2026世界人工智能大会上，各类人工智能终端令人目不暇接，但记者注意到，行业关注的焦点已经从人工智能技术的展示转向相关技术如何更好地应用在生产和生活中。

　　专家指出，数据规模、评测标准、网联协同——这些“幕后”工作决定着AI能否从展台真正走进工厂和家庭。

　　这家参展商告诉记者，他们不生产机器人，而是为具身智能提供数据燃料。记者看到，通过工作人员佩戴的头部和手部传感设备，人类在制作咖啡过程中的每一个动作和细节被采集加工成机器人可以学习的数据，这些人类数据和仿真数据一起，用于模型训练。

　　光轮智能联合创始人兼总裁 杨海波：我们构建的是一家学校，给具身智能学生提供教材，即我们的数据；同时还提供考试，即我们的评测能力。构建一整套从数据、仿真、评测到落地部署的整个链路，形成一个持续学习和提升的机制。

　　针对具身智能机器人本体算力存在局限性的问题，电信运营商聚焦发挥网络联接和云计算优势，重点开发具身智能的云端大脑和远程算力支持技术。

　　中国移动科技创新部技术研究处经理 尹瑶瑶：很多复杂的作业需要云端的算力支持，所以依托我们的算网大脑进行边端的协作，给每个机器人里面搭载一个三合一模块，支持通信、导航、AI-SIM身份证，让每个机器人都有一个自己的标识。

　　专家指出，具身智能整体技术仍处在初期阶段。目前很多具身智能应用演示任务还属于演示阶段，能达到90%以上的成功率，但真正进入应用场景需要达到99%甚至99.9%以上的成功率，小数点后每增加一个9，都需要指数级的能力提升。

　　中国电信人工智能研究院具身智能研究中心主任 白辰甲：全行业目前机器人量产已经到达一个临界点，机器人数据，包括数据采集上或众包式数据采集方式，今年预计能为全行业积累百万小时的高质量数据。在此基础上，我们相信未来具身智能的模型也能够在明年和后年这两年期间有一个质的飞跃。