創(chuàng)造像人類一樣感知、思考、行動的“實干”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。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)點之上。

行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，2024年全年，全球人形機器人新品發(fā)布數(shù)量已超過106款，這一數(shù)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(shù)字大腦連接上鋼鐵身軀，人工智能或?qū)⒃诓贿h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(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年的政府工作報告中提出，“建立未來產(chǎn)業(yè)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(chǎn)業(yè)”?！熬呱碇悄堋北徽J(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)實世界的改造與交互?！碧旖虼髮W(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?！巴ㄟ^傳感器進行視覺識別，大模型與用戶交互，最后落實在對汽車的機械操控上?！?/p>

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?！氨热鏥LA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?！彼硎?，人形機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。

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。國際知名投資機構(gòu)高盛預(yù)測，到2035年，僅人形機器人全球市場規(guī)模就將達380億美元。我國北京、浙江、廣東等多省市已經(jīng)相繼出臺具身智能相關(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)綜合實力達到世界先進水平，成為重要的經(jīng)濟增長新引擎等發(fā)展目標(biāo)。

謝輝表示，近幾年人形機器人的“爆火”并非偶然，大模型、精密制造、高端傳感器、自動控制等技術(shù)積累共同促成了這一機遇。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)域取得進展，但我們也要清醒認(rèn)識到在人工智能領(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，但從虛擬世界跨向現(xiàn)實的技術(shù)耦合，仍有多個領(lǐng)域的難題待解。

——通用平臺和標(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，這使得各家企業(yè)要從零開始獨立研發(fā)，各地重復(fù)投入導(dǎo)致資源分散，影響產(chǎn)出效率。同時，硬件接口、通信協(xié)議、數(shù)據(jù)格式等缺乏統(tǒng)一規(guī)范，不同廠商的機器人本體構(gòu)型與軟件架構(gòu)互不兼容，制約規(guī)模化應(yīng)用。

——應(yīng)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?！碧旖蚶首u機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，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物理環(huán)境的動態(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)域的國際競爭進入白熱化，在高端GPU、精密傳感器、減速機等領(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)在還要懂機械和自動化，這樣的人才太少太少?！敝x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，未來的門檻還將進一步提高。

——法律道德風(fēng)險仍是未解之題。智能體未來的廣泛應(yīng)用，也放大了人為制造安全風(fēng)險的可能。謝輝舉例說，如果一臺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(zé)任歸屬的邊界上依舊模糊，一臺智能機器誤操作造成了損失，開發(fā)者、運營者等主體責(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

我國已是機器人制造強國，工業(yè)機器人裝機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。

一是加強底層建設(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)加強具身智能領(lǐng)域的開放平臺建設(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，推動技術(shù)加速迭代。

二是促進政府、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，而需通過真實的機器人操作來采集或高級仿真平臺生成，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。

三是強化高校、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)體系進行優(yōu)化升級，重視跨學(xué)科課程建設(shè)和人才培養(yǎng)項目，如推出“人工智能+X”雙學(xué)位項目等，培養(yǎng)學(xué)生綜合運用多學(xué)科知識解決復(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、責(zé)任歸屬等方面進行充分論證并出臺相關(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)急熔斷機制，盡可能將風(fēng)險降到最低。