《科创板日报》2月8日讯近日，一场聚焦AI技术如何跨越从论文到产品、从算法到价值“最后一公里”的圆桌对话举行。

　　智源研究院院长王仲远，洪泰基金合伙人乔会君，智源学者、北京大学助理教授、银河通用创始人兼CTO王鹤，智源领创者、星源智创始人&CEO刘东，智源学者、中国科学院计算所张玉成，智源青年学者、中国人民大学胡迪等多位嘉宾齐聚一堂。

　　他们围绕AI技术从实验室到产业化、商业化过程中的痛点、难点展开深度探讨，分享实践经验，并解读智源平台对产业链的赋能价值。对话中，嘉宾们围绕“从实验室到产业最需跨越的‘坑’”这一核心问题各抒己见，从技术、市场、资源、思维等不同维度剖析了AI产业化的核心痛点。

　　智源研究院院长王仲远用“死亡之谷”形容技术从科研到产业化的鸿沟。他表示，0到1的算法能否规模化生效、是否解决真需求、是否具备商业化可能性，都是需要跨越的关键问题。

　　作为具身智能人形机器人赛道的创业者，银河通用创始人兼CTO王鹤指出，具身智能人形机器人产品交付难度大，具身数据无法从互联网获取，需通过合成数据弥补真实数据不足，而行业的核心问题并非需求缺失，而是技术能否支撑机器人在特定场景实现24小时不间断工作。

　　他还分享了银河通用的落地成果，目前其机器人已在全国20多个城市70多家太空舱零售小卖部布局，并进入北上广深多家药店实现全天候运营，这也是AI研究、硬件打磨与场景闭环结合的成果。

　　针对业界对仿真数据训练机器人的质疑，王鹤表示，人形机器人运控均依赖仿真到真实的技术路径，行业共识是合成数据与真实数据需结合使用，不同企业只是有各自的技术配方。

　　星源智创始人&CEO刘东则从市场落地的实际角度，指出技术产业化最关键的“坑”是找到愿意承担试错和资金成本的前三个天使客户，验证市场需求是否具备商业价值。

　　在数据问题上，刘东与王鹤的看法高度一致，均认为具身落地需要海量真机数据，但创业公司难以低成本获取。他结合自动驾驶领域的经验表示，具身智能真机数据的获取难度远高于自动驾驶的影子驾驶模式，因此星源智放弃纯终端路径，选择打造分层架构的机器人大脑：由大脑负责环境感知、任务规划与分解，小脑负责具体任务执行，以此降低对数据的需求，待低成本获取数据的方式出现后，再依托前期数据积累训练更大的端到端模型。

　　中国人民大学胡迪以“遥远的地平线”形容AI产业化的过程，他结合十年前机器人创业的案例指出，技术成熟后，用户消费习惯的培养与成本控制曾是创业失败的重要原因。而当下具身智能机器人领域虽迎来热潮，但技术层面仍存在巨大差距，闭环难度高，走向通用化需逐代提升技术与培养用户习惯，且不同垂类场景需调整技术与市场培育的优先级。在数据方面，他认为仿真和传统数采均无法满足具身智能需求，真正的核心是从交互中获取数据，实现数据与模型的协同发展。

　　洪泰基金合伙人乔会君从投资视角分析了不同阶段AI产业化的核心难点，他表示，十年前人工智能1.0时代，企业的瓶颈是对真实商业需求理解不深，且对产品规模化、稳定性、低成本化的预估不足，供应链问题尤为突出；而当下的AI创业环境中，算力等资源成为最重要的坎儿，智源研究院牵头打造大规模基模的模式，精准解决了这一痛点。

　　中国科学院计算所张玉成则强调，技术成果产业化最难的是科研人员的思维方式转变。从依靠国家科研资金解决0到1的问题，到争取资本投资、再到从市场赚取收益，每一步都需要转变思维、适配不同的语言体系，唯有经历资本和市场的检验，才能真正实现技术落地。

　　针对具身智能行业的发展阶段，王仲远表示，目前国内做人形机器人、具身机器人的创业公司已有230家，行业仍处于小组赛阶段，过多创业公司易导致资源分散，最终能穿越周期的，一定是扎扎实实做技术、解决真实用户需求、关注商业化闭环的企业。

　　在谈及智源平台的助力时，王鹤分享了切身经历，2022年底具身智能概念刚在国内兴起时，智源研究院凭借前沿判断召开具身智能闭门研讨会，最终成立了全国首个以具身智能命名的研究中心，而银河通用正是该中心的成果转化企业。他表示，智源给予的“源头之活”，让科研学者获得了技术成果转化的第一次机会。