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當下具身智能概念成為人工智能產(chǎn)業(yè)的新聚焦點，被視為 AI 與實體經(jīng)濟融合的重要手段，但產(chǎn)業(yè)發(fā)展也面臨著硬件模組、軟件技術、工業(yè)制造、解決方案等多方面挑戰(zhàn)，如何打通研發(fā)全流程，降低模型開發(fā)、數(shù)據(jù)處理、場景訓練的門檻，是加速具身智能落地產(chǎn)業(yè)的關鍵所在。8 月 15 日，由華為云主辦、國家地方共建人形機器人創(chuàng)新中心協(xié)辦的“進化無界 智聚未來”華為云上海具身智能行業(yè)私享會圓滿舉行，匯聚多位具身智能領域的專家學者、企業(yè)代表，共同探討具身智能領域的學術研究、技術觀點和產(chǎn)業(yè)實踐，攜手推動產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，為具身智能落地百行百業(yè)“打前站”。

華為上海云業(yè)務部領導在活動致辭中表示，華為云致力于通過算力基礎設施、CloudRobo 具身智能平臺等能力，幫助伙伴將一切聯(lián)網(wǎng)的本體打造為具身智能機器人，助力企業(yè)研發(fā)實踐和轉(zhuǎn)型升級，加速具身智能落地和產(chǎn)業(yè)生態(tài)形成，開啟智能新時代。華為云與國地中心長期以來密切合作，在人形機器人或具身智能領域做了大量探索創(chuàng)新，希望通過本次活動和后續(xù)合作，搭建具身智能技術展示和分享交流的平臺，為行業(yè)發(fā)展注入新活力。

突破數(shù)據(jù)匱乏困局，具身智能落地需要更全面的底座支撐

目前，數(shù)據(jù)稀缺、仿真與真實場景存在差距，是具身智能落地的瓶頸之一。對此，上海交通大學助理教授穆堯帶來“生成式大模型驅(qū)動的具身智能大規(guī)模高質(zhì)量數(shù)據(jù)合成開源平臺”主題分享，表示針對具身智能數(shù)據(jù)稀缺痛點，可通過大模型生成仿真合成數(shù)據(jù)來解決，其團隊研發(fā)的 RoboTwin2.0 平臺，生成數(shù)據(jù)在仿真度、效率和成本上均實現(xiàn)重要突破，有望解決“數(shù)據(jù)原料”的匱乏的挑戰(zhàn)。其研究成果初步證明了仿真技術對端到端視覺語言動作模型（VLA）加速的可行性。

對廣大企業(yè)而言，應用具身智能的門檻不僅有數(shù)據(jù)，還涉及訓練、運行等環(huán)節(jié)。會上華為云具身智能產(chǎn)品總監(jiān)介紹，針對具身智能產(chǎn)業(yè)鏈條較長，且應用場景高度碎片化的問題，華為云推出 CloudRobo 具身開發(fā)與運行平臺，集數(shù)據(jù)平臺、訓練平臺、運行平臺于一體，可提供一站式的底座技術支撐，包括提升數(shù)據(jù)標注與合成的質(zhì)量、讓具身移動和操作測試更靈活易用、打造面向場景的軟硬一體解決方案等，切實推動具身智能從“技術展示”走向“規(guī)模化落地”。

技術痛點催生解決方案多元實踐共筑智能未來

受益于人工智能、機器人領域軟硬件底座完善，我國已出現(xiàn)一批具身智能先行者企業(yè)。會上仙工智能聯(lián)合創(chuàng)始人葉楊笙表示，多元需求背景促使機器人向高可靠、高泛化的方向演進，針對人形機器人數(shù)據(jù)少、反饋弱、可控性低的問題，仙工智能提出“新技術 + 老產(chǎn)品”和“老技術 + 新產(chǎn)品”兩種創(chuàng)新路徑，通過多層語義地圖、端到端導航、VLA 模型滿足智能機器人在可靠性與泛化性上的核心需求。SRC-5000 系列控制器采用一體化架構(gòu)，具備面向多種具身智能形態(tài)的擴展能力，使控制器能夠覆蓋更豐富的應用場景。通過控制器 — 平臺 — 產(chǎn)品的完整閉環(huán)，仙工智能持續(xù)打破智能機器人應用的門檻，加速在多元產(chǎn)業(yè)場景中的落地進程。

具身智能不僅關乎人工智能，也與零部件的工業(yè)制造息息相關。舍弗勒中國區(qū)機器人公司副總經(jīng)理薛劍波指出，與軟件一樣，當前機器人硬件距離落地也存在差距，需要從輕量化、低功耗、散熱和加熱等方面突破，對此舍弗勒針對人形機器人關節(jié)技術痛點推出多種創(chuàng)新解決方案，在電機、傳感器等領域也有布局，同時圍繞具身智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，以全景式工業(yè)元宇宙為核心優(yōu)化工具鏈與流程，以推動機器人零部件生產(chǎn)的智能化和標準化，實現(xiàn)穩(wěn)健發(fā)展。

作為具身智能領域的“國家隊”，國地中心硬件研發(fā)總監(jiān)周松表示，傳統(tǒng)機器人系統(tǒng)開發(fā)范式存在控制系統(tǒng)模型不精確、模型無法自演進、開發(fā)周期長等問題，具身智能帶來的“數(shù)據(jù) + 模型”驅(qū)動模式大幅提升了開發(fā)效率和泛化性。周松以麒麟訓練場和格物致知具身平臺舉例，前者可快速富集具身數(shù)據(jù)建設規(guī)模化具身模型庫，后者則提供具身系統(tǒng)全生命周期一站式設計開發(fā)能力，均在產(chǎn)業(yè)端得到深度應用。周松還介紹了高性能電關機設計標準、高低自由度仿人靈巧手等成果，希望通過聯(lián)合更多生態(tài)伙伴，推動具身智能生態(tài)體系建設，形成公版標準，更好賦能千行百業(yè)。

在國家政策、底層技術和產(chǎn)業(yè)需求的多方牽引下，具身智能熱度日益上揚，但無論從“AI 三要素”算力、算法和數(shù)據(jù)，還是硬件生產(chǎn)和場景應用的角度看，具身智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展仍然處于早期階段。未來，華為云將進一步發(fā)揮自身軟硬件基礎設施、平臺能力和產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗等優(yōu)勢，聯(lián)合生態(tài)伙伴推動具身智能要素不斷演進成熟，共同構(gòu)建解決方案，加速智能機器人產(chǎn)業(yè)化與規(guī)模化落地。