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股票配资神器车辆很有可能成为具身智能最先投入大规模应用的领域

具身智能“成人礼”何时到来

半月谈记者郭方达

“具身智能”被认为是人工智能竞争的重要领域。2025年的政府工作报告提出，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。行业数据显示，2024年全球人形机器人新品发布数量已超过106款，远超过去20年的总和，与之相伴的“具身智能”概念成为全世界追捧的热点。谷歌、特斯拉等一众国际知名企业纷纷布局该赛道，波士顿动力、宇树科技等新兴企业的产品更是吸睛无数。

作为拓展人类能力边界的“外骨骼”，具身智能的技术裂变究竟还有多远？

人形，不止于人形

“许多人第一次对具身智能有直观印象，就是看见春晚舞台上转手绢的机器人。”天津大学无人驾驶汽车交叉研究中心主任谢辉表示，人形机器人是该领域最具“显示度”的产品，可通过类似人类的身体结构，执行许多传统任务。

事实上，任何能够在物理空间中进行互动的机器人，都有望成为具身智能的载体，具身智能机器人的关键在于具身智能的底层技术，而非机器人的物理形状。“人形机器人是对于当前物理环境的友好解决方案之一，但不会是针对所有场景的最优方案，比如组装一辆汽车，人形机器人的效率就很难比机械臂高。”天津新松机器人自动化有限公司总经理高松表示，在工厂等结构化场景中，具身智能有很多外形不一的载体。

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的任务。清华大学人工智能学院教授沈阳说，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的视觉，L的语言，A的动作，形成一套感知决策行动的完整流程。”短期内，车辆很有可能成为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。”谢辉说。

从市场来看，全世界都对具身智能领域显示出浓厚兴趣。国际知名投资机构高盛预测，2035年人形机器人全球市场规模将高达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。

2025年3月21日，北京，中关村国际创新中心，入口咨询台布置的具身智能机器人

具身智能“成人礼”尚未到来

——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，仍旧没有统一的技术标准和通用开发平台，这就使得多数企业都要从0到1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。高松认为，具身智能要真正走入生活，还需要在众多非结构化场景中积累数据，与ChatGPT等依赖文本数据的大模型不同，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坦言，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旧有待提高，对本土创新型人才的需求也随之增加。“又要懂编程，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。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，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。对于这类智能机器可能造成损失的情况，责任归属边界依旧模糊，开发者、运营者等主体责任几何？这道“前置题”尚没有答案。

产业竞速先机何在

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，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行业机制。主管部门宜组织龙头企业，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。尽快制定国家级具身智能发展规划，加快标准建设，创建生态认证体系，推动技术加速迭代。

促进应用场景开放，提供高质量的现实数据。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，因此需要较高的采集成本和广泛的应用场景支持。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。

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，高校要打破学科专业壁垒，对现有学科专业体系进行调整升级，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，打破传统学科专业界限，培养一批适宜人工智能领域的复合型人才。

加速建设前置治理体系，完善法律等安全防线。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，尽可能将风险及影响降至最低。

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