具身 Scaling，是当前具身智能赛道最核心的命题之一。人形机器人硬件不断成熟，大量具身基础模型层出不穷，但实验室的优秀效果，很难直接复制到真实物理场景，如何完成规模化能力释放，把模型能力转化为实实在在的产业生产力，成为行业突围的关键。本次围绕演讲主题《具身 Scaling：从基础模型，到生产力落地》，结合大量真机一线实践，分享具身基础模型规模化迭代的技术思考与产业洞察。

演讲提纲：

1. 拆解具身基础模型最新技术进展，厘清具身 Scaling 下模型能力的上限与现实性能边界；
2. 深度剖析模型规模化过程中的共性痛点，探讨如何破解模型规模膨胀，但真机效果不达预期的行业难题；
3. 解读数据、算力、算法三位一体协同体系，如何驱动具身基础模型持续迭代、实现能力规模化增长；
4. 分享具身模型面向工业等场景的落地实战案例，复盘从算法原型走向可交付生产力的商业化经验；
5. 展望具身 Scaling 赛道中长期技术演进路线，探讨产业链协同共建具身智能产业生态的可行路径。

实践痛点：

1. 效果鸿沟：模型规模持续膨胀、参数屡创新高，但真机成功率、稳定性与泛化能力并未同步提升——"规模上去了，效果没跟上"成为行业共同的焦虑；
2. 边界模糊：具身基础模型快速迭代，但模型能力的上限在哪、现阶段的性能边界在哪，行业缺乏清晰共识，技术选型与投入决策容易失焦；
3. 协同失衡：数据、算力、算法任一环节短板都会拖累整体迭代效率，三者各自为战、缺乏体系化协同，导致模型能力增长难以持续；
4. 落地断层：从算法原型到可交付的生产力之间隔着工程化、稳定性与成本多道关卡，大量成果停留在 Demo 阶段，商业化闭环难以跑通。

前沿亮点：

1. 厘清能力边界：拆解具身基础模型最新技术进展，系统梳理具身 Scaling 路径下模型能力的上限与现实性能边界，帮助行业建立清晰的技术坐标系；
2. 破解规模悖论：深度剖析模型规模化过程中的共性痛点，探讨"模型膨胀但真机效果不达预期"这一行业难题的破解思路；
3. 三位一体协同体系：解读数据、算力、算法如何形成协同闭环，驱动具身基础模型持续迭代、实现能力的规模化增长；
4. 生产力落地实战：分享具身模型面向工业等场景的真实落地案例，完整复盘从算法原型走向可交付生产力的商业化经验。

听众收益：

1. 看清技术全貌：一次掌握具身基础模型的最新进展与具身 Scaling 的中长期演进路线，建立对赛道现状与走向的系统判断；
2. 带走解题思路：获得应对"规模膨胀、效果不及预期"的可复用方法论，以及数据、算力、算法协同体系的建设经验；
3. 借鉴落地经验：从工业等场景的真实案例中，学习从原型验证到规模化交付的完整路径与踩坑教训；
4. 共探生态机遇：与产业链各方共同探讨协同共建具身智能产业生态的可行路径，寻找合作与卡位机会。