吴易明反复强调，“智能的本质不是记忆世界，而是理解世界。光靠数据训练实现不了真正的智能。世界不是随机样本的集合，而是可被理解的关系结构。”

　　仝人智能科技(西安)有限公司的解决方案则是，用统一数学方法表征空间结构，进而表征物理世界规律，依托自主研发的具身智能操作系统，构建起直接与真实世界自主交互和执行任务的智能技术体系。

　　深化系统融合和打造通用智能，似乎是目前破解数据和算法双重困局的有效之道。但业界深知，从“跑通一个社区”到“自主适应千万家庭”，中间这道鸿沟并不窄，或许需要两条腿同时向前迈进：一边用海量数据训练出泛化能力更强的模型，一边在底层理论上寻求对物理世界表征的根本性突破。

　　安全与信任之间，“靠谱”很难

　　2025年11月，Figure AI公司前产品安全主管罗伯特·格伦德尔在提交给美国联邦法院的诉状中披露，一台Figure 02机器人在内部测试中故障，机械臂在不锈钢冰箱门上划出了一道四分之一英寸深的凹痕。

　　“一台体重八九十斤的机器人一旦在家庭中倾倒，即使感知和决策系统再安全，也可能危及家庭成员。”天津大学讲席教授、博士生导师孙涛提醒。

　　他对记者解释了背后原因：现在多数人形机器人的机械臂采用高刚度位置控制模式，电机被强制驱动到预设坐标。在家庭杂乱光线中一旦视觉感知出现厘米级误差，机械臂就会以几十公斤的刚性冲击力撞向目标以外的东西。

　　陈毅豪的解释是：“大型人形机器人肢体活动范围广，仅靠预设轨迹运行，根本感知不到后方、侧方靠近的人和宠物，很容易发生磕碰伤人事故。”