在2026（第二十届）DEMO CHINA期间接受创业邦对话时，祥峰投资管理合伙人夏志进表示，具身智能的终局不是赢家通吃，行业集中度可能比汽车行业更低，落地场景极其丰富，很难由一家通用具身智能公司覆盖全部场景，而会出现多个细分场景的“巨头”。他认为落地是渐进的，未来几年会出现多种形态、面向不同细分领域的机器人，五年以上能力才会逐步走向更通用。夏志进称具身基模最大卡点在于数据：相比互联网文本，具身数据成本高、密度低；数据公司不应只做采集，而应在清洗、标注和后续利用上叠加技术附加值，以避免价格战与同质化。他还表示仿真数据能在预训练和后续训练等多个阶段帮助模型泛化并覆盖长尾极端场景。