在2022年之前，具身智能系统普遍受限于单一任务、固定场景与特定硬件本体，难以实现灵活扩展。随着大模型技术的兴起，具身智能开始具备处理多类任务、适配多种硬件形态、应对复杂环境的能力。然而，实际应用中仍面临“难用、不易用、不通用”的深层挑战——如何让智能系统真正理解世界并有效行动，成为当前发展的关键命题。

 业内专家指出，当前的核心矛盾在于：语言类大模型（如盘古、DeepSeek）虽能完成从感知到认知再到决策的链路，却尚未触及“执行”这一关键环节。真正的智能不仅需要“想得明白”，更需“做得出来”。而唯有将大模型与物理实体深度融合，构建具备真实交互能力的具身智能系统，才能打通从思维到行为的“最后一公里”。

实现这一目标，亟需解决三大核心难题：

 其一，数据资源严重匮乏。尽管工业场景相对可控，但仍属于半结构化环境，看似简单的操作背后隐藏着复杂的长程任务。例如，将手机、充电线、贴膜、说明书等不同形状与材质的物品精准放入包装盒，涉及多物体识别、空间布局规划与动态抓取，对数据积累与模型训练提出极高要求。高质量、多样化的训练数据仍是制约发展的瓶颈。

 其二，模型架构尚不成熟。当前具身智能领域模型种类繁多，但缺乏统一标准。如何设计出兼具强推理能力、环境适应性、鲁棒性与泛化能力的模型，仍是一个未解课题。尤其在面对光照变化、工件微差异、设备振动等现实干扰时，系统的稳定性与执行成功率仍不容乐观。

 其三，应用场景高度碎片化，导致系统集成困难。不同行业、不同任务之间存在巨大差异，若缺乏可复用的工具链支持，开发成本居高不下。构建模块化、可组合、易部署的开发框架，已成为推动产业落地的关键支撑。

 此外，现有大模型在多模态融合方面仍有不足。视、听、说、思、行的联合建模尚未完善，自我认知、记忆延续、身份识别等类人能力仍属空白。无论是视觉语言动作（VLA）路线还是其他路径，均面临数据成本过高、泛化能力弱等问题。传统机器人开发依赖“设计-仿真-调试”流程，而具身智能正转向“数据驱动+模型训练”模式，对异构数据标准化、模型积木式组装提出了更高要求。

 未来的发展趋势清晰指向：全模态大模型将成为具身智能的中枢大脑。只有具备全面环境感知、无损信息获取、类人逻辑推理、强泛化能力以及稳定合理的行为输出，系统才能真正从“可用”走向“好用”。

 最终，具身智能的演进不仅是技术迭代，更是智能形态的本质跃迁——让机器真正“看得懂、想得清、动得准”，在真实世界中实现自然、可靠、可持续的自主行动。