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进一步信息揣测

• 具身智能的数据瓶颈是行业未公开的痛点：尽管具身智能在公开场合被热捧，但实际应用中缺乏高质量训练数据、训练效率低的问题被刻意淡化，导致多数产品仅停留在演示阶段，难以商业化。
• 仿真数据生成的“黑箱”技术：商汤的「悟能」平台通过世界模型生成多视角仿真视频，但未透露具体如何保证物理规则的真实性（如碰撞检测、材质模拟等），这可能是其核心技术壁垒，涉及未公开的算法或专利。
• 行业对多模态交互的隐性高门槛：文中提到“强大感知、导航、多模态交互能力”，但未说明实际需对接多少硬件传感器（如激光雷达、深度相机）或依赖特定供应商，这些细节通常需要付费咨询或合作才能获取。
• 具身智能的泛化能力局限：虽然强调“多场景泛化”，但业内私下交流表明，当前机器人仅在有限场景（如仓库、家庭）有效，跨领域迁移仍需大量人工调参，商汤可能通过仿真数据部分缓解，但未完全解决。
• WAIC展示的“火爆”与实际落地差距：展会演示的机器人性能往往经过精心调试（如预设路径、简化环境），与真实场景的复杂性和长尾问题存在差异，这是行业心照不宣的营销策略。
• 商汤技术路线的潜在风险：依赖世界模型生成数据可能面临“仿真-现实鸿沟”（Sim2Real Gap），即虚拟数据训练的模型在真实世界表现不佳，需额外适配成本，但文中未提及此挑战。
• 具身智能的隐性成本：平台虽宣称“高效”，但未披露算力需求（如GPU集群规模）或数据生成耗时，实际部署可能需高昂硬件投入，中小企业难以承担。