← 返回本期本期是「2026 Inclusion 外滩大会」主会场圆桌的现场录音，由十字路口主理人 Koji 主持，嘉宾分别为苏度科技联合创始人韩铮、蚂蚁灵波科技首席科学家沈宇军、自变量机器人创始人王潜、破壳机器人创始人及清华交叉信息研究院助理教授许华哲。讨论分三条主线。数据之争：韩铮坚持仿真路线，称苏度在 2024 年后重构仿真器与数据管线，使抓取、放置、组装等技能在物体与光线几乎无限制的组合下接近百分之百成功率；沈宇军则强调预训练阶段真实数据不可替代，理由是机器人只能依赖机身不完美的传感器，而「real to sim」的规模化比「sim to real」的 gap 更难。智能之争：围绕 GPT-6 Astra 直接控制机械臂的视频，王潜认为该版本本身已投入大量机器人数据，不构成降维打击，并提出「智能的本体存在于数据里，模型只是蒸馏器和容器」的判断；许华哲实测后认为 Astra 语义与空间泛化强、物理接触弱，叠衣、叠盒与筷子挑物等 contact-rich 任务仍做不到，是具身公司最后的阵地。场景之争：韩铮认为高成功率加泛化性且不靠后训练过拟合是商用前提；王潜认为终极指标是客户可持续且递增付费；许华哲区分后训练商业化与「与语言大模型相似度」的接力式商业化。最后四人给出五年后被高估与被低估的判断：中国供应链成熟度与训练技巧被高估，数据量军备竞赛被高估；具身智能的系统复杂性、重要性及其对 RSI 缺环（物质重制造）的关键意义被低估。

播客 · 十字路口Crossing

当具身智能走到十字路口｜对谈苏度、蚂蚁灵波、自变量、破壳：四种一线判断

十字路口Crossing约 4 分钟

内容摘要四位具身智能一线创业者与研究者围绕数据来源、模型路线与商业化指标展开公开分歧讨论，认为物理接触能力是当前瓶颈，客户可持续付费才是产业化的终极信号。

➤ 这是一次少见的、没有收敛的、关于具身路线级分歧的公开讨论。

2026 年的具身智能，已经不缺热度。缺的是有人把分歧摆上台面。数据从哪儿来？模型怎么做？落地在哪里？

我们讨论了当下最热门的话题：GPT-6 Astra 的能力边界在哪里？如果 OpenAI、Anthropic 要做具身，会形成降维打击吗？

这期播客是「2026 Inclusion 外滩大会」主会场圆桌的现场，由我（Koji）主持，参与讨论的四位嘉宾是：

韩铮：苏度科技联合创始人兼 CEO
沈宇军：蚂蚁灵波科技首席科学家
王潜：自变量机器人创始人兼 CEO
许华哲：破壳机器人创始人、清华大学交叉信息研究院助理教授

透过这场对话，你会了解到：1）不同路线的核心假设和风险；2）判断哪些指标是领先指标；3）Astra 带给具身的冲击和启发，与创业公司护城河；4）具身智能商业化短期 vs 长期逻辑；5）被高估/低估的领域，可能对应投资机会或风险。

🎬 我们的视频播客将同步上线于 @Koji杨远骋的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。

📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。

🟢 数据之争：仿真与真实之间

00:27 仿真与真机，不是二选一

04:00 真实传感器的不完美

06:14 Real-to-Sim：更难的 Gap

🟢 智能之争：Astra 的冲击与启发

08:18 GPT-6 Astra：降维打击具身行业？

09:21 “智能的本体存在于数据”

15:00 麻婆豆腐，不能证明模型变好

19:08 具身会反过来改变大模型

23:01 高成功率与泛化性，缺一不可

🟢 场景之争：跨过泡沫的指标

24:48 跨过泡沫的唯一指标？

25:44 高成功率是商业化前提

26:55 客户持续付钱

29:11 后训练落地与基础模型跃迁

🟢 五年后回看：什么被高估，什么被低估？

31:16 五年后，什么被高估？

33:27 落地是一场系统工程

35:01 具身不会复刻语言模型

38:33 没有物质复制，就没有真正 RSI

40:19 造飞机，像今天做 App

41:25 百万小时数据迷思

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🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。

👦🏻 主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner 投资合伙人。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站