问题： 2026年被称为"物理AI元年"，机器人产业技术突破的同时仍面临核心挑战：虽然算法和算力提升，但机器人在实际物理环境中的操作能力依然有限。行业普遍存在"大脑发达、四肢笨拙"的现象，大模型虽然能处理海量信息，却难以在真实场景中完成精准操作。 原因： 此问题的关键在于物理交互数据的稀缺。目前机器人学习主要依赖视觉和文本数据，而触觉、受力反馈等关键物理交互数据严重不足。张栋指出，虽然文本数据丰富，但机器人要在物理世界中灵活操作，必须掌握接触力、摩擦、材质反馈等细节信息。这些数据获取成本高、难度大，成为制约行业发展的主要瓶颈。 影响： 高质量物理交互数据的缺乏，使得机器人在工业、医疗等领域的应用难以规模化。例如在精密装配或易碎品抓取场景中，机器人无法像人类一样通过触觉实时调整力度，限制了其商业化应用。此外，全球范围内具备触觉感知能力的机器人数据集仍处于起步阶段，如果中国企业不能快速建立数据优势，可能在新一轮竞争中处于不利地位。 对策： 戴盟机器人提出"3D战略"解决方案——Device（硬件）、Data（数据）、Deployment（场景）。其最新发布的力/触觉反馈遥操作数据采集系统DM-EXton2，通过高精度设备采集人类操作中的触觉数据，将其转化为机器人可学习的"教材"。张栋表示，未来两年行业竞争将转向数据资产竞赛，中国企业应利用制造业场景丰富的优势，加快构建全球领先的物理交互数据集。 前景： 随着物理交互数据的积累，机器人产业有望在2026年后实现重大突破。触觉感知技术的普及将推动机器人在医疗、制造、服务等领域的深度应用。张栋预测，率先实现商业闭环的企业将占据市场主导地位，中国企业在数据采集和场景落地上具有独特优势，有望在全球竞争中取得领先。
具身智能从实验室走向产业应用的过程，本质上是虚拟世界向物理世界的转变。此转变要求产业参与者重新思考技术发展路径——不是单纯追求模型规模扩大，而是深入理解物理世界的复杂性，通过系统化的数据积累和场景应用构建真正的竞争壁垒。对中国企业来说，这既是挑战也是机遇。抓住2026年这一关键窗口期，加快数据基础设施建设和产业生态完善，将有助于中国在全球具身智能产业竞争中占据先机，为经济增长注入新动力。