根據花旗分析師 Heath Terry 在7月7日舉行的公司機器人會議上的說法，儘管需求加速，但資料稀缺和高部署成本仍是實體人工智慧商業化的核心限制。Terry 指出，與數位人工智慧不同，每個新的機器人場景都需要從零開始累積專有的實際資料，並面臨專用硬體和安全認證的挑戰。
該報告指出 Locus Robotics 和 Dexterity 為領先表現者，歸功於它們專注於高痛點應用案例、採用機器人即服務（RaaS）模式以降低客戶門檻，以及優先考量安全而非模型複雜度。Terry 將實體人工智慧形容為一場「長達十年的馬拉松」，長期價值在於掌握資料滾動循環的公司，以及達到最高安全標準的企業。
