具身智能讨论的核心问题正在改变：从谁有更多数据能做出更强基础模型，转向谁能把机器人真正部署到现场，并让它持续做成任务。具身智能的风向，变了。过去两年，行业最热烈的争论围绕基础模型展开：VLA还是世界模型？端到端还是分层架构？谁拥有更多参数、更多数据和更强的zero-shot能力？如今，当模型开始走出实验室，新的问题压过了路线之争：机器人能不能在真实现场稳定工作？硅谷刚达成共识清华已经动手了在硅谷，这种变化...
具身智能讨论的核心问题正在改变：从谁有更多数据能做出更强基础模型，转向谁能把机器人真正部署到现场，并让它持续做成任务。 具身智能的风向，变了。 过去两年，行业最热烈的争论围绕基础模型展开：VLA还是世界模型？端到端还是分层架构？谁拥有更多参数、更多数据和更强的zero-shot能力？ 如今，当模型开始走出实验室，新的问题压过了路线之争：机器人能不能在真实现场稳定工作？ 硅谷刚达成共识 清华已经
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