11月4日，Avnet与国家地方共建人形机器人创新中心、GYH.AI联合发布《From Specialized to General-Purpose: 2026 White Paper on Embodied AI Technology Evolution and Industrial Deployment》。白皮书认为，具身智能从研究走向工业应用，关键不只是提升单个模型或零部件性能，而是把人工智能、传感器、运动控制、计算平台、能源管理和通信能力整合成能够稳定运行的完整系统。Avnet发布的原始信息
白皮书提出四个重点：第一，系统集成将直接影响整体性能和可靠性，任何一个环节薄弱都可能拖累最终效果；第二，技术选型应服从具体应用需求，在性能、能效、可靠性、可扩展性和成本之间平衡，最先进的单一组件不一定带来最优系统；第三，通用型具身智能不会一步到位，行业仍将从面向明确任务的专用系统逐步扩大能力范围；第四，工业部署需要从一开始就考虑测试、软件兼容、零部件供应、安全、维护和长期支持。
这条信息的价值在于，它把具身智能的竞争评价从“模型是否更聪明”进一步拉回到“系统能否在真实环境中持续完成有用任务”。对于制造、物流、医疗等场景，企业需要关注机器人在受控演示之外的稳定性、维护成本和规模化交付能力。不过，现有材料主要是联合发布方对产业趋势的判断，并非独立实验或大规模商业部署数据，不能据此证明相关方案已经实现普遍落地。
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