8月21日，智元机器人在上海举办首届合作伙伴大会，这距离智元机器人六大核心产品启动线上销售不到一周。
智元机器人董事长兼CEO邓泰华。
作为智元的实际掌舵者，智元机器人董事长兼CEO邓泰华在大会上首次公开亮相。他在闭门演讲中表示，当前全球正处于“具身智能大爆发的前夜”，人工智能加速朝着AGI迈进，2025年具身智能将迎来商用发展的拐点，最终成为继手机和汽车之后的“下一代海量智能终端”。
智元机器人联合创始人兼 CTO 彭志辉展示了智元机器人的三大产品系列（远征A2、精灵G1和灵犀X2），同时发布了机器人动作与表达创作平台“灵创平台 (LinkCraft) ”和新产品灵犀X2-W——一款专为“作业智能”打造的轮式双臂机器人。
具身智能进入“商用前夜”，2025年迎来商用拐点
邓泰华指出，2025年是具身智能商用发展的关键拐点。
业内普遍认为，具身智能产品要真正走向规模商用，必须在性能和能力提升的同时，不断突破成本与价格的平衡点。
邓泰华认为，得益于国内产业的快速产品迭代和庞大供应链优势，今年机器人成本已进入一个有效的投资回报率（ROI）区间。以工业产品为例，两年的投资回报率已经具备可行性。未来随着出货量的持续增加，成本还将进一步下降。
在能力维度，今年行业也开始从研发阶段逐步进入部署阶段，部分工业和商业场景已实现落地。随着模型能力的不断增强、应用场景的不断扩展，以及出货量的提升，成本将进一步降低，产品的性价比也会持续提升。
事实上，机器人的成本与定价问题一直是行业关注的焦点。就在一周前，智元刚刚将其产品上线至智元商城和京东商城，最低一款人形机器人价格为9.8万。
对于外界关心的定价策略，智元机器人合伙人、具身业务部总裁姚卯青在接受澎湃科技采访时提及，这一定价短期不会调整。未来一两年，如果新产品在零部件优化、系统集成和规模效应方面取得突破，成本将有望进一步下降，届时价格可能调整。
智元机器人联合创始人兼 CTO 彭志辉。
技术路线：不押注单一路径，世界模型与VLA模型并行
在人形机器人领域，关于模型路径的选择一直存在争议。
此前宇树科技创始人、CEO王兴兴在北京举办的世界机器人大会上对VLA（视觉－语言－动作模型）模型架构持怀疑态度，认为VLA模型架构并不是最优解，模型本身还需要进一步升级和优化。
智元合伙人、具身业务部总裁姚卯青当日在接受媒体采访时也回应了行业关注的“世界模型与VLA之争”。
他表示，目前具身智能的技术路线尚未收敛，不像大语言模型有相似的架构设计和训练流程。智元的选择是“多路径并行”，广泛布局。
他指出，世界模型与VLA的关注点并不相同。VLA源自视觉语言多模态，本质上仍以语言为核心，更强调逻辑推理和规划；而世界模型更多来自视频生成，更注重在三维物理空间中的预测和因果推断。在真实作业过程中，两种能力缺一不可：逻辑判断可帮助避免错误操作，确保作业合理；而三维空间中的连续操作则需要强大的预测能力。
世界模型在流水线作业或叠衣服等动态场景中具有明显优势，因为这些任务往往无法完全通过精确规划实现，而更依赖在高维视觉空间的预测。
今年3月，智元已发布行业首个VLA基座模型GO-1；7月，智元发布了首个机器人世界模型开源平台 Genie Envisioner（GE）。姚卯青认为，这两条路径未来有机会实现融合，走向“生成与理解一体化”。通过生成式方法进行预训练，不仅能获得更优的表征学习，也将反哺VLA、强化学习等多类技术的应用发展。
参会很消耗资源
针对“智元没有给外界留下特别让人印象深刻的记忆点”的质疑，。姚卯青回应，机器人的运控能力固然重要，但未来的核心价值在于机器人上肢的作业能力。他认为，仅有稳定的运控并不够，行业需要的是机器人能解决高难度作业操作的问题。他表示，智元在融资顺利的情况下，更专注于产品研发和落地，不会过度依赖市场宣传。“目前行业中频繁举办的运动会、展会等活动，往往消耗大量资源，需要投入人力、设备，这也对正常的研发任务形成干扰。我们希望行业能保持冷静和理性，不要被短期热度带偏。”
姚卯青同时透露，下半年智元会陆续推出多项行业应用展示，证明机器人不仅能带来情绪和文娱价值，更能切实解决生产力问题。
邓泰华在闭门演讲中提及智元竞争力的锚点不在本体，而在AI智能能力，未来智元三个基础模型可能会融为一体。
供应链起到决定性作用
姚卯青认为，对于机器人这类硬件较大、体系又复杂的产品来讲，能否取得商业上的成功，供应链起到决定性作用。
“设计和研发代表上限，但供应链的能力、产品、品质是决定能否成功的基础。”姚卯青称。他以新能源行业为例指出，“有些企业能在发布会后兑现大规模交付，有些却无法履约，核心差距就在供应链。”
他介绍，智元在发展初期就高度重视供应链，并已投资多家相关企业，尤其关注传感器、计算单元、关节执行机构、电池等核心环节。这些零部件大多需要为人形机器人进行定制化开发，现有供应商往往缺乏经验，因此智元通过提供资源、技术和质量辅导，推动他们加速成熟。
对上游供应链，智元在意的是传感器、计算单元、关节类的执行机构等。“很多供应商做过沾边的产品，但定向为人形机器人做出满足负载、扭矩、尺寸、重量等需要定制化，这个过程相对较慢。”姚卯青认为，这点需要人形机器人公司倒逼供应链，给更多的资源、技术和生产质量的辅导。
真实世界的数据最重要
在具身智能的发展路径中，数据量是大模型实现智能程度的“燃料”。此前，行业内存在的普遍声音在于“谁掌握了更大规模、更高质量的数据，谁就有机会在未来的具身智能领域竞争中占据先机”。
姚卯青也强调高质量数据的重要性。姚卯青认为，具身智能行业确实处于数据非常早期的阶段，未来一两年内具身智能产业需要完成大规模数据积累，才能迎来类似大语言模型的“GPT时刻”。
业内一直有关于适用真机数据和仿真合成数据的争论。
在姚卯青看来，大模型技术背景下面，大家拼的就是数据质量、数据配方、数据工程能力，好的数据决定模型上限，差的数据决定模型会有比较差的表现。
对于机器人实现作业能力而言，真实数据的价值最高也最关键。他提醒，当前行业里“异构数据”并非最急迫问题，真正决定上限的是数据质量与数据工程能力。
