具身智能技术路线尚未定型，基础设施却先收敛 田晏林 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 咋回事儿呢？机器人本体批量落地，行业要补的课反而更多了？ 别意外。本体数量上来了，具身智能乍看离规模化越来越近，但理解周围世界、学习新任务、持续进化的能力，还没法跟着机器人一起批量复制。 和只在数字世界处理信息的通用智能体相比，具身智能要让AI真正进入物理世界。 一台机器人学会一个动作不算最难，难的是继续学会第二个、第三个任务；一项已经验证的能力，能不能快速复制到更多机器人身上；换一座工厂、一个工位，甚至换一种本体，还能不能继续跑。 说到底，行业关注的重点，正从如何造出机器人，转向如何持续生产和迭代机器人的能力。 9月16日，在2026智能经济论坛上，百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖分享了一个判断： 智能体的能力边界在快速打开，已经能够处理更长程的任务，也开始进入规模化部署。 如果类比AI时代的发展，今天的AI有可能只是灯泡发明后的第一个月而已，因为灯亮了，所有人都看到了变化，但是电力带来社会经济分工的调整还没有出现。 当智能体进入产业系统，企业里的知识、数据、流程、工具和具