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作者：钟声

编辑：Mark

出品：红色星际机器人

头图：具身智能行业图片

众所周知，今年具身机器人的融资火爆，许多拿到融资的具身创业公司也都开始大规模进行招兵买马，但是有些玩家却在缩减具身机器人的投入预算。

在今年第一季度，某互联网大厂对旗下的具身机器人缩减了研发预算和资源，把预算和资源调整到医疗等其他业务线。这个调整的背后，是该互联网大厂领导认为具身机器人在短期内无法商业化落地，还处于学术探索的范畴，所以将预算和资源缩减，投向商业化产出更好的业务线。

这个战略调整对具身机器人团队的士气影响不小。在今年初，该大厂具身机器人团队展示了一系列技术成果，而且在业内获得了不错的口碑。

该大厂具身机器人团队展示了用几万小时高质量真实世界机器人操作数据训练的模型，并且一口气开源了几个模型。在国内属于TOP级水准，在大多数具身创业公司真实数据只有几百小时的时候，该大厂一下子搞了几万小时，投入力度和气魄上可谓非常大手笔。

大手笔投入的效果很显著，在任务成功率和进度得分等综合性能指标上，大幅领先当时业内的模型，尤其是在具身机器人控制上常见的“长时漂移”难题，复杂任务成功率更是高的离谱。

不过，这些惊艳的成绩背后，都离不开大规模的投入。几万小时的真实数据，加上跨硬件平台的适配，都需要砸钱。

但是在商业化落地上找不到场景，也就是说高举高打的投入变现不了。

另外，技术路线变化也使得大规模砸钱投入具有不小的风险性。仅数据路线，在过去一年就经历了从摇操数据到UMI再到EGO的变化，数据路线的快速变化，像主打摇操真机数据路线的投入有可能变为沉默成本，所以风险也非常高。

具身机器人距离做出能在具体场景里干活的技术，至少还要几年时间。

目前业界一系列的技术问题都没有解决，数据采集到底是什么路线，怎么做好数据的质量分布与Scaling，解决了数据的问题才是真正训练出原生基础模型。现在业界都是“小量”数据，用过拟合的方式训练模型，给投资人做demo演示可以，放到具体场景里干活不行。

该互联网大厂缩减具身机器人投入，说明在大厂里面也不是“预算自由”。