在“2026中国机器人与智能制造产融交流会”上，四维图新参股企业六分科技CEO李阳提出，机器人行业的未来竞争核心并非模型参数规模，而是数据质量与真实场景下的持续迭代能力。这一观点与当前行业普遍追求大模型参数的趋势形成鲜明对比，引发广泛关注。
李阳基于十年自动驾驶领域经验指出，汽车智能化过程中沉淀的数据体系、工程能力和产业经验，正在为机器人与智能制造提供关键参考。他强调，智能化正在重塑制造业的本质——从生产固定产品转向构建可适应不同任务的动态能力。例如，搬运机器人不再依赖预设路径，而是根据任务目标自主规划路线；生产线机器人能够根据任务需求调整功能，而非局限于固定工位。
在李阳看来，自动驾驶与大语言模型的发展路径存在显著差异：前者需要针对特定车辆形态和功能进行定制化开发，数据采集、标注和训练过程高度依赖物理世界交互；后者则通过海量公开语料快速实现通用能力突破。而具身智能作为两者的结合点，既要追求通用AI能力，又需解决不同传感器与现实场景的映射问题。这决定了机器人产业必须建立一套覆盖数据采集、治理、验证及场景迭代的技术体系。
六分科技正将高精定位技术从汽车场景延伸至工业制造领域。据李阳介绍，公司已开发出融合算法与通用模型，能够为智能制造工厂提供定制化解决方案。通过这套系统，企业只需输入任务目标，系统即可自动协调工位布局、物料配送和成品运输，实现全流程自动化。这种能力源于汽车行业十年间构建的成熟数据体系，包括数据采集标准、治理流程和验证机制。
针对工业智能化发展方向，李阳提出“老师傅经验模型化”的路径。他认为，国内机器人产业应立足制造业场景优势，将产业工人的实践经验转化为AI模型，通过细分场景快速迭代形成差异化竞争力。这种模式既能避免与通用大模型的直接竞争，又能培育出具有抗周期能力的“小而美”企业。在他看来，汽车智能化留下的最宝贵遗产，正是这种将现实世界经验转化为技术能力的系统工程方法。
