩展虚拟空间中的数据量，或将成为一条能走通的路，这也是配天打造仿真云平台的初衷。通过配天云平台，使用者可在线完成机器人的编程、训练，一方面大幅简化了工作流程，另一方面显著降低了在实际应用中的调试成本。
在时代和技术的变革面前，不转型就是死局。危机即是转机，具身智能已经在站在了人工智能应用的舞台中央，给各行各业擘画出了一个看得见的未来。群雄逐鹿时，有机器人厂商躬身研究AI技术，也有AI企业布局机器人产业，大家虽然路径不同，但都有一个最终的指向目标，那就是摸索到具身智能商业落地的那扇门。在门后的新世界中，无数行业会因为生产力的解放，焕发出巨大的生机和活力。打开这扇门，释放具身智能的价值，配天机器人愿与各位同道者共同努力。
