廣東廣州，一家汽車企業具身智能團隊正在調試機器人自主控制技術。新華社發
浙江杭州，一傢具身智能機器人公司工作人員正在調試機器狗。新華社發
4月19日，2025北京亦庄半程馬拉松暨人形機器人半程馬拉松在北京舉行。圖為天工隊選手天工ultra沖向終點。新華社發
北京一家人工智慧公司推出跳舞機器人，吸引大批觀眾前來參觀。新華社發
【光明青年論壇】
編者按
近日，全球首個人形機器人半程馬拉松在北京正式開跑，吸引了海內外眾多觀眾的目光。作為人工智慧的前沿領域，具身智能已經從實驗室走向現實，逐步邁向產業化和規模化發展，在不久的未來勢必帶來諸多行業的變革。在今年的《政府工作報告》中，首次明確提及培育「具身智能」產業。4月25日，習近平總書記在中共中央政治局第二十次集體學習時強調「堅持自立自強，突出應用導向，推動我國人工智慧朝著有益、安全、公平方向健康有序發展」，為具身智能明確了發展思路。次日，光明智庫以「當具身智能走出實驗室——距離人手一台機器人，我們還有多遠？」為主題舉辦新一期青年論壇，邀請多位相關領域青年學者共同探討這一話題，在此摘錄部分精彩發言與讀者分享。
與談人
李想 中國電子信息產業發展研究院電子信息研究所工程師
韓軍徽 中國科學技術發展戰略研究院副研究員
朱垚穎 清華大學人文學院講師、北京大學人工智慧應用與創新實驗室研究員
方菁菁 浙江省發展規劃研究院產業發展研究所高端裝備研究室高級工程師
主持人
本報記者 陳之殷 陳恆
具身智能發展正處於關鍵階段
光明智庫：近年來，機器人在我國工業生產、醫療服務、家庭陪伴等場景的應用日益廣泛，在亦庄機器人馬拉松「賽事」中，參賽機器人一方面吸引了廣泛關注，另一方面其「笨拙」的步伐也引發調侃，暴露出關節設計、散熱等許多技術問題。能否請幾位談談，當前我國的具身智能發展到了什麼階段，實現了哪些應用？
方菁菁：具身智能，可以按字面理解為「具身化的人工智慧」：「具身」是前提，即具有身體且能通過交互來執行任務，有四足、輪式、人形等形態；「智能」是核心，即將人工智慧技術嵌入到物體實體，讓交互實現更高水平的智能。其中，人形機器人是具身智能的最佳載體之一。當前，大模型的高速發展為具身智能發展提供了技術基礎，在繼續優化運動機能的基礎上，發展重心逐漸向提升智能度轉變，形成了一批典型產品。比如，在競爭激烈的國際市場上，全球每銷售10台機器狗中有7台為中國製造。像浙江的宇樹科技作為中國四足機器人領域的領軍企業，其機器狗產品在全球市場佔據超60%份額；上海智元全棧開源機器人靈犀x1，讓開發者們能夠更輕鬆地參與到機器人的研發和應用中來；深度求索發布的deepseek系列開源模型，有效提升了國內大模型的複雜任務處理的能力，顯著降低具身智能開發門檻，加速推動開源生態與行業應用結合。
李想：目前我國具身智能技術正處於從單點技術突破向系統集成與場景驗證邁進的關鍵階段。一是核心技術體系初步成型。通用人形機器人的組成可分為大腦、小腦和本體，其對應核心技術體系分別為具身智能大模型、運動控制系統、靈巧手及感測器等機械實體。近年來我國具身智能技術創新取得顯著成果，截至目前，我國具身智能專利申請量超21.99萬件，位居全球第一，佔全球申請量約26.45%。二是場景驗證從單一走向多元。工業製造領域，比亞迪工廠引入優必選walker s1機器人，實現全球首次人形機器人與無人物流車、無人叉車、工業移動機器人和智能製造管理系統的協同作業；消費服務領域，樂聚機器人與海爾聯合推出家庭服務機器人kuavo，可完成洗衣、澆花、晾衣服等任務，越疆科技靈巧手可完成倒牛奶、烤麵包等100多種複雜任務；智能巡檢領域，天創機器人t9-w防爆型在石化廠區檢測氣體泄漏，替代了高危環境人工巡檢，並有效提升了運維效率；商業服務領域，擎朗智能具身服務機器人累計部署超10萬台，覆蓋全球60多個國家；智慧養老領域，杭州智元研究院研發的「髖部助行外骨骼」設備通過意圖檢測和人機交互技術幫助腿腳不便的老年人走向戶外。
具身智能作為人工智慧與物理世界深度融合的重要載體，正在通過技術革新、產業鏈協同重構上下游產業生態。產業鏈上游，具身智能需求引領帶動感測器、晶元等硬體和人工智慧大模型、開發工具等軟體生態協同創新，促使企業加大研發和生產投入，實現降本增效。產業鏈下游，具身智能可以賦能工業製造、醫療康養、教育、服務等領域，推動各行業智能化轉型升級，創造新的應用場景和商業模式，催生新的產業生態和服務形態。
具身智能規模化應用存在的主要障礙
光明智庫：從技術、產業和市場等角度來看，具身智能在拓展新場景、實現規模化應用方面還存在哪些障礙？
方菁菁：我主要談一下技術層面。雖然具身智能各種指標性能在不斷優化，但仍處於從實驗室走向實際場景應用的過渡階段，在技術層面存在幾個難題。一是硬體門檻高，呈現「非標化」「高成本」。人形機器人核心硬體如腦機介面、電子皮膚、多維度觸覺感測器等正從萌芽期過渡到發展期，還沒有完全進入成熟期。各家人形機器人採用「非標化」部件，器件接入方式和通信交互方式多樣，生產成本居高不下。二是軟體演算法難，亟須多模態融合、高性能提升。大腦端，仍然無法擺脫大模型固有的多模態融合難度大、高質量訓練數據稀缺等問題，同時面臨缺少統一底層控制基座，不同系統模塊對接調度難度大等具身智能技術特有的問題。小腦端，泛化性不強、靈活度不高，無法滿足工業製造和特種服務等場景快速高爆發移動、高精度技能作業、移動操作協同等要求。三是數據集需求大，面臨採集成本高、處理分析難等問題。機器人需要在各種複雜物理環境中進行工作，需要機器人具備高度的適應性和學習能力，在真實環境中的交互數據不可或缺。收集數據耗費大量時間和資源，同時收集到的數據往往具有高度的多樣性和複雜性，使得數據處理和分析變得更加困難。四是公共開放平台缺失，存在「無法驗證」「無地測試」窘境。具身智能性能綜合性評價體系尚未建立，人機交互、續航功耗、關節疲勞、越障避障等測試檢測能力還未形成，無法定義精度的「高」、動作的「靈活」、產品的「好用」。設計、概念驗證、打樣、小試缺乏公共服務平台，影響產業化發展進程。
朱垚穎：從產業上下游層面來看，上游技術開發環節，既需要加強高精度感測器、仿生機械結構等硬體技術的迭代升級，又需要推動對ai訓練數據集、決策演算法等軟體技術的創新發展，加強能支撐具身智能長遠發展的基礎設施建設；在連接上游技術研發與下游場景應用的中游環節，應重視技術集成、系統優化與生態構建，提前布局能集中開發、協同作業的技術平台，打通多類技術應用之間的壁壘，在產業流通性和技術開源性方面形成更健康、更開放、動態進化的行業生態；在下游產業場景落地和商業化應用環節，可以加強醫療、製造業、家庭服務等垂直領域的產業滲透，優先從標準化、可控性高的場景切入再逐步過渡到更開放、更多元的商業環境，最終促進人工智慧與元宇宙、物聯網等技術的高效結合，改革相關行業的運行邏輯，最終實現產業高質量、可循環、可持續發展。
李想：市場方面，具身智能系統研發和製造成本高，硬體層需配備高精度感測器、高性能處理器，軟體層需要大量演算法研發與模型訓練資源，致使產品價格超出多數潛在用戶承受範圍，也會抑制市場需求、阻礙商業化進程；具身智能應用場景豐富，但不同場景需求差異較大，難以構建統一通用的解決方案，增加產品研發和市場推廣的風險；多數用戶對具身智能的認知有限，對其實際功能、可靠性及安全性存在疑慮，尤其醫療、養老等安全需求較高的領域，傳統人工服務模式長期佔據主導地位，對智能體介入的接受程度較低，需要較長時間的市場培育與教育投入。
倫理與法律方面，具身智能設備在運行過程中會收集大量的用戶數據，包括個人隱私、行為習慣等，數據存儲、傳輸和使用等環節存在泄露風險，帶來隱私與數據安全隱患；具身智能系統往往具有較高運動能力，可能會對周圍人員和環境造成物理傷害，如機器人失控、操作失誤等引發安全事故；具身智能系統涉及演算法設計、硬體製造、用戶操作多環節，一旦出現安全事故，責任難以清晰界定；具身智能的情緒價值設計可能引發情感依賴或倫理爭議，需建立人機交互的價值對齊機制。
構建高效協同的具身智能產業生態
光明智庫：具身智能產業涵蓋晶元、感測器、演算法、機器人製造等眾多環節，如何構建更加完善、協同性更強的具身智能產業生態，促進上下游企業共同發展，推動技術快速迭代和產品商業化落地？
韓軍徽：構建高效協同的具身智能產業生態，必須協調發揮政府作用和市場作用。一方面，相關部門要牽頭打造通用開發平台、構建統一的技術標準體系。具身智能產業既包括晶元、感測器、控制器等硬體基礎，也包括人工智慧演算法、操作系統、雲服務等軟體系統。要加快建設具身智能檢驗檢測和中試驗證等通用開發平台以及源代碼、數據集等開放共享平台，布局一批具身智能中試驗證基地，支撐具身智能產品的工程化落地和產業化應用。
另一方面，要強化企業科技創新主體地位，構建企業主導的產學研用協同創新體系。特別是要發揮好具身智能領域科技領軍企業的龍頭作用，牽頭整合產業鏈上下游企業，聯合科研院所、大學等組建創新聯合體，進而推動形成產業集群。相關部門除給予創新聯合體一定支持之外，還要引導科研院所和大學加強對企業科技攻關的支撐，鼓勵科研院所和大學以多種方式參與創新聯合體科研攻關，包括人才交流、合作研究、合同研發等。
此外，要發揮好科技金融體系對具身智能產業培育的促進作用。引導各類金融機構加大對具身智能企業的融資支持力度，圍繞具身智能企業特別是初創企業研發、併購、人才激勵等方面的融資需求，強化科技金融產品試點，對具身智能企業實施技術改造和擴大再投資給予貼息支持。探索設立具身智能產業投資基金，通過發揮財政資金的槓桿放大效應，引導社會資本加大對具身智能產業的投入力度。支持具身智能領域科技領軍企業上市融資，推動形成「科技—產業—金融」良性循環。
朱垚穎：具身智能的產業化和商業化不僅是技術問題，更是整個社會系統進行適配的過程，需要政府部門、技術研發者、相關產業從業者、研究學者乃至社會公眾的共同參與。
在技術層面，要加快建立科學、有效、可推廣的行業標準。工信部2024年發布新版《工業機器人行業規範條件》，對工業機器人的關鍵零部件標準和企業研發細節進行了引導，但目前和具身智能直接相關的技術標準還未被完全統一，技術規範問題亟待解決。明確、統一的技術規範和行業準則既能有效規避機器人落地時可能出現的安全隱患和技術風險，也能推動技術的持續革新，為具身智能應用帶來更多的可能性。
在市場層面，要加強公眾對具身智能的認可度和信任度，加大媒體和行業宣傳力度，增加市場對人工智慧和機器人技術的認可度，鼓勵各行各業以科學創新思維積極採納相關智能技術，並在各類垂直場景中驗證商業模式在可持續營利和高效率運轉方面的可行性，避免進入「為智能而智能」的誤區。
在倫理層面，要格外關注數據採集、數據分析等帶來的風險管控問題，重視對用戶數據和隱私的保護，也需要關注機器人替代傳統勞動力的現象，努力平衡好技術效率提升和傳統就業衝擊的關係。
方菁菁：結合當前國際具身智能發展形勢，可以重點提升「四個能力」，構建更完善、協同性更強的具身智能產業生態。
一是產業服務能力。比如，加快建設具身智能行業測試驗證公共服務平台，提供從概念驗證到小試的全流程服務。支持有條件的地方政府建設區域性測試平台，開展技術驗證和產品測試。推動政府和企業開放數據資源，制定數據開放和共享的標準規範，為具身智能技術的訓練和優化提供數據支持。建立行業數據共享平台，鼓勵企業和科研機構共享數據資源，降低數據採集成本。
二是標準化建設能力。支持行業龍頭企業加快制定技術標準，推動核心硬體的介面和通信協議標準化，提升硬體兼容性和互換性，提升我國在具身智能領域的國際話語權。統一機器人操作系統和開發工具鏈的標準，降低開發門檻。建立涵蓋人機交互、續航功耗、關節疲勞、越障避障等關鍵指標的具身智能系統的綜合性評價體系。
三是企業創新能力。鼓勵企業加強腦機介面、電子皮膚、六維觸覺感測器等核心硬體研發攻關，深化多模態數據的融合演算法研究，加快開發通用的機器人操作系統，提升小腦端控制模型的泛化性和靈活性，滿足工業製造和特種服務等場景的需求。利用我國在汽車製造領域的供應鏈優勢，推動感測器、激光雷達等通用硬體的技術遷移和協同創新。加強高成長預期整機企業的培育支持力度，打造具有生態主導力和全球競爭力的「鏈主」企業。圍繞一體化關節、精密減速器、伺服系統、靈巧手等關鍵部件及大模型、運動控制、多模態感知等智能系統，梯次培育科技型企業和專精特新企業。
四是資源整合能力。支持區域協同發展，在長三角、珠三角等智能製造和數字經濟發達地區，建設具身智能戰略性新興產業集群，推動區域內上下游企業協同發展，形成從核心零部件研發到整機集成、從軟體開發到場景應用的完整產業鏈。聚焦核心技術的研發和產業化，推動高校、科研機構與企業共建具身智能聯合實驗室。推動核心零部件企業、整機集成企業和應用場景企業之間的協同創新，形成產業鏈閉環。
具身智能需要更多學科交叉型人才
光明智庫：具身智能發展需要大量專業人才，也對相關的高等教育領域、職業教育領域提出了智能化發展的要求。更多的具身智能走入大眾視野，也是對公眾一次次的科普教育。你認為如何通過各方努力，進一步激發社會公眾對具身智能的興趣，提升能力素養，培養更多相關領域的人才？
朱垚穎：伴隨著具身智能概念的火熱和行業興起，專業人才存在缺口和公眾人工智慧素養不足的問題更顯緊迫。習近平總書記在中共中央政治局第二十次集體學習時強調，「推進人工智慧全學段教育和全社會通識教育」。我們可以在全學段和全社會中建立「興趣—能力—職業」連貫路徑，儲備分層次、分梯隊、分需求的人才隊伍。
在興趣環節，主流媒體和各類網路平台應積極宣傳和介紹人工智慧，藉助媒體敘事和熱門ip進行知識科普、技術宣傳。如今年春晚中火爆全國的機器人舞蹈，就讓青少年和社會大眾接觸到了相關概念併產生濃厚興趣。除了媒體宣傳外，還可以打造沉浸式的機器人科普展廳，鼓勵企業開放公共體驗空間、舉辦交互活動，以高互動的科技展覽、高參與度的技術活動讓具身智能「看得見、摸得著」，提升社會對具身智能的關注度。
在能力環節，從基礎教育階段就要重視相關能力的教學和訓練。當前，許多學校推出人工智慧類通識課程，鼓勵不同專業學生學習具身智能基礎知識，提升人工智慧基礎素養。這類以通識能力提升、基本技能掌握為目標的課程，要降低認知門檻、增加互動體驗，通過各種培訓項目、實踐機會和賽事活動，鼓勵學生積極實踐、動手嘗試，了解並掌握人工智慧工具，踴躍成為具身智能產業的參與者。
在職業環節，重視高等教育、職業教育中的專業人才培養。高等院校可以設立「智能機器人」交叉學科，以前沿理論、高精技術和學科交叉作為人才培養重心，如清華大學成立的人工智慧學院，重點布局「人工智慧核心」與「人工智慧+」兩大前沿方向，前者涵蓋嶄新理論與高效演算法、具身智能與多模態感知、底層架構平台、科學智能與交叉應用、未來計算模型等方向，後者則著眼ai與公共衛生醫藥、汽車製造、能源環境等學科的融合。此外，還應加強智能製造、智能機械工程等專業類別的職業教育，強調產學研結合，與相關產業園區形成聯培互動機制，培養一批技術領先、技藝精湛的技能型人才，為相關行業源源不斷地注入「人才活水」。
韓軍徽：一是優化基礎教育模式。例如，通過運用人工智慧技術實現教學系統的智能化，基於青少年學生的不同特點，為其量身定製個性化的學習路徑。鼓勵青少年參與機器人競賽、人工智慧演算法編程比賽、應用案例挖掘等實踐性較強的趣味活動，使青少年通過動手實踐更好地了解具身智能等人工智慧技術的基本原理、主要特點以及應用方式，從而激發青少年探索人工智慧的興趣。
二是構建終身教育體系。人工智慧技術的迭代更新速度較快，只有保持終身學習才能更好把握技術發展為工作生活帶來的便利。為此，要加強學習型社會數字基礎設施建設，推動構建泛在可及的終身教育體系。加快建立學習成果認證機制，探索建立終身教育學歷學位授予機制。通過建設科普平台、打造體驗中心、開展會展活動等，加強對具身智能等人工智慧技術進展的科普宣傳。通過宣傳具身智能產品在智能製造、智能家居、智能醫療、智能服務等領域的應用實例，使社會大眾更為直觀地領略人工智慧技術的魅力。
三是完善跨學科人才培養機制。具身智能涉及計算機、機械製造、大數據乃至認知科學、神經科學、心理學、人類學等多個學科，是典型的學科交叉前沿領域。培養具身智能相關人才，要對現有學科專業體系進行優化調整，打破學科專業壁壘，超常規布局急需學科專業，加強跨學科課程體系建設，強化科技教育與人文教育協同，著力培養學生運用多學科知識解決實際問題的能力。創新產學研合作培養模式，鼓勵具身智能企業與科研院所、大學等合作，共同培養跨學科的交叉複合型和工程型人才。完善人工智慧科研保障體系，優化相關人才評價機制，助力各類人才充分施展才華。加強具身智能領域海外高端人才的交流引進，健全人才服務體系，確保人才引得來、留得住。此外，在具身智能領域人才培養過程中，要注重強化倫理意識，健全相關法律法規、加強科技倫理教育，使具身智能技術切實造福社會。
