最新GPT-5在基础任务上的“翻车”暴露了当前大模型在泛化和逻辑推理上的深层局限，挑战了依靠规模扩张实现通用人工智能（AGI）的路径。这促使行业专家呼吁转向神经符号等混合AI范式，预示着未来AI发展将更加注重技术可靠性、可解释性，并可能重塑产业投资方向与社会对AI的预期。

复旦大学肖仰华教授深入探讨了具身智能迈向“涌现”的挑战，指出与生成式AI相比，具身智能在数据量和泛化能力上仍有显著差距，且其对生产力的提升作用受制于安全和伦理考量。他强调，AI的发展重心正从大规模数据与算力转向数据质量和算法策略，并呼吁在AI时代建立合理应用准则、革新教育体系，以防止人类心智退化并重塑人类价值。

由前智源研究院核心团队创立的北京智在无界科技有限公司获得联想之星和智谱Z基金等数千万元投资，旨在开发通用人形机器人大模型。该公司通过创新性地利用互联网人类视频进行预训练，并结合自学习框架，致力于解决具身智能领域长期存在的数据稀缺和泛化能力不足的难题，为人形机器人走向商业化应用铺平道路。