百度袁佛玉：從模型進化、數據迴流到應用接管，具身智能進入場景落地關鍵階段
具身智能產業關注的重點正從“能力湧現”進入“生產力兌現”階段，拼的不只是單一模型能力。8 月 19 日下午，在北京舉行的 2026 世界機器人大會上，百度集團副總裁袁佛玉表示，機器人從“會展示”到“能上崗，需要模型、數據與應用協同形成的系統能力。百度集團副總裁 袁佛玉 模型從理解語言，走向理解和預測物理世界 機器人真正進入物理世界，僅理解語言並不夠，還要理解物體關係、動作後果及環境變化。隨著 VLA、世界模型和運動控制加速演進，計算工程系統也面臨更高要求。
袁佛玉指出，依託百度百舸 AI 計算平臺，百度智能雲持續完善面向具身智能的 AI Infra，支持企業完成從數據處理、模型訓練、仿真評測到真機推理部署的研發全流程，推動模型從研究原型走向工程系統；在部分合作中，單步推理延遲已進入百毫秒以內區間。數據從訓練材料，變成具身智能最核心的生產要素 具身數據採集成本高、標準不一，且與具體本體、任務和環境高度相關。袁佛玉認為，未來的重要競爭要素，在於企業積累了多少有效任務小時、捕獲了多少高價值失敗樣本，以及形成了多少能夠迴流訓練的數據。相比重複完成同一動作，失敗、糾正、人工接管和邊界案例數據，更可能暴露模型真正缺失的能力。
百度智能雲圍繞數據採集、處理、評測與部署迴流建設數據 Infra，推動數據、模型和場景形成產業飛輪。應用從展示能力，走向接管高價值任務 袁佛玉表示，具身智能商業化不會從替代完整崗位開始，而會從工業上下料、物料搬運、質量檢測、園區巡檢等邊界清晰、結果可度量的任務切入。場景能否成立，關鍵在於任務成功率、人工接管率和單位任務成本能否持續改善。為支持規模化部署，百度智能雲圍繞多模態人機交互及雲、管、端安全提供支持。但要讓具身任務從一個場景複製到更多場景，還需要標準化與場景持續開放。
未來，百度智能雲將持續以 AI Infra、數據 Infra 及應用與安全基礎設施，協同具身企業與場景方，探索從試點走向規模化落地的關鍵路徑。
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