9月10日至13日，2025 Inclusion·外滩大会于上海盛大召开，人工智能（AI）技术毫无悬念成为全场关注的核心议题。
在多场专业论坛中，行业权威专家、企业领袖及资深投资人齐聚一堂，围绕当前AI产业发展的核心难题展开深度对话。在算力资源爆发式增长与模型技术持续创新的关键阶段，无论是致力于物理世界交互的机器人产业，还是深耕数字服务领域的AI智能体，均面临数据质量优化、模型效能提升及商业化落地转化的多重行业挑战。
机器人技术突围：数据采集与模型优化的双重攻坚
大会主论坛圆桌讨论环节，宇树科技创始人兼CEO王兴兴重点剖析了机器人研发中的"数据困境"：如何获取高质量训练数据？数据标注标准应如何界定？现阶段需优先采集哪些类型与规模的数据？哪些场景数据对模型训练具备核心价值？
王兴兴坦言，当前机器人领域的数据集在采集精度、噪声控制及质量标准化等方面仍存在显著短板，整体处于探索完善阶段。
他提出，通过提升数据利用效率与模型理解能力，有望实现小样本高效训练。从模型优化角度看，数据价值不应单纯以数量衡量，特征性场景数据采集尤为关键，例如机器人关键动作序列与复杂场景的高质量数据捕获方法。
在专题分论坛上，银河通用联合创始人张直政指出，具身智能大模型的训练可能需要万亿级别的数据支撑。
张直政分析，完全依赖真实环境数据采集既不具备实操性也难以持续，即使同一操作者重复相同动作，每次执行的一致性差异显著，导致真实数据的样本利用效率极低。相比之下，仿真数据在场景可控性与规模化生产方面优势明显，虽然在物理交互与语义理解学习上逊于真实数据，但可通过图文大模型与数字孪生技术进行弥补优化。
清华大学交叉信息研究院助理教授、具身智能实验室负责人许华哲在大会期间接受采访时表示，真实场景数据采集成本较高但质量优势显著，仿真数据与互联网公开数据获取成本更低、来源更广泛，但质量稳定性与真实数据存在差距。即便采用真实数据训练，仍存在"真实场景迁移鸿沟"（Real2real Gap），直接影响视觉-语言-动作模型（VLA）的最终训练效果。
模型性能则是制约机器人发展的另一核心瓶颈。王兴兴强调，当前AI模型无法充分发挥硬件设备性能，以灵巧手为例，其精细操作能力尚未被模型完全释放。同时，纯语言模型或纯视频分析模型已取得显著进展，但在语言-图像深度融合领域仍面临挑战，特别是机器人控制场景中，如何实现生成视频与机器人控制模态的精确对齐，仍是亟待突破的技术难题。
针对灵巧手技术突破路径，灵心巧手联合创始人兼首席AI架构师苏洋提出规模化解决方案。
苏洋表示，如同预训练模型需要海量数据支撑，若能实现万台级、十万台级乃至百万台级设备部署，真机数据采集将实现成本骤降与效率跃升。
他同时透露，目前灵巧手成本占整个人形机器人总成本的21%-23%。团队计划通过技术迭代降低制造成本，力争三年内将灵巧手单价降至500元甚至100元级别，"届时家用机器人将具备普及条件，我们先通过工业场景验证稳定性，在严苛环境中解决可靠性、耐用性与操作灵巧性问题，再通过规模化生产降低成本，最终实现家庭场景普及"。
国家地方共建人形机器人创新中心首席科学家江磊分析认为，当前具身智能的技术路线仍处于多元探索阶段，"值得关注的是，智驾系统、工业机械臂、腿足式机器人及专用芯片这四条技术路径，如同产业链的四条射线，未来若能实现技术交汇融合，具身智能产业将迎来规模化落地机遇"。
智能体发展窗口期：产业分化与技术落地的紧迫性加剧
行业普遍认为，2025年将成为AI智能体技术的产业化元年。本届大会展区内，各类功能型智能体产品集中亮相，展现出丰富的应用潜力。
BAI资本创始及管理合伙人龙宇在主题演讲中坦言，智能体的概念定义与应用落地仍处于动态演进过程，行业正处于探索完善阶段。
她指出，当前用户端、消费者及企业客户对智能体技术给予了前所未有的包容度，普遍能够接受30%-60%的任务完成度，这在传统企业级服务领域是不可想象的。但这种市场宽容度并非无限期存在，"行业窗口期正在收窄"，随着Token成本大幅下降，技术架构与工作流程的重构优化成为可能，市场将对智能体的任务完成精度提出更高要求，特别是金融等高风险领域，零容错率的特性使得"基本可用"的标准不再适用，必须达到极高的可靠性。
RockFlow创始人兼CEO Vakee同样指出，当前大模型在垂直领域存在数据匮乏问题，金融场景的落地应用对预测准确性要求极高，同时强监管环境要求算法具备可解释性，这对智能体技术提出了更高挑战。
关于行业发展趋势，龙宇表示，半年前备受关注的Devin等垂直领域Agent产品已逐渐淡出视野，"当前技术能力已基本满足需求，核心在于定义全新交互范式而非单纯优化产品形态"。未来智能体产业将呈现技术分化与模型产业化并行的发展趋势，行业正进入深度价值思考阶段。
在AI技术发展的关键转折点，无论是机器人还是智能体领域，只有深刻理解数据核心价值、提升数据利用效率、突破模型技术瓶颈，才能加速推动产业爆发式增长。当家用机器人实现普惠普及，当智能体能够精准理解并执行复杂指令，AI技术将真正迎来改变世界的时刻。