半月談記者 郭方達

“具身智能”被認為是人工智能競爭的重要領域。2025年的政府工作報告提出，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。行業數據顯示，2024年全球人形機器人新品發布數量已超過106款，遠超過去20年的總和，與之相伴的“具身智能”概念成為全世界追捧的熱點。谷歌、特斯拉等一眾國際知名企業紛紛布局該賽道，波士頓動力、宇樹科技等新興企業的產品更是吸睛無數。

作為拓展人類能力邊界的“外骨骼”，具身智能的技術裂變究竟還有多遠?

人形，不止于人形

“許多人第一次對具身智能有直觀印象，就是看見春晚舞臺上轉手絹的機器人。”天津大學無人駕駛汽車交叉研究中心主任謝輝表示，人形機器人是該領域最具“顯示度”的產品，可通過類似人類的身體結構，執行許多傳統任務。

事實上，任何能夠在物理空間中進行互動的機器人，都有望成為具身智能的載體，具身智能機器人的關鍵在于具身智能的底層技術，而非機器人的物理形狀。“人形機器人是對于當前物理環境的友好解決方案之一，但不會是針對所有場景的最優方案，比如組裝一輛汽車，人形機器人的效率就很難比機械臂高。”天津新松機器人自動化有限公司總經理高松表示，在工廠等結構化場景中，具身智能有很多外形不一的載體。

具身智能依托軟件算法和物理載體，能夠感知環境、做出決策并執行具體的任務。清華大學人工智能學院教授沈陽說，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的視覺，L的語言，A的動作，形成一套感知決策行動的完整流程。”短期內，車輛很有可能成為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，最后落實在對汽車的機械操控上。”謝輝說。

從市場來看，全世界都對具身智能領域顯示出濃厚興趣。國際知名投資機構高盛預測，2035年人形機器人全球市場規模將高達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。

2025年3月21日，北京，中關村國際創新中心，入口咨詢臺在布置的具身智能機器人

具身智能“成人禮”尚未到來

——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，仍舊沒有統一的技術標準和通用開發平臺，這就使得多數企業都要從0到1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。高松認為，具身智能要真正走入生活，還需要在眾多非結構化場景中積累數據，與ChatGPT等依賴文本數據的大模型不同，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坦言，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舊有待提高，對本土創新型人才的需求也隨之增加。“又要懂編程，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。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絡中，可以生成并發送虛假的緊急消息，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。對于這類智能機器可能造成損失的情況，責任歸屬邊界依舊模糊，開發者、運營者等主體責任幾何?這道“前置題”尚沒有答案。

產業競速先機何在

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，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行業機制。主管部門宜組織龍頭企業，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。盡快制定國家級具身智能發展規劃，加快標準建設，創建生態認證體系，推動技術加速迭代。

促進應用場景開放，提供高質量的現實數據。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，因此需要較高的采集成本和廣泛的應用場景支持。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。

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，高校要打破學科專業壁壘，對現有學科專業體系進行調整升級，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，打破傳統學科專業界限，培養一批適宜人工智能領域的復合型人才。

加速建設前置治理體系，完善法律等安全防線。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并出臺相關法律法規，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，盡可能將風險及影響降至最低。

編輯：尤立