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任贤良指出，具身智能与物理世界的深度融合，将不断拓展人工智能发展边界，推动机器人等更好地理解世界、与人类的交互更加自然，进一步推动人类社会迈向智能化新时代。与此同时，具身智能的发展也面临诸多挑战。

技术层面，缺乏统一的操作系统和标准化软件开发工具链，目前市场上机器人操作系统多样，多采用开源组件，常因兼容性或版本升级导致系统不可用的情况，增加了开发成本；算法成熟度也有待提升，当前机器人学习系统需要人类智能介入，尚未实现感知到行动间的认知映射；硬件上，载体耐用性、电池能源效率以及与软件的深度集成需求等方面都存在挑战。

数据层面，高质量、多样化数据集的缺乏成为具身智能能力突破的重要挑战。与大模型所依赖的互联网数据不同，具身智能所依赖的数据涉及动态环境中的复杂交互，使得相关数据采集工作挑战性高[ 参考来源：《具身智能发展报告（2024年)》，中国信息通信研究院、北京人形机器人创新中心有限公司。]。从采集方式来看，真实数据能精准反映物理交互，但采集成本高昂且难以获得大规模有效数据；仿真数据具有成本和效率优势，但虚拟环境与现实世界存在差距，在面临复杂情景，尤其是高精度任务下，难以满足需求。

应用层面，硬件接口、通信协议、数据格式等缺乏统一规范，不同厂商的机器人本体构型与软件架构互不兼容，制约规模化应用；研发端的企业和应用行业尚未打通，许多实际工况都未能真正纳入研发测试体系中，应用场景开放度不足，缺乏快速孵化条件。此外，用户对具身智能的接受程度和信任感需要进一步建立和维护。