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创造像人类一样感知、思考、行动的“实干”智能体，是具身智能领域的重要目标。随着一批智能机器人在海内外亮相，人工智能通过载体嵌入物理世界已经成为现实。业内专家认为，如今我们正站在技术爆发与产业重构的关键节点之上。
行业数据显示，2024年全年，全球人形机器人新品发布数量已超过106款，这一数量远超过去20年的总和，“具身智能”概念成为全世界追捧的热点。数字大脑连接上钢铁身躯，人工智能或将在不远的未来迎来与世界更加广泛的互动。在DeepSeek等大模型竞争白热化的当下，具身智能领域的“下半场”竞争更加值得关注。
算法落地：从虚拟世界迈向物理世界
2025年的政府工作报告中提出，“建立未来产业投入增长机制，培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未来产业”。“具身智能”被认为是人工智能争夺的又一重要领域。
“具身智能依托软件算法和物理载体，能够感知环境、做出决策并执行具体任务，与纯软件不同的是，它侧重于对现实世界的改造与交互。”天津大学无人驾驶汽车交叉研究中心主任谢辉表示，车辆很有可能是短期内具身智能最先投入大规模应用的领域。“通过传感器进行视觉识别，大模型与用户交互，最后落实在对汽车的机械操控上。”
清华大学人工智能学院教授沈阳表示，具身智能作为一种软硬件一体的特殊智能体，依赖的是多模态模型。“比如VLA大模型，V代表视觉，L代表语言，A代表动作，形成一套感知决策行动的完整流程。”他表示，人形机器人只是具身智能的一小部分，在工业等诸多领域，形态各异的机器人有望成为智能载体。
多位受访者认为，具身智能将成为实现通用人工智能的重要路径之一，也是当前各国家比拼的焦点。
从市场来看，全世界都对具身智能领域表现出浓厚兴趣。国际知名投资机构高盛预测，到2035年，仅人形机器人全球市场规模就将达380亿美元。我国北京、浙江、广东等多省市已经相继出台具身智能相关的发展规划，力图打造领先的产业聚集区。工业和信息化部印发的《人形机器人创新发展指导意见》提出，到2027年产业综合实力达到世界先进水平，成为重要的经济增长新引擎等发展目标。
谢辉表示，近几年人形机器人的“爆火”并非偶然，大模型、精密制造、高端传感器、自动控制等技术积累共同促成了这一机遇。他表示，尽管人工智能距离投入大规模工业生产和日常服务还有一段距离，但未来对于人类工作的替代性已经可以预见，这势必将引起生产结构的重构和生产力的大幅度跃升。
受访业内人士认为，尽管DeepSeek等企业在大模型领域取得进展，但我们也要清醒认识到在人工智能领域，欧美仍处于领先水平，尤其是具身智能涉及的硬件装备，需要奋力追赶。
技术瓶颈：迈向现实的多重难题
在短短几年内，大模型领域的前沿技术突飞猛进，但从虚拟世界跨向现实的技术耦合，仍有多个领域的难题待解。
——通用平台和标准化认证缺乏，多数企业陷入“重复造轮子”。国讯芯微（苏州）科技有限公司首席技术官蒋琛表示，目前在具身智能领域，仍没有统一的技术标准和通用开发平台，这使得各家企业要从零开始独立研发，各地重复投入导致资源分散，影响产出效率。同时，硬件接口、通信协议、数据格式等缺乏统一规范，不同厂商的机器人本体构型与软件架构互不兼容，制约规模化应用。
——应用场景开放度不足，缺乏快速孵化条件。“机器人最终还是要用起来。”天津朗誉机器人有限公司董事长任志勇表示，研发端的企业和应用行业尚未打通，许多实际工况都未能真正纳入研发测试体系中，许多产品仍停留在“温室花朵”的阶段。谢辉也表示，目前在无人驾驶领域有测试道路等公共服务平台，但在大部分应用领域，仍缺乏开放式的应用场景，这将拖累产品未来的投用进度。不少业内人士认为，与ChatGPT等依赖文本数据的模型不同，具身智能需采集真实物理环境的动态交互数据，其采集成本将更为高昂。
——核心元器件自主化程度不足，复合型人才缺口扩大。北京大学智能学院副院长林宙辰表示，当前在人工智能领域的国际竞争进入白热化，在高端GPU、精密传感器、减速机等领域，我国企业的自主化程度依然有待提高，对本土创新型人才的需求也不断增加。“既要懂编程，又要懂大模型，现在还要懂机械和自动化，这样的人才太少太少。”谢辉表示，伴随着多领域的交叉融合，行业的人才要求从双栖走向三栖，未来的门槛还将进一步提高。
——法律道德风险仍是未解之题。智能体未来的广泛应用，也放大了人为制造安全风险的可能。谢辉举例说，如果一台被植入了恶意程序的智能车辆接入网络中，可以生成并发送虚假的紧急消息，从而误导周围车辆的行驶路线、行车速度和前进方向等，从而制造交通拥堵与混乱，极端情况下甚至可以主动制造交通事故。此外，在责任归属的边界上依旧模糊，一台智能机器误操作造成了损失，开发者、运营者等主体责任几何？这道“前置题”尚未有定论。
谋篇布局：如何在下半场脱颖而出
我国已是机器人制造强国，工业机器人装机量更是占比超过世界的50%，具身智能发展具备广泛的应用场景和潜力。业内人士建议，产业政策上应提前谋划布局，以备在人工智能下半场的竞争中谋得先机。
一是加强底层建设，构建龙头引领共建的行业生态。蒋琛等人建议，应加强具身智能领域的开放平台建设，在底层代码、数据集等环节建立开源共享机制。主管部门宜组织龙头企业，尽快建立国家级具身智能发展规划，鼓励开发从硬件到软件、从底层到应用层、从AI模型底座到3D数据集的通用开发套件，以及加快标准建设，创建生态认证体系，推动技术加速迭代。
二是促进政府、国企力量投入应用场景开放，提供高质量的优质现实数据。任志勇等人认为，具身数据无法从互联网海量内容中直接获取，而需通过真实的机器人操作来采集或高级仿真平台生成，因此具身数据的采集需要较高的成本和应用场景的广泛支持。建议在柔性生产、医疗康养、公共安全、应急救援等领域开放政府、国企主导的应用场景，为广大企业提供测试平台。
三是强化高校、科研院所、企业的联合科研能力，为技术创新提供支撑。谢辉认为，学科交叉融合是科技创新的“催化剂”，高校要打破学科专业壁垒，对现有学科专业体系进行优化升级，重视跨学科课程建设和人才培养项目，如推出“人工智能+X”双学位项目等，培养学生综合运用多学科知识解决复杂问题的能力，培养一批适宜人工智能领域的复合型人才。
四是加速前置治理体系建设，完善法律等领域的安全防线。业内人士认为，构建责任明晰的治理框架，是具身智能安全投用的重要保障。一方面应在隐私数据保护、责任归属等方面进行充分论证并出台相关法律法规，避免监管真空；另一方面则应建立人工智能领域的预警及应急熔断机制，尽可能将风险降到最低。
創造像人類一樣感知、思考、行動的“實幹”智能體，是具身智能領域的重要目標。隨著一批智能機器人在海內外亮相，人工智能通過載體嵌入物理世界已經成為現實。業內專傢認為，如今我們正站在技術爆發與產業重構的關鍵節點之上。
行業數據顯示，2024年全年，全球人形機器人新品發佈數量已超過106款，這一數量遠超過去20年的總和，“具身智能”概念成為全世界追捧的熱點。數字大腦連接上鋼鐵身軀，人工智能或將在不遠的未來迎來與世界更加廣泛的互動。在DeepSeek等大模型競爭白熱化的當下，具身智能領域的“下半場”競爭更加值得關註。
算法落地：從虛擬世界邁向物理世界
2025年的政府工作報告中提出，“建立未來產業投入增長機制，培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未來產業”。“具身智能”被認為是人工智能爭奪的又一重要領域。
“具身智能依托軟件算法和物理載體，能夠感知環境、做出決策並執行具體任務，與純軟件不同的是，它側重於對現實世界的改造與交互。”天津大學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具身智能最先投入大規模應用的領域。“通過傳感器進行視覺識別，大模型與用戶交互，最後落實在對汽車的機械操控上。”
清華大學人工智能學院教授沈陽表示，具身智能作為一種軟硬件一體的特殊智能體，依賴的是多模態模型。“比如VLA大模型，V代表視覺，L代表語言，A代表動作，形成一套感知決策行動的完整流程。”他表示，人形機器人隻是具身智能的一小部分，在工業等諸多領域，形態各異的機器人有望成為智能載體。
多位受訪者認為，具身智能將成為實現通用人工智能的重要路徑之一，也是當前各國傢比拼的焦點。
從市場來看，全世界都對具身智能領域表現出濃厚興趣。國際知名投資機構高盛預測，到2035年，僅人形機器人全球市場規模就將達380億美元。我國北京、浙江、廣東等多省市已經相繼出臺具身智能相關的發展規劃，力圖打造領先的產業聚集區。工業和信息化部印發的《人形機器人創新發展指導意見》提出，到2027年產業綜合實力達到世界先進水平，成為重要的經濟增長新引擎等發展目標。
謝輝表示，近幾年人形機器人的“爆火”並非偶然，大模型、精密制造、高端傳感器、自動控制等技術積累共同促成瞭這一機遇。他表示，盡管人工智能距離投入大規模工業生產和日常服務還有一段距離，但未來對於人類工作的替代性已經可以預見，這勢必將引起生產結構的重構和生產力的大幅度躍升。
受訪業內人士認為，盡管DeepSeek等企業在大模型領域取得進展，但我們也要清醒認識到在人工智能領域，歐美仍處於領先水平，尤其是具身智能涉及的硬件裝備，需要奮力追趕。
技術瓶頸：邁向現實的多重難題
在短短幾年內，大模型領域的前沿技術突飛猛進，但從虛擬世界跨向現實的技術耦合，仍有多個領域的難題待解。
——通用平臺和標準化認證缺乏，多數企業陷入“重復造輪子”。國訊芯微（蘇州）科技有限公司首席技術官蔣琛表示，目前在具身智能領域，仍沒有統一的技術標準和通用開發平臺，這使得各傢企業要從零開始獨立研發，各地重復投入導致資源分散，影響產出效率。同時，硬件接口、通信協議、數據格式等缺乏統一規范，不同廠商的機器人本體構型與軟件架構互不兼容，制約規模化應用。
——應用場景開放度不足，缺乏快速孵化條件。“機器人最終還是要用起來。”天津朗譽機器人有限公司董事長任志勇表示，研發端的企業和應用行業尚未打通，許多實際工況都未能真正納入研發測試體系中，許多產品仍停留在“溫室花朵”的階段。謝輝也表示，目前在無人駕駛領域有測試道路等公共服務平臺，但在大部分應用領域，仍缺乏開放式的應用場景，這將拖累產品未來的投用進度。不少業內人士認為，與ChatGPT等依賴文本數據的模型不同，具身智能需采集真實物理環境的動態交互數據，其采集成本將更為高昂。
——核心元器件自主化程度不足，復合型人才缺口擴大。北京大學智能學院副院長林宙辰表示，當前在人工智能領域的國際競爭進入白熱化，在高端GPU、精密傳感器、減速機等領域，我國企業的自主化程度依然有待提高，對本土創新型人才的需求也不斷增加。“既要懂編程，又要懂大模型，現在還要懂機械和自動化，這樣的人才太少太少。”謝輝表示，伴隨著多領域的交叉融合，行業的人才要求從雙棲走向三棲，未來的門檻還將進一步提高。
——法律道德風險仍是未解之題。智能體未來的廣泛應用，也放大瞭人為制造安全風險的可能。謝輝舉例說，如果一臺被植入瞭惡意程序的智能車輛接入網絡中，可以生成並發送虛假的緊急消息，從而誤導周圍車輛的行駛路線、行車速度和前進方向等，從而制造交通擁堵與混亂，極端情況下甚至可以主動制造交通事故。此外，在責任歸屬的邊界上依舊模糊，一臺智能機器誤操作造成瞭損失，開發者、運營者等主體責任幾何？這道“前置題”尚未有定論。
謀篇佈局：如何在下半場脫穎而出
我國已是機器人制造強國，工業機器人裝機量更是占比超過世界的50%，具身智能發展具備廣泛的應用場景和潛力。業內人士建議，產業政策上應提前謀劃佈局，以備在人工智能下半場的競爭中謀得先機。
一是加強底層建設，構建龍頭引領共建的行業生態。蔣琛等人建議，應加強具身智能領域的開放平臺建設，在底層代碼、數據集等環節建立開源共享機制。主管部門宜組織龍頭企業，盡快建立國傢級具身智能發展規劃，鼓勵開發從硬件到軟件、從底層到應用層、從AI模型底座到3D數據集的通用開發套件，以及加快標準建設，創建生態認證體系，推動技術加速迭代。
二是促進政府、國企力量投入應用場景開放，提供高質量的優質現實數據。任志勇等人認為，具身數據無法從互聯網海量內容中直接獲取，而需通過真實的機器人操作來采集或高級仿真平臺生成，因此具身數據的采集需要較高的成本和應用場景的廣泛支持。建議在柔性生產、醫療康養、公共安全、應急救援等領域開放政府、國企主導的應用場景，為廣大企業提供測試平臺。
三是強化高校、科研院所、企業的聯合科研能力，為技術創新提供支撐。謝輝認為，學科交叉融合是科技創新的“催化劑”，高校要打破學科專業壁壘，對現有學科專業體系進行優化升級，重視跨學科課程建設和人才培養項目，如推出“人工智能+X”雙學位項目等，培養學生綜合運用多學科知識解決復雜問題的能力，培養一批適宜人工智能領域的復合型人才。
四是加速前置治理體系建設，完善法律等領域的安全防線。業內人士認為，構建責任明晰的治理框架，是具身智能安全投用的重要保障。一方面應在隱私數據保護、責任歸屬等方面進行充分論證並出臺相關法律法規，避免監管真空；另一方面則應建立人工智能領域的預警及應急熔斷機制，盡可能將風險降到最低。
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