ALVA纯视觉系统如何破解具身智能大规模落地的核心瓶颈

在 2025 中国信通院深度观察报告会上，许志远副总工程师指出，具身智能正经历认知与物理智能的“双螺旋”突破，但模型、数据、形态路线三大争议未决，大规模落地尚处早期。若想突破现存瓶颈，亟需完成技术架构、数据体系、商业化形态的三重跃升。

技术突破与数据革命

破解落地的核心瓶颈

具身智能落地核心，是模型架构的升级迭代。

许志远提出 LLM→VLM→VLA 的三阶段演进路径：LLM 赋予模型“思考能力”，VLM 实现视觉-语言跨模态感知，VLA 完成“感知—思考—动作”闭环。

*图片源于互联网，供参考

在工业领域，ALVA 纯视觉系统基于双大模型架构，通过“指令输入→视觉理解→策略生成→群体共享”流程，支持自然语言或动作示范直接训练机器人，真正做到“具备情境理解与自主规划能力”的、实现“感知-认知-决策-执行”全栈具身智能。

在 VLA 基础上引入“世界模型”，是提升环境适应能力的关键。许志远强调，世界模型可理解、预测物理世界，降低真实数据依赖;且“数据革新需推动产业级协作”。

基于生产数据和实时环境数据，ALVA 纯视觉系统可在虚拟环境中预先进行模拟决策训练，丰富的决策经验和庞大的数据库，支撑其结合现场环境迅速理解语音指令并执行精准作业，还能不断吸收人工发出的决策指令的特征，反向优化自身决策水平。

商业化验证

从“技术秀”到“市场赢”的关键路径抉择

技术落地的核心争议是形态路线选择，当前主要以“人形坚守派”与“折中派”对立。

特斯拉等坚持全人形路线，但受到国情以及经济发展趋势影响，国内企业更加强调工业场景可落地性，多采用“轮—臂式复合机器人”—折中路线凭借部署简单、成本可控的优势，是现阶段平衡技术与商业的最优解，也符合“落地优先于完美”的行业节奏，为技术迭代积累真实数据与反馈。

ALVA 纯视觉系统以开创性技术打响国产化替代的“关键一枪”。系统融合 AI 大模型与高精度动态视觉感知，核心算法 100% 自主研发。

基于空间计算实时反馈，在机械人执行精密作业时，“手-眼-脑”多位协同实现位姿动态补偿优化，可在机械臂高速运动、AMR 自主导航等动态场景中，实现微米级重复定位精度。

ALVA 纯视觉系统凭借其百元级的硬件成本，轻量化外观可灵活适配多种载体，其群体智能进化架构实现经验共享，更为中小企业构建可成长的智能化产业生态，为具身智能大规模市场化推广夯实普惠基座。

据 DIC 报告预测，2025 年，全球具身智能机器人用户支出规模预计超过 14 亿美元，2030 年将飙升至 770亿 美元，年均复合增长率(CAGR)高达 94%。如此可观的增量市场，更为行业划出了未来发展的方向标：全球及中国市场均呈现爆发式增长态势，仍需技术突破、政策支持、产业链完善共同推动行业从“技术展示”向“商业闭环”跨越。

未来展望

人机共生的通用智能时代

据专家预测，具身智能长远发展将呈现三大趋势：一是跨具身能力成核心竞争力;二是端到端泛化升级;三是人机共生落地;未来具身智能将按“工业制造—商业服务—家庭服务”顺序渗透，逐步“飞入寻常百姓家”。

许志远强调，具身智能发展的核心矛盾在于，技术突破与落地挑战的艰难平衡;摩根士丹利的市场预测也印证了行业前景，当技术创新与商业实践达成平衡，机器人融入生活的科幻场景将从实验室大步迈向现实。

当智能机体真正融入产业肌理、走进生活日常，技术的微光终将汇聚成照亮未来的星河，让“机器赋能人类”的初心，在科技与人文的交融中历久弥新。

关于 ALVA Systems

ALVA Systems 专注增强现实/人工智能等空间智能相关技术的自主创新，成立十余年始终深耕底层算法研发与优化，拥有自研算法引擎并拓展丰富创新产品与应用，是全球空间智能领域的核心供应商。

在工业领域，公司重点致力于基于空间智能技术和制造业的深度结合应用，经过充分实践，形成了丰富完善的产品线，让不同行业企业利用既有资源敏捷实现 AI 价值，Anyone can AI ! 开拓了广域的应用空间，是国际工业物联网与“数字孪生”解决方案的领跑者。