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在落地窗前插了进去会得白血病吗从能跑到会干活:具身智能产业的进化之路|活力中国调研行

2023年11月2日,工信部出台国家级人工智能发展指导意见,为产业发展注入了强大动力。随后,各地纷纷跟进,因地制宜地推出一系列政策,在资源支持、人才吸引、营商环境打造等方面发力,为产业发展营造了良好的生态。 在产业发展早期,国家和政府相关举措发挥着极为关键的推动作用,叠加机器人马拉松、世界机器人运动会等相关赛事影响,不仅为开发者和从业者提供了展示舞台,更激发了创业者创新热情。 “活力中国调研行”走访过程中,北京人形机器人创新中心副总经理李春枝对记者表示,摩根士丹利最新研报预计到2050年,全球将有10亿台人形机器人投入使用,产业规模预计5万亿美元,有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的又一个“下一个万亿级市场”。 在技术发展路径上,2023年机器人以“能行走”为重要突破,2024年行业开始比拼“运动性能”,而2025年开始聚焦“智能操作”。未来,通过AI赋能,机器人将实现物理世界交互的普及,从单纯“能跑”向真正“会干活”进化。 但需注意的是,人工智能机器人从能走、能动、能跑迈向真正好用,还面临着多维度的瓶颈限制。李春枝介绍称,一是整体性能差,当前机器人在动力输出、续航能力、响应速度等方面还难以满足复杂场景的需求;二是数据缺失,在现实世界中,机器人面临的场景复杂多变,而现有的数据采集和标注方式难以获取足够丰富和高质量的数据;三是泛化能力不足,机器人难以根据已有的经验和学习成果,快速适应全新的多场景任务。 为了突破这些瓶颈,北京机器人创新中心率先搭建了2000平方米数据采集场,结合真机与仿真数据采集,发布了大规模多构型智能机器人数据集和Benchmark——RoboMIND。同时,北京人形还将分阶段开源本体、数据集及具身智能全栈技术,如计划在2025年开源运动控制SDK。通过构建开源生态,吸引全球开发者参与,共同推动技术进步。今年3月,北京人形还发布了全球首个通用具身智能平台“慧思开物”,其采用“具身大脑+具身小脑”架构,颠覆了传统预设程序模式,支持意图识别、环境感知、自然交互、双臂协作与全身控制。该平台还实现了一脑多机、一脑多能,能够适配人形机器人、机械臂、轮式机器人等多种硬件本体,并通过多模态大模型指令完成烤面包、物流分拣等跨场景任务,并且具备抗干扰纠错能力。从落地场景来看,目前机器人已覆盖物流分拣、工业制造、特种作业、商业服务等领域,为人们的生产生活带来了诸多便利。 加速进化机器人CEO程昊坚信人工智能将推动机器人迈向终极形态,且机器人并非替代人类,而是实现人机协同。他认为人形将成为具身智能终局形态,并且行业已迎来拐点。 近年来,行业呈现出三大关键变化:一是供应链成熟,众多科技巨头入局,促使机器人核心部件成本大幅下降,部分环节成本降至千元以内,这使得机器人的大规模生产和普及成为可能;二是通用大模型技术突破,大模型、导航模型及全身运动控制技术取得重大进展,为机器人技术落地提供了清晰的解决方案,极大地加速了行业发展;三是通用的硬件载体均呈现标准化趋势,参考智能手机发展历程,通用硬件设备最终会因应用和开发者生态需求走向标准化,预计未来应用机器人将标准化为双足类型,以降低开发者成本,加速应用落地。不过,程昊表示,在通用类型的基础上,商业路径会是一个相对漫长的过程。 程昊认为,机器人行业商业发展将类似计算机,经历从科研探索到行业应用,再到消费市场普及的过程。在初期阶段,目前主要服务科研机构、实力企业,用于技术探索与学习,同时机器人展演和赛事逐渐兴起。随着机器人运动能力、安全性、导航及大脑的提升,将率先在搬运、巡检、教育陪伴等操作要求较低的简单场景实现批量应用;随着机器人大模型越来越强大,操作能力提升,将逐步应用于制造等市场。在此过程中,行业开发者生态建设至关重要,除了面向B端、C端用户外,服务好开发者也是一个很重要的市场。 中信建投证券研报显示,得益于春晚宇树机器人亮相表演和特斯拉上调2025年Optimus出货指引,截至6月20日,人形机器人板块今年涨幅为+34%。其中电子皮肤(+71%)、丝杠(+57%)子版块引领板块涨幅。高盛预测,到2035年,仅人形机器人全球市场规模就将达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相关的发展规划,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。 尽管具身智能发展前景广阔,但也面临诸多挑战。在技术层面,通用平台和标准化认证缺乏,多数企业陷入“重复造轮子”的困境。目前在具身智能领域,仍没有统一的技术标准和通用开发平台,这使得各家企业要从零开始独立研发,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。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。与ChatGPT等依赖文本数据的模型不同,具身智能需采集真实物理环境的动态交互数据,其采集成本将更为高昂。 针对物理世界对数据需求量大、多模态数据又不足的难题,此前接受记者采访时,智源研究院院长王仲远表示,这是具身智能目前存在循环悖论——具身能力不足限制了真机数据的采集,数据稀缺导致模型能力弱、落地难,无法进一步提升能力。整个行业内由于具身领域技术路线尚未收敛,不同厂商、不同团队都在用不同方式进行探索。 我国已是机器人制造强国,工业机器人装机量更是占比超过世界的50%,具身智能发展具备广泛的应用场景和潜力。行业人士建议具身产业加强底层建设,创建生态认证体系;促进政府、国企力量投入应用场景开放,提供高质量优质现实数据;强化高校、科研院所、企业多方联合科研能力,推动产业持续、健康发展。

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📸 刘志刚记者 许永刚 摄
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📸 刘会宗记者 刘道彬 摄
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