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2026年9月11日举办的Inclusion·外滩大会上，来自具身智能领域的百亿级企业CEO、青年创业者与投资人共同热议行业发展路径。与会嘉宾回应市场“泡沫论”争议，指出当前行业的估值与商业价值错配仅为阶段性问题，整体仍处于“黎明前期”，虽关键能力已初步显现，但仍需突破三大核心瓶颈，距规模化落地尚有距离。
9月11日上午，2026 Inclusion·外滩大会具身智能分论坛的现场座无虚席，相较于去年论坛上普遍的乐观情绪，今年台下的观众提问更多围绕“估值泡沫是否会破裂”、“商业化落地何时能跑通”等现实问题，行业对发展阶段的认知正在回归理性。
过去三年，具身智能赛道累计融资规模超过千亿元，仅2025年一年就有超过200家新创业公司成立，资本热捧下估值水涨船高，“行业存在泡沫”的争议也随之而来。
至简动力联合创始人兼CEO贾鹏在论坛上表示，目前市场感受到的“泡沫感”，本质是产业阶段、估值与商业价值的阶段性错配，而非行业本身没有长期价值。具身智能的商业化探索才刚刚起步，大部分产品还处在测试和小范围落地阶段，与资本市场给出的高估值存在差距是发展中的正常现象。
多位与会嘉宾也提到，当前具身智能的行业格局远未定型，尚未出现占据绝对优势的头部企业，技术路线、商业化路径都还在探索期。从长期来看，具身智能潜在产业规模有望超过手机、汽车两大传统支柱产业，当下的资本涌入本质是对长期价值的提前布局。
与会人士普遍达成共识：当前具身智能的关键能力已经初步显现，多模态大模型与机器人的结合，已经让机械臂、人形机器人等产品在实验室环境下实现了自主导航、复杂操作等核心功能，但距离真正成为规模化的生产力工具，仍有多个核心瓶颈需要突破。
首先是系统工程能力的不足，实验室环境下运行流畅的原型机，进入工厂、家庭等复杂真实场景后，故障率会大幅上升，软硬件协同、环境适配的系统优化还需要大量的迭代。
其次是算力瓶颈，具身智能产品需要在边缘端完成实时的多模态感知、推理和决策，当前的边缘算力成本、功耗都还达不到大规模商用的要求。
最后是数据缺口，具身智能训练需要的真实场景多模态交互数据，采集和标注成本远高于文本、图像数据，目前行业还没有形成高效的低成本数据供给体系。
对于市场高度关注的具身智能“ChatGPT时刻”何时到来的问题，与会嘉宾普遍给出了3-5年的预期。所谓“ChatGPT时刻”，指的是技术成熟度、成本、用户体验达到临界点，产品开始大规模渗透进入消费端和产业端的爆发节点。
“现在行业确实还在黎明前期，还需要多个核心技术的持续迭代才能走到爆发的临界点。”有投资人在论坛上表示，即便目前商业化落地进度慢于预期，也不会动摇对具身智能赛道的长期布局，物理世界的智能化是人工智能发展的必然方向，具身智能作为核心载体的价值已经得到了产业界的普遍认可。
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