在2026世界机器人大会的北京会场上，百度集团副总裁袁佛玉提出，具身智能产业正从“能力涌现”转向“生产力兑现”，单一模型能力已不再是竞争核心，系统协同能力成为关键。她强调，机器人从“会展示”到“能上岗”，需要模型、数据与应用深度融合，形成支撑实际场景落地的技术闭环。
袁佛玉指出，具身智能模型的发展正从语言理解向物理世界预测延伸。机器人需掌握物体关系、动作后果与环境变化的动态逻辑，这对计算工程系统提出更高要求。依托百度百舸AI计算平台，百度智能云构建了覆盖数据处理、模型训练、仿真评测到真机部署的全流程AI基础设施，将单步推理延迟压缩至百毫秒级，推动模型从实验室原型向工程化系统跨越。
数据层面，具身智能面临采集成本高、标准碎片化等挑战。袁佛玉认为，企业竞争焦点将转向有效任务时长积累、高价值失败样本捕获及数据回流能力。例如，异常场景数据比重复成功案例更能暴露模型缺陷。百度智能云通过建设数据基础设施，打通采集、处理、评测与部署闭环，形成“数据-模型-场景”的产业协同飞轮。
在应用落地方面，袁佛玉预测具身智能将优先切入工业上下料、物料搬运等边界清晰、结果可量化的场景，而非直接替代完整岗位。商业化成功的关键指标包括任务成功率、人工接管频率及单位成本优化。为支持规模化部署，百度智能云提供多模态交互、云管端安全等基础设施，并通过标准化与场景开放策略，降低技术从试点到泛化的迁移成本。
