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　　最初，小鹏CEO何小鹏以“感谢大家对仿生技术的认可”的幽默方式回应，但这没用；随后，他发布了一镜到底的视频，拉开机器人背后的拉链展示内部结构，但依然没用；最终，在几天后的另一场发布会上，工作人员当着所有观众的面，用剪刀剪开了正在通电运行的“铁蛋”的左小腿“皮肤”和“肌肉”覆盖件，露出了内部冰冷的金属骨骼、线缆和执行器。

　　西方科技媒体Mashable用“Its giving Westworld”（这简直是《西部世界》的场景）来形容这一幕的震撼与诡异。

　　它象征着科技力量，正从数字世界的虚拟代码，全面涌向与物理世界紧密结合的“具身智能”（Embodied AI）。

　　到那个时候，你的办公室里可能有个机器人助理帮你整理资料，家里有个机器人保姆帮你打扫卫生，甚至连你上班的地铁里，也可能坐着几个机器人通勤。

　　这条路线根植于硅谷长达数十年的软件和互联网霸权历史，其核心信念是“软件吞噬世界”的逻辑延伸——即“AI吞噬物理世界”。

　　他们坚信，只要能创造出一个足够强大的、通用的AI基础模型（大脑），理论上就可以将其“降维”注入任何一个足够精密的机器人硬件（躯壳），从而一举解决具身智能的核心问题。

　　硅谷强大的风险投资体系，能够在极早期就为Figure AI、Sanctuary AI这类前沿硬件公司注入数亿美元的巨额资金。而这种资本的驱动力，让这些公司可以暂时忽略成本和商业化压力，专注于打造最顶尖的硬件平台，以期完美承载最强算法。

　　这一路线强调硬件与应用场景的优先性，因为真正鲁棒的、通用的智能，无法在虚拟世界的模拟中凭空创造，而必须在与复杂物理世界的海量、低成本、任务导向的交互中“涌现”和“进化”出来。

　　根据国际机器人联合会（IFR）的报告，2022年中国工业机器人的安装量已超过世界其他所有国家的总和，占据全球市场的52%。

　　比如在宁德时代的电池产线上，机器人每时每刻都在完成数以万计的、精准到微米的电芯堆叠；在京东的“亚洲一号”智能仓库里，分拣机器人已经处理了上亿个包裹。这些场景为机器人提供了极其明确的任务目标和物理约束，所产生的任务导向型数据，远比实验室中的随机探索数据更能高效地训练出解决特定问题的AI模型。

　　而跨界玩家的入局逻辑，也进一步强化了这一范式：比如小鹏（XPENG）和小米（Xiaomi）选择进入人形机器人领域，其最大优势就是他们在汽车、手机等领域已经积累的强大的供应链管理能力和规模化生产经验。小鹏CEO何小鹏多次强调，其目标是在2026年左右实现人形机器人的量产，并首先应用于小鹏自己的汽车制造工厂，在最熟悉的场景中进行应用和迭代。

　　早在2021年，工信部等十七部门联合发布了《“十四五”机器人产业发展规划》，以及后续的《人形机器人创新发展指导意见》，为产业设定了清晰的长期目标，例如到2025年初步建立创新体系，到2027年综合实力达到世界先进水平。

　　硬件是骨架，算法是灵魂，而连接两者的软件生态和人才是流淌全身的“血液”。一场产业革命的最终胜利，往往是生态系统的胜利，苹果的成功不仅在于iPhone硬件，更在于其背后庞大的App Store开发者生态。

　　中国的路径更艰难，更需要耐心，但可能也更坚实。因为它植根于我们最强大的优势：实体经济、完整产业链和超大规模市场。