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从概念走向应用 具身智能加速落地
2025-04-02 13:46:38作者:卫婧来源:中国信息化周报
摘要技术快速演进下,许多方向值得探索。大会发布了具身智能十五大重点方向,包括:多模态具身感知、具身自主学习、具身大模型、具身世界模型构建、具身操作、具身导航与路径规划、具身人机协同、群体具身智能、具身知识推理、具身智能仿真平台、具身智能仿真到真实环境的迁移与泛化、具身智能安全、具身对话与交互、具身强化学习与自适应控制以及具身意识与情感...
在人工智能大模型的加持下,以人形机器人为代表的具身智能技术正以前所未有的速度演进,成为科技界和产业界的“新宠”。具身智能有哪些特点?如何促进行业进一步发展?规模化、商业化应用还需迈过哪些门槛?在3月30日举行的第二届中国具身智能大会上,不少专家学者和企业给出了答案。
多领域交叉融合的“集大成者”
具身智能是指将人工智能融入机器人等物理实体,赋予其具有像人类一样的感知、学习和与环境动态交互的能力。通俗地讲,就是让AI通过传感器和机械装置,像人类一样与环境互动。
可以说,具身智能是一个典型的多学科交叉领域,也是先进技术的集大成者。中国工程院院士、中国人工智能学会理事长、清华大学教授戴琼海指出,具身智能涉及计算机科学、控制科学、认知科学、机器人学等多个学科,这更需要突破传统的研究范式,加强跨学科、跨领域之间的交流合作,才能共同攻克技术难题,推动具身智能的创新发展。
安徽大学校长、自主无人系统技术教育部工程中心主任孙长银表示,生成式人工智能与大模型快速演进,“高性价比”大模型的出现与发展将进一步加速具身智能落地。
技术快速演进下,许多方向值得探索。大会发布了具身智能十五大重点方向,包括:多模态具身感知、具身自主学习、具身大模型、具身世界模型构建、具身操作、具身导航与路径规划、具身人机协同、群体具身智能、具身知识推理、具身智能仿真平台、具身智能仿真到真实环境的迁移与泛化、具身智能安全、具身对话与交互、具身强化学习与自适应控制以及具身意识与情感。
政策加码引领行业加速落地
在今年全国两会的政府工作报告中,”具身智能“首次被提及,列为未来产业培育的重点方向。中国工程院院士、中国人工智能学会理事长、清华大学教授戴琼海认为,这标志着人工智能与实体经济深度融合进入了崭新的阶段,具身智能正成为全球科技竞合的“关键领域”。工信部今年也启动了未来产业创新任务“揭榜挂帅”,重点支持具身智能等技术突破和应用落地。

不少地方积极布局,竞逐这一新赛道。北京率先发布《具身智能科技创新与产业培育行动计划(2025-2027年)》,计划三年内突破百余项关键技术,培育千亿级产业集群。深圳市科技创新局于今年3月印发《深圳市具身智能机器人技术创新与产业发展行动计划(2025—2027年)》,提出重点支持具身智能机器人核心零部件、AI芯片、仿生灵巧手、基座及垂直领域大模型、本体控制等关键核心技术攻关。上海张江建成全国首个异构人形机器人训练场,计划今年形成1000万条高质量具身数据集。
与会专家认为,作为实现通用人工智能的重要技术路线,具身智能目前正处于技术的突破性爆发、商业化落地前期的一个关键阶段。相关行业报告显示,2024年中国具身智能市场规模突破4800亿元。随着大模型端的技术突破,预计2031年具身智能市场规模有望突破万亿元。
AI赋能千行百业的“新靶点”
从具备环境感知与情感交互能力的脑机接口算法技术、到高精度水上水下运动捕捉的具身智能机器人运动学平台,再到可交流对话且动作灵活的人形机器人、可自主重构形态的模块化四足机器人、搭载工业级AI大模型的柔性协作机械臂……从大会现场企业展示出的“硬核科技”中可以看出,技术正在从实验室走向制造业、医疗、教育、服务等各种实际场景中,诠释着科技带来的无限可能。
“具身智能既是学科交叉的新前沿,也是推动人工智能赋能千行百业的新靶点,展现出巨大的应用前景。”中国科学院院士、南京大学党委书记谭铁牛表示。
从实验室到生产线,具身智能正在成为科技创新与产业创新“双向奔赴”的热门赛道。
为促进科研成果的顺利转化,多地政府和相关机构积极搭建平台,激发产学研用创新活力。不久前,北京市落地了中关村(海淀)具身智能创新产业园,初步形成了产业集聚效应。大会期间,北京正式激活“具身智能协同创新矩阵”,并联合国家电网、万达集团等行业用户发布首批标杆示范场景,构建多维协作的创新网络。
避免“一哄而上”的产业陷阱
当下,具身智能已进入技术加速演进、应用加速拓展、生态加速开放的发展新阶段。但更多地走进生产线、走进人们的生活,实现大规模商业化落地,还需要时间的沉淀。
专家指出,具身智能的发展前景广阔,但也面临诸多挑战。从技术层面看,多模态数据的高效融合、大模型的泛化能力提升、仿真到真实的迁移与泛化等问题仍需深入研究。从产业层面看,高质量数据集的匮乏、算法的独立研发导致的资源浪费、标准认证的不统一等问题制约着产业的快速发展。
谭铁牛指出,堆算力和堆数据的路径不可持续,基于生物启发的创新才是长远之道。他强调,要完善战略规划与顶层设计,统筹理论基础应用层,加强过程监控与动态评估,建立跨部门、跨地域、跨行业协作机制,确保各类规划计划的实施关联有序、落地生根。同时,要推动学科融合与前沿布局,加强国际与区域协同合作,深化科技与产业融合创新,构建多层次人才培养体系,为具身智能的可持续发展提供坚实保障。
(本文不涉密)
责任编辑:杨光