当前全球机器人技术正遭遇发展瓶颈；传统方法主要依赖轨迹数据拟合，使智能体难以真正理解物理世界的运行规律。一旦环境视角变化，系统识别准确率往往会明显下滑，暴露出“会做但不懂”的问题。行业分析显示，2023年全球机器人因物理交互失误导致的故障率仍达37%，直接制约了智能化应用的规模落地。
从“模仿动作”到“理解物理”，不仅意味着模型能力提升，也触及机器人迈向可用、好用、耐用的关键门槛。谁能以更贴近真实世界的方式沉淀可迁移的物理常识，并在真实场景中持续迭代验证，谁就更可能在下一轮具身智能竞速中率先完成从实验室到生产线、从演示到交付的跨越。