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具身智能,何以成為新的經濟增長點?

http://www.debgrams.com 2025-11-11 15:28 來源:中國工業(yè)報

當第十五屆全運會火炬?zhèn)鬟f深圳站,人形機器人以“0號火炬手”的身份亮相,完成第二棒與第三棒之間的傳遞,成為全場焦點,一個關于“智能體如何與物理世界深度對話”的時代命題,正以具象化的姿態(tài)叩擊著產業(yè)變革的大門。

從今年《政府工作報告》首次將具身智能等列為未來產業(yè)培育方向,到《中共中央關于制定國民經濟和社會發(fā)展第十五個五年規(guī)劃的建議》(以下簡稱“十五五”規(guī)劃《建議》)明確將其作為新的經濟增長點。具身智能,這一從“虛擬世界”走向“物理實體”的智能革命,不再是遙遠的科技概念,已然滲透到工業(yè)制造、物流倉儲、民生服務等多個領域,成為驅動產業(yè)升級的新引擎。

站在“十五五”規(guī)劃的起點,具身智能如何突破“卡脖子”瓶頸?如何實現從單點突破到系統(tǒng)躍遷?當政策東風與市場藍海相遇,中國能否在這場全球競賽中搶占先機,讓“機械伙伴”真正成為社會發(fā)展的新引擎?帶著這些問題,中國工業(yè)報記者對北京航空航天大學機器人研究所名譽所長、智友·雅瑞科創(chuàng)平臺發(fā)起人、中關村智友研究院院長王田苗進行了獨家專訪。

新興產業(yè)的重要基礎性裝備

“在傳統(tǒng)認知中,具身智能往往被狹義認為僅指機械狗、人形機器人等形態(tài),這實際上屬于大眾的一種直觀認知。”王田苗首先對“具身智能”進行闡釋,廣義的具身智能是指物理世界中具有感知、推理、決策和執(zhí)行能力的智能系統(tǒng),可依托于各種形態(tài)的設備與載體實現。“在此基礎上,廣義的具身智能不僅涵蓋人形機器人,還包括新能源汽車、數控機床等一切具備環(huán)境感知與交互能力,并能在相應環(huán)境中不斷學習的設備系統(tǒng)。”

王田苗表示,隨著人工智能發(fā)展,人們對虛擬環(huán)境和數字世界的認知不斷提升,這既推動了多學科交叉研究,也催生了各種創(chuàng)新性的思想與技術,從而為我們打開了一個廣闊且充滿想象空間的發(fā)展前景。“當前,人工智能正加速向物理世界延伸,基于此背景,‘十五五’規(guī)劃《建議》將具身智能納入前瞻布局未來產業(yè),并將其視為搶占科技制高點的重要組成部分,與量子科技、生物制造、核聚變能等領域并列。”

“我們應重視具身智能在‘十五五’中的戰(zhàn)略高度及其對未來各行業(yè)的輻射作用。”王田苗認為,具身智能的內涵超越制造工具本身的范疇,更是支撐其他新興產業(yè)發(fā)展的重要基礎設施。

首先,具身智能應作為我國智能制造的基礎設施進行重點發(fā)展。它為新能源、半導體、生物制造以及低空經濟等眾多科技密集型領域提供重要支撐。

其次,具身智能可以滿足老百姓在衣食住行等方面的剛性需求。例如,在農副產品加工以及衣物、鞋類等傳統(tǒng)依賴人力的行業(yè)中,面對這些領域的勞動力短缺問題日益突出,具身智能可以發(fā)揮重要作用。同時,傳統(tǒng)工業(yè)機器人主要在汽車、手機等標準化產品制造中應用,對于非標準化產品的制造,如可穿戴設備和各種3C產品,具身智能機器人則具備更大應用潛力。因此,在非結構化環(huán)境中,具身智能有望實現B端和C端所需新產品的規(guī)模化定制與生產。

最后,具身智能還能滿足人們在娛樂、情緒和陪伴方面的需求。無論是面向孩子、老人還是年輕人,無論是虛擬智能體還是實體機器人,都需要具備智能思考和自然交互的能力。

對于如何將具身智能技術創(chuàng)新轉化為市場競爭力,推動其發(fā)展?王田苗從兩方面向記者進行了分析:一要加強基礎研究和原創(chuàng)性,鼓勵高校院所從交叉學科中進行原創(chuàng)基礎研究,實現新方法、新載體和新突破。“我們需要重視創(chuàng)新型人才,其中一部分是理論人才,另一部分是工科人才。具體來看,可以重點培養(yǎng)具有‘兩領’能力的人才,即在科學上具有引領前沿探索的領軍人才,和能夠驅動產業(yè)發(fā)展的領導人才。”二要推動科技創(chuàng)新,特別是科技創(chuàng)新與產業(yè)創(chuàng)新結合。一方面,引導工科大學發(fā)揮技術創(chuàng)新的牽引性和驅動性;另一方面,讓企業(yè)家和工程師走進工科大學進行教育和培養(yǎng),啟發(fā)創(chuàng)新,這樣才能為后續(xù)可持續(xù)發(fā)展提供源源不斷支撐。

行業(yè)有別,智能化技術適配難度各異

隨著具身智能技術逐漸成熟,其在倉儲物流、質檢、養(yǎng)老、醫(yī)療及高危領域等場景加速滲透。然而,這些領域對智能化需求各異,技術適配難度也不盡相同,企業(yè)該如何選擇切入點?王田苗表示:“學術界對此一直存在爭論,焦點在于是否應采用通用模型。”

“由于機器人具有異構性,不同場景下使用的機器人結構各異,例如,物流倉儲與醫(yī)療機器人(包括手術、康養(yǎng)、康復及清潔機器人等)在結構上就存在顯著差異。因此,關于是發(fā)展通用模型,還是針對不同行業(yè)開發(fā)專用模型,這一問題一直備受爭議。”王田苗解釋道,“在具身智能的泛化和遷移過程中,同樣面臨大模型選擇的問題:是追求通用大模型,還是專注于專用大模型?這類似于體育領域中的全能冠軍與單項冠軍之爭,即是否應有一個統(tǒng)一的模型適用于游泳、跑步、跳高和打籃球等多個項目,還是針對不同項目分別開發(fā)模型。”

除此之外,在具身智能企業(yè)進行大規(guī)模商業(yè)化過程中,還面臨三大挑戰(zhàn)。王田苗指出,首先是效率和效能問題,當前許多具備復雜智能的通用機器人在商業(yè)效率上僅達到人類的20%左右,需要在準確度、速度、空間利用率、定制能力及操作便捷性等方面實現提升。其次是容錯問題,某些行業(yè)對機器人的容錯率極低,如手術、家庭護理及工業(yè)拋光打磨等對精度與可靠性要求極高,這要求進行嚴格的技術攻關和商業(yè)分類。最后是成本問題,目前國外機器人價格高昂,雖聲稱未來將大幅下降,但在操作和任務完成方面仍待提升,尚未真正實現具身智能。

王田苗表示,為突破這些瓶頸,目前存在兩種發(fā)展路線。

■ 一是研發(fā)突破,即致力于通用本體技術、底層具身智能通用大模型、類人靈巧手及實時高效算力等的技術攻關,盡管成本可能較高,但這是通向高階具身智能的必由途徑。

■ 二是智能定界,即在限定范圍內開發(fā)具有特定功能任務、滿足細分場景需求的垂類產品。“目前,這兩條路線并無對錯之分,而是交叉融合、相互推動、螺旋式發(fā)展。從長遠趨勢看,未來10年或20年內,行業(yè)可能會形成本體制造、大腦與域控系統(tǒng)以及平臺化生態(tài)運營服務三大頭部板塊;同時,各專用行業(yè)也將涌現出各種具身智能產品,這些產品可能并非人形機器人,而是根據環(huán)境需求定制機器結構,安裝適合的大腦和小腦,以適應環(huán)境、調整策略,并在工作應用和場景中不斷學習迭代,最終完善其智能系統(tǒng)。”

挑戰(zhàn)應對需要秉持長期主義

“人形機器人作為智能終端,在具體落地進程過程中,我認為,局部特定環(huán)境的商用會率先實現,其次是工業(yè)領域,最后才可能進入家用消費市場。”王田苗表示,“在商用和工業(yè)領域,我預計,未來3到5年內,部分場景會開始應用人形機器人;但進入家庭消費領域,我認為,至少需要10年以上,這是一個循序漸進的過程。”

王田苗指出,人形機器人發(fā)展面臨諸多難點挑戰(zhàn)。首先,在認知層面,構建“世界模型”的相關機理尚未明晰,大家仍在不斷探索,且這項探索依賴巨大算力、能源支撐,這條發(fā)展路徑是否適合中國,存在質疑和挑戰(zhàn)。其次,在操作層面,靈巧手操作尚未實現標準化,缺乏成熟供應鏈,與家電、汽車行業(yè)不同,需要從零構建產業(yè)生態(tài)。另外,安全運維問題也不容忽視,一旦出現事故責任歸屬不明,商業(yè)保險和運營維護服務體系都尚未建立。“因此,我認為應對這些挑戰(zhàn)需要秉持長期主義并保持專注。部分問題需要個別公司在通用技術上取得突破,但大部分問題需在實踐探索過程中逐項突破,如此才能切實推動行業(yè)發(fā)展。”

與此同時,王田苗提醒,任何顛覆性技術的出現都會激發(fā)人們巨大的想象力,而這種想象力往往會導致兩個問題:一是人們對未來預期過高,甚至期望技術能立即實現廣泛應用。二是顛覆性技術因其巨大的想象空間,會吸引大量資本涌入。“這兩個現象相互作用,易催生泡沫。回顧歷史,無論是汽車、機器人、新能源還是自動駕駛等顛覆性技術的發(fā)展過程中,都曾出現過類似泡沫現象。”

“在工業(yè)制造、商業(yè)服務以及民生消費等具體場景中,中小型企業(yè)若對實際痛點理解不夠深入,就很容易被這些泡沫所裹挾,進而對未來發(fā)展構成不利影響。”王田苗表示,中小型企業(yè)應充分發(fā)揮自身在細分領域內的優(yōu)勢,包括對行業(yè)的深刻理解、豐富的使用經驗和寶貴的數據資源。

王田苗建議,中小型企業(yè)可積極尋求與兩類大企業(yè)的合作,共同推動生態(tài)發(fā)展。一類是擁有智能模型、大模型或世界模型等先進技術的企業(yè);另一類是具備強大算力支持的企業(yè),如訓練算力企業(yè)和端側域控企業(yè)。通過與前者合作,中小型企業(yè)可以利用其通用技術定制垂類小模型,并結合自身對行業(yè)工藝、操作安全數據的深刻認知,訓練標簽并約束輸出結果。同時,與算力企業(yè)的合作則能確保這些模型得到高效訓練和部署。

“只有在這樣的融合與協(xié)作中,中小型企業(yè)才能在各個細分領域中,既擁抱顛覆性技術帶來的機遇,又切實利用行業(yè)數據和運營經驗推動自身發(fā)展。”王田苗表示。

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