从春晚舞台上扭秧歌的灵动身影，到 4 月机器人马拉松的稳健步伐，再到 8 月机器人运动会的热闹场景，2025 年的人形机器人行业无疑站在了科技浪潮的风口。各类机器人展会遍地开花，就连以往聚焦大模型的 WAIC 展会，今年也特意为机器人开辟出大片展区。然而，在这片喧嚣热闹背后，质疑声也如影随形 —— 金沙江创投朱啸虎直言 “人形机器人就是泡沫”，不少网友更是调侃，视频里无所不能的机器人，现实中连扇门都打不开。看似矛盾的景象，揭开了人形机器人行业光鲜外表下的发展困境。

当下人形机器人行业，首当其冲的难题是技术路线尚未统一。关于未来究竟该侧重强化学习还是世界模型，该优先关注数据积累还是模型优化，行业内至今没有达成共识。各企业、科研团队各自为战，沿着不同技术路径探索，难以形成合力推进产业整体发展。这种 “各搞各的” 的现状，导致行业资源分散，研发效率大打折扣，也让人形机器人的商业化落地之路布满荆棘。

比技术路线分歧更棘手的，是 “数据荒” 这一核心瓶颈。要实现大模型的智能涌现，通常需要 100 亿到 1 万亿个 Token 的数据支撑，且数据量需达到模型参数的 10 倍以上。但目前人形机器人领域，大部分研究的数据量仅有几个亿，最大的公开数据集也才 10 亿左右，远远无法满足需求。没有充足的数据 “喂养”，机器人的任务种类极其有限，泛化能力更是差强人意。它们就像实验室里 “圈养” 的孩子，在可控环境中或许能完成简单任务，一旦进入复杂多变的真实场景，便会手足无措。正如宇树创始人王兴兴在本月外滩大会上所言，数据问题已成为制约具身智能发展的关键挑战，以 VLA 模型为例，其与真实世界交互的数据缺口至今难以填补。

不过，行业并未因困境而停滞不前，云端解决方案正成为破局的关键方向。华为云、英伟达等企业纷纷发力，探索在云端构建虚拟环境，为机器人解决数据和训练难题。英伟达推出的 Cosmos 基础模型，通过云端生成合成数据训练物理 AI；华为云则打造了 CloudRobo 具身智能平台，在云端复刻真实物理场景，构建数字孪生体，让机器人在虚拟世界中完成训练。

以华为云 CloudRobo 平台为例，其破局路径清晰明确。第一步，依靠自研的 MetaEngine 引擎自动完成真实场景的数据重建，生成数字孪生体，再在虚拟场景中进行数据增广，模拟不同形态机器人的运行，生成海量带自动标注的第一视角数据，涵盖 RGB 图像、深度数据、时序数据等，有效缓解 “数据荒”。正如银河通用创始人王鹤所说，未来合成数据或将成为训练数据的主流，而这类技术需要企业长期积累核心技术。第二步，利用云端训练平台让机器人通过模仿学习进行 “虚拟劳动”，大幅降低试错成本，加速技能掌握。此前华为云展示的双臂机器人，在分光盒中高精度操作成功率超 90%，埃夫特工业喷涂臂快速学会新零件喷涂、乐聚人形机器人在汽车产线完成搬运上料等案例，都印证了云端训练的可行性。

除数据和训练问题外，行业标准混乱也是一大痛点。当前各机器人厂商如同早期手机厂商，系统、接口各不相同，难以实现多机协同。为此，华为云提出 R2C（Robot to Cloud）协议，如同机器人界的 “Type-C” 接口，推动行业标准化。预置该接口的设备可实现 “即插即用”，无需额外适配，为大规模协同作业奠定基础。

尽管人形机器人行业目前面临技术路线不统一、数据短缺、标准混乱等难题，离真正 “上岗” 服务还有距离，但云端解决方案的出现已为行业指明方向。随着技术不断突破、生态持续完善，相信未来人形机器人终将突破瓶颈，从实验室走向生产生活场景，真正成为提升生产力的重要力量。