五个核心问题与回答
具身智能的“图灵测试”应该是什么？
机器人像人一样对话和行动，算通过了吗？
产业更现实的测试是任务：能否在变化环境中持续完成有价值工作，失败后能否恢复，成本能否低于现有方案。外形与拟人不是商业成立的必要条件。
什么数据才是高质量物理数据？
采集越多真机视频越好吗？
数据质量要从训练目标倒推：是否包含状态、动作、接触、失败与结果，是否覆盖关键变化，能否合法复用。只记录成功演示会让模型看不到恢复和异常。
为什么“生产力”比模型参数更重要？
参数与基准分数不仍代表技术能力吗？
它们帮助理解上限，企业自己的底气来自产量、交付、收入和风险改善。模型参数可以采购，嵌入流程后形成的业务能力更难复制。
“No power, no AI”改变了什么？
能源只是数据中心成本项吗？
能源决定算力供给规模、位置和价格，AI 又可用于电网平衡、园区和数据中心优化。模型、算力和电力开始构成互相约束的基础设施闭环。
垂类 Agent 怎样成为新型基础设施？
一个工具何时不再只是软件功能？
当它围绕高价值场景持续连接数据、模型、执行器、安全治理和商业结果，并被组织日常依赖。基础设施的标志不是功能多，而是稳定、标准化、可替换成本高。
沿着对话，回到问题如何展开
产业嘉宾：客户要的不是机器人跳舞，而是它帮助完成一件具体事情。
纪要：这句话过滤了大量传播噪声。工厂看节拍，物流看吞吐，安防看覆盖与误报，医疗看临床与运营结果。
王启斌：数据采集要从模型训练角度回答，什么数据才真正高质量。
纪要：采集系统应知道任务薄弱点，优先获取信息增益更高的失败和边缘状态，而不是机械扩大时长。
严英：模型参数可以成为别人谈资，生产力才是企业自己的底气。
纪要：生产力必须可量化：同样资源完成更多任务，或同样结果使用更少人力、能源和时间。
产业嘉宾：目前很难判断算力和基础设施投入是过多还是不足。
纪要：需求增长、芯片迭代、利用率与能源约束共同影响回报。名义供给不是有效算力，调度和应用需求决定资产效率。
葛均波：医疗价值不是纯技术可以实现，关键要用前沿技术重塑医院运营与创新方式。
纪要：模型准确率只是进入条件。医生工作流、责任、数据、支付与患者结果共同决定是否采用。
吕鹏：个体和小团队借助智能体可以达到产品级交付能力，未来可能形成新的工作与生活方式。
纪要：“超级个体”真正稀缺的是稳定交付与客户信任。Agent 降低执行成本，也会提高对判断、品牌和责任的要求。
纪要：数据决定学习，模型负责规划，机器人或系统执行，治理控制风险，商业结果让飞轮继续。缺少任一环节，Agent 都难成为长期基础设施。
现场画面
