在世界经济论坛新领军者年会（夏季达沃斯论坛）期间，具身智能领域企业智平方的创始人兼首席执行官郭彦东提出，下一代机器人大脑的发展不应局限于算力与数据的竞争，而需探索更具可持续性且高效的技术路径。他指出，若行业持续沿现有大模型路线推进，未来将面临数据与能源需求呈指数级增长的困境，而现实资源供给难以支撑这种模式。
郭彦东认为，类脑智能、小样本学习及低功耗计算技术将成为突破瓶颈的关键方向。他强调，中国在智能手机与新能源汽车领域构建的全球最完整产业链，为机器人产业提供了核心零部件协同发展的独特优势。依托这一产业基础，智平方已建成国内首条规模化机器人生产线，具备年产能千台通用机器人的能力，其产品已广泛应用于半导体显示、汽车制造、生物科技、公共服务及新零售等多个领域。
在谈及产业发展模式时，郭彦东提出"数据飞轮"理论：真实应用场景产生数据，数据驱动模型迭代升级，优化后的模型进一步拓展应用边界，形成技术与应用双向促进的闭环。他以中国机器人企业为例，指出这种"技术落地互为因果"的循环机制，正成为推动行业快速成长的核心动力。
针对机器人规模化应用的挑战，郭彦东特别指出工业、公共服务与家庭场景之间存在显著的应用断层。他提出解决方案：通过统一硬件平台与基础模型架构，实现不同场景数据的互联互通。具体而言，工业场景积累的精度控制经验与公共服务场景获得的交互泛化能力，将通过数据回流持续强化机器人大脑，最终为家庭服务场景奠定技术基础。
在论坛交流环节，郭彦东进一步阐释了这种技术融合路径的实践价值。他表示，当机器人能够在制造车间与商业场所执行多样化任务时，其积累的跨场景数据将形成独特的竞争优势。这种数据多样性不仅提升模型鲁棒性，更能降低特定场景的适配成本，为机器人进入家庭服务市场创造可行条件。
