许华哲：具身智能的内核是泛化，数据规模并非越大越好

2026 Inclusion·外滩大会于9月9日至12日在上海举行，1.5万平方米主题科技展吸引300余家企业参展，其中40多家具身智能厂商集中亮相，机器人现场展示了取药、装配、折叠等任务。

破壳机器人创始人、清华大学交叉信息研究院助理教授许华哲在接受界面新闻等媒体采访时表示，具身智能的内核归根到底是“泛化”。他预计，2026年行业将批量看到真正意义上的泛化，即同一个模型在不同地方完成一系列任务，“这一件事情，在过去的三年里面，是没有看到的”。

针对数据规模，许华哲认为，百万小时数据不一定比十万小时效果更好，目前并没有看到数据数字越高、模型效果就越好的证据。他反对先追求数据规模，主张“边扩边找，边找边扩”，先确认什么样的数据有效，再继续放量。按照当前市场价格，一百万小时数据投入可能达到数亿元，如果最终不能用于模型训练，代价不小。

多位业内人士也就数据与模型路线发表观点。苏度科技联合创始人、CEO韩铮认为，具身需要的是结构化、多样和高质量的数据，仿真与真机数据并非二选一。蚂蚁灵波科技首席科学家沈宇军提出，现实传感器中的噪声、误差以及触觉信号差异，能否规模化搬进仿真系统是一个难题。忆生科技联合创始人兼CTO杨言超则将世界模型的能力概括为预测未来、提取结构并持续学习。

许华哲还谈到通用大模型与具身模型的关系。他判断，两者未来更可能配合：通用大模型处理语义理解、推理和任务拆解，具身模型解决连续控制和复杂物理交互，再组合成完整系统。