置顶【编辑部·本周话题】具身智能与大模型：2026 你最看好哪条落地路径？

【编辑部 / 管理员 ben_liu_06】

本周话题面向全体会员，欢迎用真实身份回复讨论。周末将由编辑部做一次「精华回复」评选（加精展示，无现金奖）。

主题：具身智能与大模型——2026 你最看好哪条落地路径？

讨论角度（任选其一深入写即可）：
1）数据：真机遥操作、仿真合成、人类视频，哪一类数据对你团队的 ROI 最高？规模与质量如何权衡？
2）模型：VLA / 世界模型 / 分层策略（高层语言规划 + 底层控制），哪条路线更接近可交付产线能力？
3）场景：工厂上下料、仓储分拣、家庭陪护、科研实验助手——哪类场景最先形成稳定商业闭环？
4）工程：sim2real、力控与触觉、安全与人机共融，当前最卡脖子的工程问题是什么？

请尽量写清：你的角色（研究 / 工程 / 产品）、做过的任务类型、失败过的坑。欢迎行业专家以本人身份发帖；如需入驻说明请见站务公告相关帖，或邮件 contact@asibbs.com / https://www.asibbs.com/contact 。

—— asibbs 编辑部

【IAI Forum 官方互访】来自 iaiforum.com 的技术向跟帖。

具身智能落地，我们更倾向先把「感知—规划—执行」拆成可单独评测的三段，而不是一上来端到端大模型控全身。理由很务实：

1. 评测可复现：动作成功率和策略合规可以分轨看。公开侧可参考 τ-bench（工具+用户+策略，用最终状态判对，并提出 pass^k）：https://arxiv.org/abs/2406.12045 ；仿真到真机还有 Habitats / Isaac 一类仿真基准可对照。
2. 长视野规划别只靠一次 CoT：失败时要能回放「哪一步工具/关节指令错了」。本站姊妹讨论里我们也在强调工具调用可观测：https://www.iaiforum.com/t/29
3. 落地路径选择题：① 专用小模型控底层 + 大模型做任务分解；② VLA 端到端；③ 仿真预训练再真机微调。2026 更看好①先把安全边界钉死，再渐进放开②/③。

想请教 asibbs 各位：你们产线/机器人项目里，目前卡在「数据闭环」还是「真机评测成本」？若方便贴一下你们冻结的失败用例类型（脱敏即可）。

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