多依赖规模扩大、供应链成熟和时间积累；相比之下，模型泛化则需要真正的技术突破。当前，机器人进入一个新场景，往往仍需要重新采集数据、重新训练模型，这意味着其应用边际成本还没有真正降下来。所谓“爆发时刻”，本质上就是机器人在面对一个全新环境、接收一个全新指令时，也能以较低成本快速完成迁移和部署。    基于此，陈建宇认为，机器人家庭场景应用还需要更多时间。未来3年至5年，或许会出现价格更亲民、功能相对简化、能承担部分任务的产品；5年至10年，则有望逐步承担更多家庭事务，但这个过程一定是渐进式的。因为与工业场景相比，家庭环境显然更碎片化，也更缺乏标准化条件。企业很难在每一个家庭里重新采集数据、重新训练模型，用户也没有这样的耐心。因此，在他看来，现阶段工业和物流场景更适合作为过渡地带，而家庭机器人真正大规模进入日常生活，还要等待模型泛化能力更成熟。    围绕模型训练，陈建宇还把话题延伸到了数据。他认为，行业当前对数据的讨论往往更关注“量”，但真正关键的是数据类型、数据质量以及数据获取管线。换句话说，未来具身智能企业拼的不只是算法能力，也包括谁能更高效地建设起自己的“数据工厂”。    把技术突破转化为真实交付    星动纪元虽成立时间不长，却有着颇快的融资节奏，公司身上也带着当下具身智能赛道最典型的标签：高热度、高预期、高关注。陈建宇坦言，具身智能的热度已持续了两三年且还在上升，这一点超出了不少人的预期。与过去一些更偏商业模式驱动的投资不同，这轮投资，市场更看重的是底层生产力的重构空间。    陈建宇称，资本如今已不再只看概念。投资人关心的问题越来越具体，从模型能力、硬件路线，到商业化、长期收入组织，问得都很细。这意味着，行业已经在从“看故事”走向“看兑现”。对企业而言，融资并不意味着可以高枕无忧，反而要更快地把技术突破转化为真实交付，去匹配市场对行业的高预期。    在他看来，当前人形机器人赛道本质上仍处在&ldqu
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