
2026年3月25日,博鰲亞洲論壇“人形機器人的進階與飛躍”分論壇舉行。作為博鰲亞洲論壇2026年年會核心議題之一,該分論壇成為人形機器人領域高規格、高影響力的行業交流平臺,吸引了眾多行業嘉賓與媒體關注。

星動紀元創始人陳建宇受邀出席,與行業大咖、國際專家共話行業發展,圍繞人形機器人規模化應用、技術瓶頸、ChatGPT時刻預判等核心議題,結合星動紀元實踐經驗分享核心觀點。
01
人形機器人規模化應用
面臨兩大挑戰
在論壇討論中,陳建宇聚焦人形機器人從“表演炫技”到“真實規模化應用”的突破難點,結合行業現狀與星動紀元的探索,將核心挑戰總結為兩大類型:
「第一大挑戰」:是對機器人工業級全棧能力要求
他提到:“在工業場景中需要達到極高的節拍效率和成功率,甚至99%以上,包括很高的可靠性,這是實打實要用的”。并進一步強調,真正的工業級穩定產品,“不光是單次能做一個事情,而且要能夠可靠、持續、低成本的做到,每一項都很困難,這就要求我們的能力是全棧的”。
結合星動紀元的技術積累,陳建宇補充道,這就要求機器人能力實現體系化升級,“從大腦能力能實時進行感知反饋和快速決策,到小腦控制,再到底層硬件本體,本體包括本體零部件關節和供應等等是體系化的,所以我們必須要把機器人從單機能力上升成系統化能力”,軟硬一體化全棧自研,構建具身機器人系統化能力,這也是星動紀元當前的核心聚焦方向。
「第二大挑戰」:是模型泛化性不足的行業卡點
他認為:“現在我們離機器人ChatGPT時刻還有一段距離,為什么我認為現在還沒到家用的階段,最大的一個卡點就在于模型的泛化性”。并結合家庭場景的復雜性解釋道,“我們是沒有足夠的資源和空間或者是客戶的耐心,讓我們在每個家庭里面單獨收集數據、單獨訓練,這需要我們的模型能泛化到像ChatGPT一樣能做到全新的環境,給它任意的指令就能零樣本泛化,不需要任何新的采集數據,零訓練就可以去部署,這就是我們家庭應用的終極目標。”
盡管存在諸多挑戰,但陳建宇給出了積極預期:“這個時間不會太長,我覺得五到十年至少是能夠看到非常好的效果”。同時明確,結合當前技術水平,物流、工業等場景可優先實現落地。
“ChatGPT之前也不妨礙我們能在工業等場景去應用,因為工業場景是完全垂直標準化的,我們可以投入一定的力量在當前模型的基礎之上,投入一定的數據和算力,把一些關鍵環節打通,而一個環節就可以標準化復制到上萬或者是數十萬個場景”,物流、工業也是星動紀元現階段的重點布局領域。
02
人形機器人“ChatGPT時刻”
五年可期
針對論壇中熱議的“人形機器人ChatGPT時刻何時到來”這一核心問題,陳建宇給出了明確判斷:這是一個漸進過程,而非突然爆發。他分享道:“這確實是一個完全漸進的時刻,我們公眾看到ChatGPT是突然出來,實際上技術的發展和研究是持續很多年的,行內人看完全是一個漸進的改變”。
他進一步解讀了ChatGPT的核心價值,并闡釋行業現狀:
“ChatGPT代表著我們做一個新的應用,付出的邊際成本幾乎為零,就是不需要投入新的數據和新的訓練成本就能夠直接去泛化用”,而當前人形機器人“要把這個機器人用到一個新的場景,它是有一定成本的,但這個成本在顯著降低”。
他結合實踐說明:“以前我們任何一個新的場景都要單獨造一個機器人,單獨設計一個模型,現在我們已經有了一些比較不錯的模型,這幾組模型越來越強,我們發現在部署新的應用場景的時候,訓練的時間及需要收集的數據是越來越少的”。
當被現場追問具體時間節點時,陳建宇給出了明確回應:“如果非要給一個時間的話,對標ChatGPT時刻,我認為時間點是五年”。
03標準化與產業鏈協同
是當前最迫切的任務
當被問及“機器人離人類越來越近,當前行業最迫切需要做什么”時,陳建宇結合星動紀元的實踐經驗,從軟件和硬件兩個核心維度,給出了明確建議。
「一是軟件層面」,推動標準化與規模化
陳建宇表示:“軟件和模型這套系統的標準化和規模化,剛才提到各種各樣模型的路線,各種各樣數據的路線,但是真正迫切要用起來之后,需要是一個標準的產品,它可以合規化的復制,這個需要大家去收斂,找到當前最有效方式去做”。
「二是硬件層面」,拉通產業鏈,實現降本規模化
陳建宇強調:“供應鏈和產業鏈要拉通并且準備好,達到降本,可規模化復制”,星動紀元也始終積極聯動上下游伙伴,推動產業鏈協同發展,為行業規模化落地奠定基礎。
他總結道:“不光是為了把這件事情做了,還要可持續的連續低成本的交付高價值,這個事情已經非常快了,第一個規模化的應用會非常快地出現”,這既是對行業的預判,也是星動紀元的行動目標。
針對現場觀眾關心的“家庭機器人何時進入生活、價格區間如何”的問題,陳建宇結合行業現狀,給出了預判:
“三到五年也許有一個幾萬塊錢的機器人,它可以做更多的事情,但也不是全部,什么時候能做到全部不一定,這是一個循序漸進的過程”。






















