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2025年4月2日，国内头部人形机器人公司[智元机器人]宣布伯克利人工智能研究实验室（BAIR）博士后研究员罗剑岚已加入智元，担任首席科学家，全面领导智元具身智能研究中心，主导前沿算法研发与工程化落地。
罗剑岚：于2015年在UC Berkeley （加州大学伯克利分校）攻读机械工程博士，最初的方向是机器人控制，后续将研究方向转向机器人学习，主要和Pieter Abbeel以及Sergey Levine等学者合作，研究集中在强化学习；于2019年博士毕业后，加入谷歌并在多个机器人部门任职，包括Google X、DeepMind等，与机器人学习领域的泰斗Stefan Schaal教授合作；于2022年，重回到伯克利人工智能研究实验室（BAIR），在Sergey Levine团队做博士后研究员，主要研究高样本采样效率高性能的真机强化学习和操控方面，以及大模型相关的应用。
近日，罗剑岚接受多家媒体访谈，在被问到“软硬一体的全栈路线是必要的吗？有的公司就只想做好本体部分”时，表示：自动驾驶早年，也有专做大脑的，但现在主机厂都开始做自动驾驶；十年前，无人机很火时，中美出现一大堆无人机公司，英特尔甚至在美国开了20多个实验室，但都只能做大脑，但现在都已不存在，我们现在记住的名字是：DJI（大疆)；虽然只做大脑也可以跟硬件结合一起，但我认为一定是软硬件一起迭代的全栈路线，会笑到最后。
其实，人形机器人本体公司需要软硬件全栈自研这类观点，全球估值最高人形机器人初创公司[Figure AI]创始人Brett Adcoc已多次强调，并表示拥有自己的AI系统（自研）是建立长期竞争优势的关键。
人工智能和大模型技术突破性发展催生了本身具身智能浪潮，大模型决定了人形机器人泛化能力，是现阶段人形机器人商业化核心壁垒；早期，人形机器人领域初创公司多是依托科技大厂大模型赋能，自研操作小模型且绝大数创企在AI层面投入极少；随着众多科技大厂入局人形机器人本体赛道，若人形机器人初创公司不具备基础大模型自研能力，远不能在万亿人形机器人市场中占有一席之地，结局只能是被收购或者倒闭；因此对于人形机器人初创而言，强大的AI能力将是必需项，自研是唯一出路。
小编早期曾在多篇文章中提到类似观点，并梳理诸多人形机器人赛道行业乱象，最近一篇是三月初，小编文章“人形机器人赛道，风口下的冷思考！”中提到：诸多人形机器人产品现阶段真的能做“有用”的工作还是仅仅是大玩具，“能跑能跳” ≠ “能干活”；并在3月19日文章“人形机器人发展路线之争：“大脑”优先，还是“运动”优先？”中详细解读国内人形机器人重“运动”，轻“大脑”发展乱象。
对于人形机器人创企来讲，生产出人形机器人本体并不难，通过战略合作、实现营收也不难，难在批量化生产和实现场景真正、有效应用。
其实诸多人形机器人产品现阶段真的能做“有用”的工作还是仅仅是大玩具，结论很容易得出，仅需要参加一次人形机器人大会，现场看一下人形机器人现场实操，而不是仅仅通过企业宣传片。
具身智能机器人是一个复杂的AI+机器人+自动驾驶的系统性学术+工程问题，各类要素缺一不可。
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接下来，小编继续从大模型、算力、软件算法、数据、能源（电池）、硬件（核心零部件）、工程化等多层面，详细盘点人形机器人商业化卡点；并从人形机器人企业产品（进展）、硬件设施（生产能力）、产品落地场景、企业官方宣布量产时间、实际商业化进展、具身智能大模型技术等方面，盘点全球（含国内）人形机器人企业现况以及国内人形机器人发展乱象。
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