創(chuàng)造像人類一樣感知、思考、行動(dòng)的“實(shí)干”智能體，是具身智能領(lǐng)域的重要目標(biāo)。隨著一批智能機(jī)器人在海內(nèi)外亮相，人工智能通過載體嵌入物理世界已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí)。業(yè)內(nèi)專家認(rèn)為，如今我們正站在技術(shù)爆發(fā)與產(chǎn)業(yè)重構(gòu)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)之上。
行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，2024年全年，全球人形機(jī)器人新品發(fā)布數(shù)量已超過106款，這一數(shù)量遠(yuǎn)超過去20年的總和，“具身智能”概念成為全世界追捧的熱點(diǎn)。數(shù)字大腦連接上鋼鐵身軀，人工智能或?qū)⒃诓贿h(yuǎn)的未來迎來與世界更加廣泛的互動(dòng)。在DeepSeek等大模型競爭白熱化的當(dāng)下，具身智能領(lǐng)域的“下半場”競爭更加值得關(guān)注。
算法落地：從虛擬世界邁向物理世界
2025年的政府工作報(bào)告中提出，“建立未來產(chǎn)業(yè)投入增長機(jī)制，培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未來產(chǎn)業(yè)”。“具身智能”被認(rèn)為是人工智能爭奪的又一重要領(lǐng)域。
“具身智能依托軟件算法和物理載體，能夠感知環(huán)境、做出決策并執(zhí)行具體任務(wù)，與純軟件不同的是，它側(cè)重于對現(xiàn)實(shí)世界的改造與交互。”天津大學(xué)無人駕駛汽車交叉研究中心主任謝輝表示，車輛很有可能是短期內(nèi)具身智能最先投入大規(guī)模應(yīng)用的領(lǐng)域。“通過傳感器進(jìn)行視覺識(shí)別，大模型與用戶交互，最后落實(shí)在對汽車的機(jī)械操控上。”
清華大學(xué)人工智能學(xué)院教授沈陽表示，具身智能作為一種軟硬件一體的特殊智能體，依賴的是多模態(tài)模型。“比如VLA大模型，V代表視覺，L代表語言，A代表動(dòng)作，形成一套感知決策行動(dòng)的完整流程。”他表示，人形機(jī)器人只是具身智能的一小部分，在工業(yè)等諸多領(lǐng)域，形態(tài)各異的機(jī)器人有望成為智能載體。
多位受訪者認(rèn)為，具身智能將成為實(shí)現(xiàn)通用人工智能的重要路徑之一，也是當(dāng)前各國家比拼的焦點(diǎn)。
從市場來看，全世界都對具身智能領(lǐng)域表現(xiàn)出濃厚興趣。國際知名投資機(jī)構(gòu)高盛預(yù)測，到2035年，僅人形機(jī)器人全球市場規(guī)模就將達(dá)380億美元。我國北京、浙江、廣東等多省市已經(jīng)相繼出臺(tái)具身智能相關(guān)的發(fā)展規(guī)劃，力圖打造領(lǐng)先的產(chǎn)業(yè)聚集區(qū)。工業(yè)和信息化部印發(fā)的《人形機(jī)器人創(chuàng)新發(fā)展指導(dǎo)意見》提出，到2027年產(chǎn)業(yè)綜合實(shí)力達(dá)到世界先進(jìn)水平，成為重要的經(jīng)濟(jì)增長新引擎等發(fā)展目標(biāo)。
謝輝表示，近幾年人形機(jī)器人的“爆火”并非偶然，大模型、精密制造、高端傳感器、自動(dòng)控制等技術(shù)積累共同促成了這一機(jī)遇。他表示，盡管人工智能距離投入大規(guī)模工業(yè)生產(chǎn)和日常服務(wù)還有一段距離，但未來對于人類工作的替代性已經(jīng)可以預(yù)見，這勢必將引起生產(chǎn)結(jié)構(gòu)的重構(gòu)和生產(chǎn)力的大幅度躍升。
受訪業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，盡管DeepSeek等企業(yè)在大模型領(lǐng)域取得進(jìn)展，但我們也要清醒認(rèn)識(shí)到在人工智能領(lǐng)域，歐美仍處于領(lǐng)先水平，尤其是具身智能涉及的硬件裝備，需要奮力追趕。
技術(shù)瓶頸：邁向現(xiàn)實(shí)的多重難題
在短短幾年內(nèi)，大模型領(lǐng)域的前沿技術(shù)突飛猛進(jìn)，但從虛擬世界跨向現(xiàn)實(shí)的技術(shù)耦合，仍有多個(gè)領(lǐng)域的難題待解。
——通用平臺(tái)和標(biāo)準(zhǔn)化認(rèn)證缺乏，多數(shù)企業(yè)陷入“重復(fù)造輪子”。國訊芯微（蘇州）科技有限公司首席技術(shù)官蔣琛表示，目前在具身智能領(lǐng)域，仍沒有統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和通用開發(fā)平臺(tái)，這使得各家企業(yè)要從零開始獨(dú)立研發(fā)，各地重復(fù)投入導(dǎo)致資源分散，影響產(chǎn)出效率。同時(shí)，硬件接口、通信協(xié)議、數(shù)據(jù)格式等缺乏統(tǒng)一規(guī)范，不同廠商的機(jī)器人本體構(gòu)型與軟件架構(gòu)互不兼容，制約規(guī)?；瘧?yīng)用。
——應(yīng)用場景開放度不足，缺乏快速孵化條件。“機(jī)器人最終還是要用起來。”天津朗譽(yù)機(jī)器人有限公司董事長任志勇表示，研發(fā)端的企業(yè)和應(yīng)用行業(yè)尚未打通，許多實(shí)際工況都未能真正納入研發(fā)測試體系中，許多產(chǎn)品仍停留在“溫室花朵”的階段。謝輝也表示，目前在無人駕駛領(lǐng)域有測試道路等公共服務(wù)平臺(tái)，但在大部分應(yīng)用領(lǐng)域，仍缺乏開放式的應(yīng)用場景，這將拖累產(chǎn)品未來的投用進(jìn)度。不少業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，與ChatGPT等依賴文本數(shù)據(jù)的模型不同，具身智能需采集真實(shí)物理環(huán)境的動(dòng)態(tài)交互數(shù)據(jù)，其采集成本將更為高昂。
——核心元器件自主化程度不足，復(fù)合型人才缺口擴(kuò)大。北京大學(xué)智能學(xué)院副院長林宙辰表示，當(dāng)前在人工智能領(lǐng)域的國際競爭進(jìn)入白熱化，在高端GPU、精密傳感器、減速機(jī)等領(lǐng)域，我國企業(yè)的自主化程度依然有待提高，對本土創(chuàng)新型人才的需求也不斷增加。“既要懂編程，又要懂大模型，現(xiàn)在還要懂機(jī)械和自動(dòng)化，這樣的人才太少太少。”謝輝表示，伴隨著多領(lǐng)域的交叉融合，行業(yè)的人才要求從雙棲走向三棲，未來的門檻還將進(jìn)一步提高。
——法律道德風(fēng)險(xiǎn)仍是未解之題。智能體未來的廣泛應(yīng)用，也放大了人為制造安全風(fēng)險(xiǎn)的可能。謝輝舉例說，如果一臺(tái)被植入了惡意程序的智能車輛接入網(wǎng)絡(luò)中，可以生成并發(fā)送虛假的緊急消息，從而誤導(dǎo)周圍車輛的行駛路線、行車速度和前進(jìn)方向等，從而制造交通擁堵與混亂，極端情況下甚至可以主動(dòng)制造交通事故。此外，在責(zé)任歸屬的邊界上依舊模糊，一臺(tái)智能機(jī)器誤操作造成了損失，開發(fā)者、運(yùn)營者等主體責(zé)任幾何？這道“前置題”尚未有定論。
謀篇布局：如何在下半場脫穎而出
我國已是機(jī)器人制造強(qiáng)國，工業(yè)機(jī)器人裝機(jī)量更是占比超過世界的50%，具身智能發(fā)展具備廣泛的應(yīng)用場景和潛力。業(yè)內(nèi)人士建議，產(chǎn)業(yè)政策上應(yīng)提前謀劃布局，以備在人工智能下半場的競爭中謀得先機(jī)。
一是加強(qiáng)底層建設(shè)，構(gòu)建龍頭引領(lǐng)共建的行業(yè)生態(tài)。蔣琛等人建議，應(yīng)加強(qiáng)具身智能領(lǐng)域的開放平臺(tái)建設(shè)，在底層代碼、數(shù)據(jù)集等環(huán)節(jié)建立開源共享機(jī)制。主管部門宜組織龍頭企業(yè)，盡快建立國家級具身智能發(fā)展規(guī)劃，鼓勵(lì)開發(fā)從硬件到軟件、從底層到應(yīng)用層、從AI模型底座到3D數(shù)據(jù)集的通用開發(fā)套件，以及加快標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)，創(chuàng)建生態(tài)認(rèn)證體系，推動(dòng)技術(shù)加速迭代。
二是促進(jìn)政府、國企力量投入應(yīng)用場景開放，提供高質(zhì)量的優(yōu)質(zhì)現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)。任志勇等人認(rèn)為，具身數(shù)據(jù)無法從互聯(lián)網(wǎng)海量內(nèi)容中直接獲取，而需通過真實(shí)的機(jī)器人操作來采集或高級仿真平臺(tái)生成，因此具身數(shù)據(jù)的采集需要較高的成本和應(yīng)用場景的廣泛支持。建議在柔性生產(chǎn)、醫(yī)療康養(yǎng)、公共安全、應(yīng)急救援等領(lǐng)域開放政府、國企主導(dǎo)的應(yīng)用場景，為廣大企業(yè)提供測試平臺(tái)。
三是強(qiáng)化高校、科研院所、企業(yè)的聯(lián)合科研能力，為技術(shù)創(chuàng)新提供支撐。謝輝認(rèn)為，學(xué)科交叉融合是科技創(chuàng)新的“催化劑”，高校要打破學(xué)科專業(yè)壁壘，對現(xiàn)有學(xué)科專業(yè)體系進(jìn)行優(yōu)化升級，重視跨學(xué)科課程建設(shè)和人才培養(yǎng)項(xiàng)目，如推出“人工智能+X”雙學(xué)位項(xiàng)目等，培養(yǎng)學(xué)生綜合運(yùn)用多學(xué)科知識(shí)解決復(fù)雜問題的能力，培養(yǎng)一批適宜人工智能領(lǐng)域的復(fù)合型人才。
四是加速前置治理體系建設(shè)，完善法律等領(lǐng)域的安全防線。業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，構(gòu)建責(zé)任明晰的治理框架，是具身智能安全投用的重要保障。一方面應(yīng)在隱私數(shù)據(jù)保護(hù)、責(zé)任歸屬等方面進(jìn)行充分論證并出臺(tái)相關(guān)法律法規(guī)，避免監(jiān)管真空；另一方面則應(yīng)建立人工智能領(lǐng)域的預(yù)警及應(yīng)急熔斷機(jī)制，盡可能將風(fēng)險(xiǎn)降到最低。
創(chuàng)造像人類一樣感知、思考、行動(dòng)的“實(shí)干”智能體，是具身智能領(lǐng)域的重要目標(biāo)。隨著一批智能機(jī)器人在海內(nèi)外亮相，人工智能通過載體嵌入物理世界已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí)。業(yè)內(nèi)專家認(rèn)為，如今我們正站在技術(shù)爆發(fā)與產(chǎn)業(yè)重構(gòu)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)之上。
行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，2024年全年，全球人形機(jī)器人新品發(fā)布數(shù)量已超過106款，這一數(shù)量遠(yuǎn)超過去20年的總和，“具身智能”概念成為全世界追捧的熱點(diǎn)。數(shù)字大腦連接上鋼鐵身軀，人工智能或?qū)⒃诓贿h(yuǎn)的未來迎來與世界更加廣泛的互動(dòng)。在DeepSeek等大模型競爭白熱化的當(dāng)下，具身智能領(lǐng)域的“下半場”競爭更加值得關(guān)注。
算法落地：從虛擬世界邁向物理世界
2025年的政府工作報(bào)告中提出，“建立未來產(chǎn)業(yè)投入增長機(jī)制，培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未來產(chǎn)業(yè)”。“具身智能”被認(rèn)為是人工智能爭奪的又一重要領(lǐng)域。
“具身智能依托軟件算法和物理載體，能夠感知環(huán)境、做出決策并執(zhí)行具體任務(wù)，與純軟件不同的是，它側(cè)重于對現(xiàn)實(shí)世界的改造與交互。”天津大學(xué)無人駕駛汽車交叉研究中心主任謝輝表示，車輛很有可能是短期內(nèi)具身智能最先投入大規(guī)模應(yīng)用的領(lǐng)域。“通過傳感器進(jìn)行視覺識(shí)別，大模型與用戶交互，最后落實(shí)在對汽車的機(jī)械操控上。”
清華大學(xué)人工智能學(xué)院教授沈陽表示，具身智能作為一種軟硬件一體的特殊智能體，依賴的是多模態(tài)模型。“比如VLA大模型，V代表視覺，L代表語言，A代表動(dòng)作，形成一套感知決策行動(dòng)的完整流程。”他表示，人形機(jī)器人只是具身智能的一小部分，在工業(yè)等諸多領(lǐng)域，形態(tài)各異的機(jī)器人有望成為智能載體。
多位受訪者認(rèn)為，具身智能將成為實(shí)現(xiàn)通用人工智能的重要路徑之一，也是當(dāng)前各國家比拼的焦點(diǎn)。
從市場來看，全世界都對具身智能領(lǐng)域表現(xiàn)出濃厚興趣。國際知名投資機(jī)構(gòu)高盛預(yù)測，到2035年，僅人形機(jī)器人全球市場規(guī)模就將達(dá)380億美元。我國北京、浙江、廣東等多省市已經(jīng)相繼出臺(tái)具身智能相關(guān)的發(fā)展規(guī)劃，力圖打造領(lǐng)先的產(chǎn)業(yè)聚集區(qū)。工業(yè)和信息化部印發(fā)的《人形機(jī)器人創(chuàng)新發(fā)展指導(dǎo)意見》提出，到2027年產(chǎn)業(yè)綜合實(shí)力達(dá)到世界先進(jìn)水平，成為重要的經(jīng)濟(jì)增長新引擎等發(fā)展目標(biāo)。
謝輝表示，近幾年人形機(jī)器人的“爆火”并非偶然，大模型、精密制造、高端傳感器、自動(dòng)控制等技術(shù)積累共同促成了這一機(jī)遇。他表示，盡管人工智能距離投入大規(guī)模工業(yè)生產(chǎn)和日常服務(wù)還有一段距離，但未來對于人類工作的替代性已經(jīng)可以預(yù)見，這勢必將引起生產(chǎn)結(jié)構(gòu)的重構(gòu)和生產(chǎn)力的大幅度躍升。
受訪業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，盡管DeepSeek等企業(yè)在大模型領(lǐng)域取得進(jìn)展，但我們也要清醒認(rèn)識(shí)到在人工智能領(lǐng)域，歐美仍處于領(lǐng)先水平，尤其是具身智能涉及的硬件裝備，需要奮力追趕。
技術(shù)瓶頸：邁向現(xiàn)實(shí)的多重難題
在短短幾年內(nèi)，大模型領(lǐng)域的前沿技術(shù)突飛猛進(jìn)，但從虛擬世界跨向現(xiàn)實(shí)的技術(shù)耦合，仍有多個(gè)領(lǐng)域的難題待解。
——通用平臺(tái)和標(biāo)準(zhǔn)化認(rèn)證缺乏，多數(shù)企業(yè)陷入“重復(fù)造輪子”。國訊芯微（蘇州）科技有限公司首席技術(shù)官蔣琛表示，目前在具身智能領(lǐng)域，仍沒有統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和通用開發(fā)平臺(tái)，這使得各家企業(yè)要從零開始獨(dú)立研發(fā)，各地重復(fù)投入導(dǎo)致資源分散，影響產(chǎn)出效率。同時(shí)，硬件接口、通信協(xié)議、數(shù)據(jù)格式等缺乏統(tǒng)一規(guī)范，不同廠商的機(jī)器人本體構(gòu)型與軟件架構(gòu)互不兼容，制約規(guī)?；瘧?yīng)用。
——應(yīng)用場景開放度不足，缺乏快速孵化條件。“機(jī)器人最終還是要用起來。”天津朗譽(yù)機(jī)器人有限公司董事長任志勇表示，研發(fā)端的企業(yè)和應(yīng)用行業(yè)尚未打通，許多實(shí)際工況都未能真正納入研發(fā)測試體系中，許多產(chǎn)品仍停留在“溫室花朵”的階段。謝輝也表示，目前在無人駕駛領(lǐng)域有測試道路等公共服務(wù)平臺(tái)，但在大部分應(yīng)用領(lǐng)域，仍缺乏開放式的應(yīng)用場景，這將拖累產(chǎn)品未來的投用進(jìn)度。不少業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，與ChatGPT等依賴文本數(shù)據(jù)的模型不同，具身智能需采集真實(shí)物理環(huán)境的動(dòng)態(tài)交互數(shù)據(jù)，其采集成本將更為高昂。
——核心元器件自主化程度不足，復(fù)合型人才缺口擴(kuò)大。北京大學(xué)智能學(xué)院副院長林宙辰表示，當(dāng)前在人工智能領(lǐng)域的國際競爭進(jìn)入白熱化，在高端GPU、精密傳感器、減速機(jī)等領(lǐng)域，我國企業(yè)的自主化程度依然有待提高，對本土創(chuàng)新型人才的需求也不斷增加。“既要懂編程，又要懂大模型，現(xiàn)在還要懂機(jī)械和自動(dòng)化，這樣的人才太少太少。”謝輝表示，伴隨著多領(lǐng)域的交叉融合，行業(yè)的人才要求從雙棲走向三棲，未來的門檻還將進(jìn)一步提高。
——法律道德風(fēng)險(xiǎn)仍是未解之題。智能體未來的廣泛應(yīng)用，也放大了人為制造安全風(fēng)險(xiǎn)的可能。謝輝舉例說，如果一臺(tái)被植入了惡意程序的智能車輛接入網(wǎng)絡(luò)中，可以生成并發(fā)送虛假的緊急消息，從而誤導(dǎo)周圍車輛的行駛路線、行車速度和前進(jìn)方向等，從而制造交通擁堵與混亂，極端情況下甚至可以主動(dòng)制造交通事故。此外，在責(zé)任歸屬的邊界上依舊模糊，一臺(tái)智能機(jī)器誤操作造成了損失，開發(fā)者、運(yùn)營者等主體責(zé)任幾何？這道“前置題”尚未有定論。
謀篇布局：如何在下半場脫穎而出
我國已是機(jī)器人制造強(qiáng)國，工業(yè)機(jī)器人裝機(jī)量更是占比超過世界的50%，具身智能發(fā)展具備廣泛的應(yīng)用場景和潛力。業(yè)內(nèi)人士建議，產(chǎn)業(yè)政策上應(yīng)提前謀劃布局，以備在人工智能下半場的競爭中謀得先機(jī)。
一是加強(qiáng)底層建設(shè)，構(gòu)建龍頭引領(lǐng)共建的行業(yè)生態(tài)。蔣琛等人建議，應(yīng)加強(qiáng)具身智能領(lǐng)域的開放平臺(tái)建設(shè)，在底層代碼、數(shù)據(jù)集等環(huán)節(jié)建立開源共享機(jī)制。主管部門宜組織龍頭企業(yè)，盡快建立國家級具身智能發(fā)展規(guī)劃，鼓勵(lì)開發(fā)從硬件到軟件、從底層到應(yīng)用層、從AI模型底座到3D數(shù)據(jù)集的通用開發(fā)套件，以及加快標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)，創(chuàng)建生態(tài)認(rèn)證體系，推動(dòng)技術(shù)加速迭代。
二是促進(jìn)政府、國企力量投入應(yīng)用場景開放，提供高質(zhì)量的優(yōu)質(zhì)現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)。任志勇等人認(rèn)為，具身數(shù)據(jù)無法從互聯(lián)網(wǎng)海量內(nèi)容中直接獲取，而需通過真實(shí)的機(jī)器人操作來采集或高級仿真平臺(tái)生成，因此具身數(shù)據(jù)的采集需要較高的成本和應(yīng)用場景的廣泛支持。建議在柔性生產(chǎn)、醫(yī)療康養(yǎng)、公共安全、應(yīng)急救援等領(lǐng)域開放政府、國企主導(dǎo)的應(yīng)用場景，為廣大企業(yè)提供測試平臺(tái)。
三是強(qiáng)化高校、科研院所、企業(yè)的聯(lián)合科研能力，為技術(shù)創(chuàng)新提供支撐。謝輝認(rèn)為，學(xué)科交叉融合是科技創(chuàng)新的“催化劑”，高校要打破學(xué)科專業(yè)壁壘，對現(xiàn)有學(xué)科專業(yè)體系進(jìn)行優(yōu)化升級，重視跨學(xué)科課程建設(shè)和人才培養(yǎng)項(xiàng)目，如推出“人工智能+X”雙學(xué)位項(xiàng)目等，培養(yǎng)學(xué)生綜合運(yùn)用多學(xué)科知識(shí)解決復(fù)雜問題的能力，培養(yǎng)一批適宜人工智能領(lǐng)域的復(fù)合型人才。
四是加速前置治理體系建設(shè)，完善法律等領(lǐng)域的安全防線。業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，構(gòu)建責(zé)任明晰的治理框架，是具身智能安全投用的重要保障。一方面應(yīng)在隱私數(shù)據(jù)保護(hù)、責(zé)任歸屬等方面進(jìn)行充分論證并出臺(tái)相關(guān)法律法規(guī)，避免監(jiān)管真空；另一方面則應(yīng)建立人工智能領(lǐng)域的預(yù)警及應(yīng)急熔斷機(jī)制，盡可能將風(fēng)險(xiǎn)降到最低。
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