在2026世界机器人大会的北京会场上，百度集团副总裁袁佛玉提出，具身智能产业正经历关键转型，发展重心从追求技术突破转向实现商业价值。她强调，机器人从“演示功能”到“承担实际工作”的跨越，需要构建模型、数据与应用深度融合的系统能力，而非单一技术优势的简单叠加。
技术层面，机器人对物理世界的理解能力成为核心挑战。袁佛玉指出，仅依赖语言理解已无法满足需求，系统需精准解析物体间关系、预测动作后果，并适应环境动态变化。随着视觉语言动作模型（VLA）、世界模拟技术及运动控制算法的快速发展，底层计算架构面临重构压力。百度通过百舸AI计算平台，构建了覆盖数据处理、模型训练、仿真测试到真机部署的全链条AI基础设施，将单步推理延迟压缩至百毫秒级，为技术落地提供支撑。
数据要素的竞争格局正在重塑。具身智能数据采集存在高成本、低标准化难题，且高度依赖具体场景。袁佛玉认为，企业竞争的关键指标将转向有效任务时长积累、高价值失败案例捕获，以及可回流训练的数据规模。她特别提到，异常场景数据比重复性成功操作更具价值，因其能暴露系统缺陷。百度智能云已搭建数据采集、处理、评估与反馈的闭环体系，推动数据、模型与场景形成良性循环。
商业化路径呈现“从局部到整体”的特征。袁佛玉预测，具身智能不会直接取代完整岗位，而是从工业上下料、质量检测、物流搬运等边界清晰、效果可量化的任务切入。她强调，场景可行性取决于任务成功率、人工干预频率及单位成本三个指标的持续优化。为支持规模化应用，百度智能云提供了多模态交互、云边端安全防护等基础设施，同时呼吁行业建立标准化体系，推动技术方案跨场景复制。目前，百度正联合生态伙伴探索从试点验证到大规模部署的实践路径。
