近日，一场围绕国产开源具身智能模型“自变量”（WALL-OSS-Flow）展开的舆论风波，以一种极具代表性的方式，揭示了这个前沿技术领域，在走向大众的过程中，所必然遭遇的、深刻的“认知鸿沟”。
事件的起因，源自一个名为RoboChallenge的具身智能模型评测平台。
该平台，在对多款主流的开源具身模型进行真机测试后，发布了其评测结果。其中，基于美国Physical Intelligence（PI）公司系列模型所构建的π0和π0.5，表现出色。而“自变量”模型的成绩，则被部分自媒体单拎出来，进行了批评性的报道，甚至一度传出了“自变量开源模型零成功率”的虚假消息。
尽管RoboChallenge的官方，在第一时间便出面辟谣，但这一不实信息，仍在多个网络平台，被持续地传播。
“招黑体质”的根源
这并非孤例。
此前，小鹏机器人发布的IRON人形机器人，因其形态和动作过于逼真，而引发了网友“真人套壳”的普遍质疑。具身智能初创公司灵启万物（MindOn），其发布的demo视频，也被不同背景的人，解读出了多种截然不同的技术路线。
具身智能模型，似乎自带一种“招黑体质”。
其背后的根源，在于其极高的技术复杂性，以及由此所产生的、巨大的信息不对称。
对于普通大众而言，具身智能，仿佛被一道无形的“壁垒”所包围。他们难以理解，为什么一台能够在舞台上，完成炫酷的舞蹈、奔跑、格斗等极限动作的机器人，却无法在真实的工厂里，精准地打好一颗螺丝，或是在家庭环境中，叠好一件衣服。
被误解的“软件”
这次“自变量”事件的核心，便是一个典型的、因认知鸿沟而产生的误读。
具身智能模型，虽然其形式是软件，但其本质，却是一种需要与特定硬件，进行深度绑定的、软硬件一体的产品。
这与那些可以被“拿来即用、即测”的、纯粹的开源AI语言大模型，有着根本性的不同。
当一个具身模型，被部署到一个全新的、非原生的机器人本体上时，它必须首先解决一个极为复杂的“跨本体适配”问题。这涉及到不同机器人本体之间，相关数据的迁移、转换，以及测试接口的打通等一系列复杂的工程环节。
RoboChallenge平台所使用的测试机器人本体，暂时不支持“自变量”模型所采用的主要控制方式——末端位置控制。这导致了数据在回放和对齐上，存在着严重的问题。
而双方正在进行软硬件适配与接口调试过程中，所留下的痕 R...迹，一旦被截屏并传播，便成为了自媒体产生误解的源头。
真伪难辨的“Demo”
信息的不对称，也正在滋生着另一种更具危害性的现象：有意的误导与骗局。
《蓝鲸财经》在采访一位大学机器人系统架构师时报道称，国内一些初创公司，甚至是部分知名的公司，正在采用“遥操作”的方式，来拍摄其产品的演示视频（demo），并将其，包装为一种“全自主智能”的假象，以误导投资人的判断。
为应对此类骗局，一家知名的投资机构，甚至专门组建了一支由理工科博士组成的团队，以提升其对技术真实性的鉴别能力。
当专业的投资人，尚且需要如此谨慎时，普通的大众，在面对市面上形形色色的、真假难辨的具身智能模型信息时，出现误读，也就不足为奇。
如何进行“真实评估”？
面对这一困境，如何真实地评估一个具身智能模型的技术能力，便成为了一个关键的问题。
无论是投资机构用“真金白银”做出的判断，还是模型评测平台的测试，现场的、可交互的真机演示，都是必不可少的环节。
清华大学交叉信息研究院的助理教授高阳，给出了一个小技巧：
在真机演示的场景下，对于一台号称能够叠衣服的机器人，你可以尝试，将一件衣服，随意地团成一团，丢在桌上，然后观察，它是否还能继续完成折叠的动作。或者，你可以给它一件裤子、一件外套，看它是否具备，跨越不同衣物品类的泛化能力。
国家的耐心
具身智能模型赛道，之所以容易滋生骗局、被外界质疑，还有一个重要的原因，是这个行业，仍处于其发展的极早期阶段，其商业化的路径，尚不清晰。
正如众擎智能的创始人赵同阳所说，在现阶段，去质问一台人形机器人“有什么用”，就像是在质问一个刚刚出生的婴儿。用眼前所看到的，去否定其遥远的未来。
然而，事情的另一面是，具身智能产业，已逐渐上升为一项国家战略，并成为未来全球科技产业竞争的制高点。
今年3-月，国务院的政府工作报告，首次提及“具身智能”与“智能机器人”。10月，审议通过的“十五五”规划建议，更是明确地，将具身智能，纳入了未来产业的重点布局。
凡是承载着巨大战略价值与未来潜力的新兴领域，其技术的突破与产业的成熟，必然要经历一个长期的、充满了误解与波折的迭代过程。
作为影响全人类未来的高科技产业，以及中国未来产业重点布局的关键方向，对于具身智能，我们不妨秉持一种更为长远的视角，少一些轻率的论断，多一些求真的精神，和必要的耐心。
相信在不久的将来，具身智能模型，将通过其技术的不断进展，突破重重的误解，为人类社会的发展，创造出真实、可感的价值。
