房拣货、物流分拣这种真实商业环境中，模型才能暴露问题、快速迭代。这场分歧的核心，其实是两种路径的博弈：一种是“闭门造车”式的基础研究，相信过早分散精力去适配场景，会拖慢模型迭代的节奏；另一种是“沿途下蛋”式的渐进改良，认为在现有技术条件下积极落地应用，才能做出真正的智能。两者没有绝对的对错，但它们决定了未来一年各家公司资源投入的方向。争论背后的共识是，具身智能产业正处在一个典型的技术成熟度曲线的爬坡期，2026年是关键一年。对于在场的CEO们而言，眼下的任务是用最快的速度筹集最多的“粮草”，采集最海量的真实数据，然后静待那个物理世界的“GPT时刻”降临。而现在的一切喧嚣与争议，都只是黎明前必要的序章。
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