一、数据饥荒：物理智能的最大短板
训练数据缺口超99%：当前国内真实物理交互场景的合规数据仅约50万小时，而行业公认机器人商业化落地需要数千万小时数据，缺口超过99%。2026年，高质量的AI物理交互数据缺口就超过500万小时。
无法“坐享其成”：与大语言模型可直接利用互联网海量文本不同，机器人的训练必须从零开始“喂养”真实世界数据，且采集难度呈指数级上升。一个“折纸盒”的动作，从采集数据到模型成功执行，隔了七个月。
二、泛化能力弱：难以应对真实世界的复杂多变
“换了个环境就失灵”：宇树科技创始人王兴兴指出，目前多数AI模型在固定场景的训练成功率可接近100%，但只要操作物品或环境稍有变化，成功率就会严重下降。
效率差距显著：在真实制造场景中，机器人完成一个“捡起轴承放进盒子”的动作需70秒，而人类仅需2秒。能搬货的仓库机器人，遇到货物大小或位置出现偏差时就会失败。
从“表演”到“干活”鸿沟：当前很多机器人仍依赖预编程或远程遥控，并非真正自主决策。2026世界机器人大会的焦点已从“跳多高、跑多快”转向“教机器人干活”的数据采集。
三、人机协同：机器人无法取代人类的深层原因
人类核心优势不可替代：机器人擅长标准化、重复性工作，但创意审美、情感沟通、复杂决策、价值判断与灵活应变等能力仍属于人类。正如专家所言，机器可以写一千万场雨，但它不会真的淋湿。
“进家庭”要求极高：机器人要进入家庭，面对的绝非实验室的整洁环境，而是杂乱的真实家居，需要“博士级”的数据能力才有保障。现阶段最务实的路径是从半结构化环境（如仓库、餐厅）切入。