亨利 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
近期，一则“中国机器人在火场救援，美国机器狗却在给扎克伯格套脸？”的帖子登上Reddit热门，引发热议。
发帖网友感叹：“中国的机器人已在应急救援实战中比拼，我们还在用机器狗拍段子。说不落后，那是自欺欺人。”
不是我们的科学家不努力，而是经费被这些花里胡哨的玩梗项目吸走了（笑）。
这番对比让不少美国网友感到焦虑。毕竟，中国已将具身智能从概念推向真实场景——不仅参与消防救援演练，还成为可评分、可竞技的正式项目。
这一场景正出自近期在上海举办的GDPS 2025（全球开发者先锋大会暨国际具身智能技能大赛）。这场赛事不仅规模庞大，更因其实战导向引发海外高度关注。
中国具身智能：外国网友盯得更紧
近年来，中国具身智能的发展正引起国际广泛关注，甚至比国内舆论更为敏感。
GDPS 2025的阵容被形容为“像一支军队”，有外国网友直言：“我们还在做理论验证，中国已开始实地部署。”
有人甚至呼吁波士顿动力停止跳舞表演，尽快投入量产。
赛事预告中，机器人在车间实际操作的画面也引发争议。部分网友质疑“只是作秀”。
这种反应与此前Figure创始人对优必选量产机器人质疑“是CG特效”的态度如出一辙。随后优必选发布多条实机视频回应，对方再无公开回应。
智元机器人从苏州徒步至上海外滩的片段同样引发讨论。此前特斯拉、Figure仅展示机器人跑步demo，而中国企业已在复杂城市环境中完成长距离自主行走。
有YouTube博主分析指出，特斯拉机器人迟迟未能实现稳定运动，原因在于其机械设计复杂且长期依赖传统控制方法，直到借鉴宇树科技采用强化学习（RL）后，才在短期内实现突破。
特斯拉团队看到宇树通过强化学习取得显著进展后，才转向该技术，并在几个月内展示了跳舞和奔跑能力。
可见，不仅是外国公众，连其技术研发路径也在密切关注中国进展。
Sunday机器人联合创始人Tony Zhao曾指出：
硅谷仍可自我安慰称其在“软件”和“AI”领域领先，但一家中国硬件公司已在人形机器人上实现了全球最强的AI驱动运动控制。新一代中国硬件企业不再满足于代工，而是追求垂直整合，打造属于AI时代的iPhone或Tesla。
过去十年的软件繁荣是历史机遇，而非常态。若继续沉溺于错误假设，硅谷可能在具身智能竞争中落败。
核心差距在于“量产”。小规模试产仅能验证基础功能，唯有大规模出货才能暴露真实问题并优化系统。同时，量产使机器人进入多样化现实场景，加速算法迭代与数据积累。
彭志辉（稚晖君）在智元第5000台机器人下线时表示：
前1000台用于打磨产线工艺，年中进入规模量产，攻克了技术可靠性、供应链稳定性与场景适配性三大难题。5000台交付标志着部分应用已进入产业化部署阶段。
相较之下，Figure、特斯拉、1X等企业仍处于原型或试点阶段，而优必选、智元已实现批量交付。这种规模效应正推动中国在算法、数据标准化方面建立优势。
一边是机器人进工厂、打比赛；另一边仍是PPT、Demo和原型机。差距显而易见。
在此背景下，GDPS 2025成为展示中国具身智能成果的重要窗口。赛事汇聚复旦、交大等高校，以及智元、宇树、新松、开普勒等行业代表，设立六大赛道、17个赛项，覆盖工业、医疗、花艺等多个领域，参赛队伍超百支，首次对标世界技能大赛标准。
赛事创新引入“人类老师-机器学生”模式，并建立科学家、AI专家与技能大师共同评审的“三元机制”，强化技术落地导向。
这场赛事不仅是中国技术发展的正反馈循环，也把中美之间的技术代差公开呈现。
产业链协同推动具身智能跃迁
中国具身智能的领先并非偶然，而是以上海为代表的产业生态长期积累的结果。
目前，上海机器人产业规模占全国三分之一。以张江机器人谷为核心，谐波减速器、视觉传感器等关键部件企业高度集聚，形成“上下楼即上下游”的高效协作网络，硬件迭代周期从“月级”缩短至“天级”。
技术发展由真实需求驱动，工业焊锡、消防救援、医疗康养等应用场景倒逼技术落地，与GDPS强调实战能力的方向一致，摆脱“概念秀”模式。
政策层面，上海推出开放百个试验场景、发放最高4000万元算力券、支持物理世界常识库建设等举措，将具身智能作为完整产业体系推进，实现技术与商业双重突破。
得益于产业链、政策与场景的协同发力，具身智能已从“展示品”转变为“量产品”，也为举办GDPS 2025这类高规格赛事提供了坚实基础。
赛事进一步放大技术影响力，吸引资源聚集，形成“量产—验证—优化—再量产”的正向循环。
无论国外反应是焦虑还是围观，关键在于：那些被讨论的片段，在中国已是日常。
量产链条持续运转，应用场景不断拓展，产业生态全力推进。上海率先完整呈现了这一进程。
中国具身智能的发展势头，已达到令外界不得不密切关注的程度。