标题：世界机器人大会：技术路线的“非共识”之争

正文：
今年的世界机器人大会（WRC）上，机器人领域展现出多样化的产品形态和技术路线，但缺乏统一标准，形成了大量“非共识”。硬件设计分化出不同场景适配方案，软件算法则在VLA、端到端模型和仿真数据训练等方面分道扬镳。这种发散状态虽看似混乱，却是新兴行业的必经阶段，创新往往在碰撞中淬炼而出。

一、算法与数据：谁更重要？
宇树科技创始人王兴兴认为，当前机器人领域的核心问题不在数据，而是模型架构不够好，即使有高质量数据，落地仍困难。星海图联合创始人许华哲则强调，数据决定了能力的基础，没有足够的数据，模型无法突破瓶颈。加速进化的赵维晨提出，硬件成熟后才能专注于具身大模型的开发，而VLA并非最终解。

二、真实数据 vs 仿真数据
银河通用创始人王鹤主张仿真数据的重要性，认为其占训练数据的99%，但需要强大的技术支持。自变量创始人王潜则认为手部复杂操作无法通过仿真数据实现，真实数据才是关键。智源研究院院长王仲远则借鉴大模型路线，强调互联网数据和强化学习的结合。

三、数据飞轮：一万小时是门槛还是幻想？
维他动力认为，数据多样性比数量更重要，机器人需在物理世界中探索以获取多场景数据。星海图的许华哲认同“一万小时”理论，但强调数据质量至关重要。加速进化的赵维晨则指出，即使百万小时的数据也不足以训练出复杂的具身大脑，更多依赖真实场景采集。

四、机器人“大脑”的终极路径
宇树科技质疑VLA+RL模型，认为世界模型更高效；星海图采用分层系统，将任务拆解为高阶指令和具体执行；自变量追求端到端统一大模型，认为其性能和通用性更强；越疆机器人则聚焦操作系统，构建开放协同的生态平台。

五、软件定义硬件，还是硬件定义软件？
星海图主张根据模型特性优化硬件资源，避免过度投入；越疆机器人和加速进化认为硬件壁垒难以长期维持，产品设计更为重要；众擎机器人强调软硬件相辅相成，共同决定机器人价值；源络科技主张通过与物理世界交互主动学习，务实解决实际需求。

六、开源的真与伪
许华哲批评当前开源不彻底、不可用的问题，呼吁开放内部验证过的数据和模型权重。自变量CTO王昊指出，许多开源仅限于模型，数据和硬件闭源，导致效果难以复现，生态共享仍需努力。

机器人领域的“非共识”正在推动技术探索，谁能找到答案，或将引领行业未来。