當第十五屆全運會火炬傳遞深圳站，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，一個關於“智能體如何與物理世界深度對話”的時代命題，正以具象化的姿態叩擊著產業變革的大門。

從今年《政府工作報告》首次將具身智能等列為未來產業培育方向，到《中共中央關於製定國民經濟和社會發展第十五個五年規劃的建議》（以下簡稱“十五五”規劃《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
，已然滲透到工業製造
、物流倉儲、民生服務等多個領域，成為驅動產業升級的新引擎。

站在“十五五”規劃的起點，具身智能如何突破“卡脖子”瓶頸
？如何實現從單點突破到係統躍遷？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“機械夥伴”真正成為社會發展的新引擎？帶著這些問題，中國工業報記者對北京航空航天大學機器人研究所名譽所長、智友·雅瑞科創平台發起人
、中關村智友研究院院長王田苗進行了獨家專訪。

新興產業的重要基礎性裝備

“在傳統認知中

，具身智能往往被狹義認為僅指機械狗
、人形機器人等形態
，這實際上屬於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、決策和執行能力的智能係統，可依托於各種形態的設備與載體實現。“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境感知與交互能力，並能在相應環境中不斷學習的設備係統。”

王wang田tian苗miao表biao示shi，隨sui著zhe人ren工gong智zhi能neng發fa展zhan，人ren們men對dui虛xu擬ni環huan境jing和he數shu字zi世shi界jie的de認ren知zhi不bu斷duan提ti升sheng，這zhe既ji推tui動dong了le多duo學xue科ke交jiao叉cha研yan究jiu，也ye催cui生sheng了le各ge種zhong創chuang新xin性xing的de思si想xiang與yu技ji術shu，從cong而er為wei我wo們men打da開kai了le一yi個ge廣guang闊kuo且qie充chong滿man想xiang象xiang空kong間jian的de發fa展zhan前qian景jing。“當前，人工智能正加速向物理世界延伸，基於此背景

，‘十五五’規劃《建議》將具身智能納入前瞻布局未來產業，並將其視為搶占科技製高點的重要組成部分，與量子科技、生物製造、核聚變能等領域並列。”

“我們應重視具身智能在‘十五五’中的戰略高度及其對未來各行業的輻射作用。”王田苗認為
，具身智能的內涵超越製造工具本身的範疇，更是支撐其他新興產業發展的重要基礎設施。

首先，具身智能應作為我國智能製造的基礎設施進行重點發展。它為新能源、半導體、生物製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麵的剛性需求。例如
，在農副產品加工以及衣物、鞋(xie)類(lei)等(deng)傳(chuan)統(tong)依(yi)賴(lai)人(ren)力(li)的(de)行(xing)業(ye)中(zhong)
，麵(mian)對(dui)這(zhe)些(xie)領(ling)域(yu)的(de)勞(lao)動(dong)力(li)短(duan)缺(que)問(wen)題(ti)日(ri)益(yi)突(tu)出(chu)
，具(ju)身(shen)智(zhi)能(neng)可(ke)以(yi)發(fa)揮(hui)重(zhong)要(yao)作(zuo)用(yong)。同(tong)時(shi)
，傳(chuan)統(tong)工(gong)業(ye)機(ji)器(qi)人(ren)主(zhu)要(yao)在(zai)汽(qi)車(che)
、手機等標準化產品製造中應用，對於非標準化產品的製造，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，在非結構化環境中
，具身智能有望實現B端和C端所需新產品的規模化定製與生產。

最後
，具身智能還能滿足人們在娛樂、情緒和陪伴方麵的需求。無論是麵向孩子、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。

對於如何將具身智能技術創新轉化為市場競爭力


，推動其發展？王田苗從兩方麵向記者進行了分析：一要加強基礎研究和原創性，鼓勵高校院所從交叉學科中進行原創基礎研究，實現新方法、新載體和新突破。“我們需要重視創新型人才，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
，和能夠驅動產業發展的領導人才。”二要推動科技創新
，特別是科技創新與產業創新結合。一方麵，引導工科大學發揮技術創新的牽引性和驅動性
；另一方麵，讓企業家和工程師走進工科大學進行教育和培養，啟發創新，這樣才能為後續可持續發展提供源源不斷支撐。

行業有別，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、養老、醫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，焦點在於是否應采用通用模型。”

“由於機器人具有異構性，不同場景下使用的機器人結構各異，例如
，物流倉儲與醫療機器人（包括手術、康養
、康複及清潔機器人等）在結構上就存在顯著差異。因此，關於是發展通用模型，還是針對不同行業開發專用模型

，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，同樣麵臨大模型選擇的問題：是追求通用大模型，還是專注於專用大模型？這類似於體育領域中的全能冠軍與單項冠軍之爭
，即是否應有一個統一的模型適用於遊泳、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模型。”

除(chu)此(ci)之(zhi)外(wai)
，在(zai)具(ju)身(shen)智(zhi)能(neng)企(qi)業(ye)進(jin)行(xing)大(da)規(gui)模(mo)商(shang)業(ye)化(hua)過(guo)程(cheng)中(zhong)

，還(hai)麵(mian)臨(lin)三(san)大(da)挑(tiao)戰(zhan)。王(wang)田(tian)苗(miao)指(zhi)出(chu)
，首(shou)先(xian)是(shi)效(xiao)率(lv)和(he)效(xiao)能(neng)問(wen)題(ti)，當(dang)前(qian)許(xu)多(duo)具(ju)備(bei)複(fu)雜(za)智(zhi)能(neng)的(de)通(tong)用(yong)機(ji)器(qi)人(ren)在(zai)商(shang)業(ye)效(xiao)率(lv)上(shang)僅(jin)達(da)到(dao)人(ren)類(lei)的(de)20%左右，需要在準確度、速度、空間利用率、定製能力及操作便捷性等方麵實現提升。其次是容錯問題

，某些行業對機器人的容錯率極低，如手術
、家(jia)庭(ting)護(hu)理(li)及(ji)工(gong)業(ye)拋(pao)光(guang)打(da)磨(mo)等(deng)對(dui)精(jing)度(du)與(yu)可(ke)靠(kao)性(xing)要(yao)求(qiu)極(ji)高(gao)

，這(zhe)要(yao)求(qiu)進(jin)行(xing)嚴(yan)格(ge)的(de)技(ji)術(shu)攻(gong)關(guan)和(he)商(shang)業(ye)分(fen)類(lei)。最(zui)後(hou)是(shi)成(cheng)本(ben)問(wen)題(ti)，目(mu)前(qian)國(guo)外(wai)機(ji)器(qi)人(ren)價(jia)格(ge)高(gao)昂(ang)
，雖(sui)聲(sheng)稱(cheng)未(wei)來(lai)將(jiang)大(da)幅(fu)下(xia)降(jiang)，但(dan)在(zai)操(cao)作(zuo)和(he)任(ren)務(wu)完(wan)成(cheng)方(fang)麵(mian)仍(reng)待(dai)提(ti)升(sheng)，尚(shang)未(wei)真(zhen)正(zheng)實(shi)現(xian)具(ju)身(shen)智(zhi)能(neng)。

王田苗表示，為突破這些瓶頸
，目前存在兩種發展路線。

■ 一是研發突破
，即致力於通用本體技術、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，即在限定範圍內開發具有特定功能任務、滿足細分場景需求的垂類產品。“目前
，這兩條路線並無對錯之分，而是交叉融合、相互推動、螺旋式發展。從長遠趨勢看，未來10年或20年內
，行業可能會形成本體製造、大腦與域控係統以及平台化生態運營服務三大頭部板塊；同(tong)時(shi)
，各(ge)專(zhuan)用(yong)行(xing)業(ye)也(ye)將(jiang)湧(yong)現(xian)出(chu)各(ge)種(zhong)具(ju)身(shen)智(zhi)能(neng)產(chan)品(pin)


，這(zhe)些(xie)產(chan)品(pin)可(ke)能(neng)並(bing)非(fei)人(ren)形(xing)機(ji)器(qi)人(ren)，而(er)是(shi)根(gen)據(ju)環(huan)境(jing)需(xu)求(qiu)定(ding)製(zhi)機(ji)器(qi)結(jie)構(gou)，安(an)裝(zhuang)適(shi)合(he)的(de)大(da)腦(nao)和(he)小(xiao)腦(nao)
，以(yi)適(shi)應(ying)環(huan)境(jing)、調整策略，並在工作應用和場景中不斷學習迭代
，最終完善其智能係統。”

挑戰應對需要秉持長期主義

“人ren形xing機ji器qi人ren作zuo為wei智zhi能neng終zhong端duan，在zai具ju體ti落luo地di進jin程cheng過guo程cheng中zhong，我wo認ren為wei，局ju部bu特te定ding環huan境jing的de商shang用yong會hui率lv先xian實shi現xian
，其qi次ci是shi工gong業ye領ling域yu
，最zui後hou才cai可ke能neng進jin入ru家jia用yong消xiao費fei市shi場chang。”王田苗表示，“在商用和工業領域，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，人形機器人發展麵臨諸多難點挑戰。首先，在認知層麵，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，這條發展路徑是否適合中國，存在質疑和挑戰。其次，在操作層麵，靈巧手操作尚未實現標準化

，缺乏成熟供應鏈
，與家電、汽(qi)車(che)行(xing)業(ye)不(bu)同(tong)，需(xu)要(yao)從(cong)零(ling)構(gou)建(jian)產(chan)業(ye)生(sheng)態(tai)。另(ling)外(wai)，安(an)全(quan)運(yun)維(wei)問(wen)題(ti)也(ye)不(bu)容(rong)忽(hu)視(shi)
，一(yi)旦(dan)出(chu)現(xian)事(shi)故(gu)責(ze)任(ren)歸(gui)屬(shu)不(bu)明(ming)，商(shang)業(ye)保(bao)險(xian)和(he)運(yun)營(ying)維(wei)護(hu)服(fu)務(wu)體(ti)係(xi)都(dou)尚(shang)未(wei)建(jian)立(li)。“yinci，worenweiyingduizhexietiaozhanxuyaobingchichangqizhuyibingbaochizhuanzhu。bufenwentixuyaogebiegongsizaitongyongjishushangqudetupo，dandabufenwentixuzaishijiantansuoguochengzhongzhuxiangtupo
，rucicainengqieshituidongxingyefazhan。”

與此同時
，王田苗提醒，任何顛覆性技術的出現都會激發人們巨大的想象力，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，會吸引大量資本湧入。“這兩個現象相互作用，易催生泡沫。回顧曆史，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展過程中，都曾出現過類似泡沫現象。”

“在工業製造
、商(shang)業(ye)服(fu)務(wu)以(yi)及(ji)民(min)生(sheng)消(xiao)費(fei)等(deng)具(ju)體(ti)場(chang)景(jing)中(zhong)，中(zhong)小(xiao)型(xing)企(qi)業(ye)若(ruo)對(dui)實(shi)際(ji)痛(tong)點(dian)理(li)解(jie)不(bu)夠(gou)深(shen)入(ru)

，就(jiu)很(hen)容(rong)易(yi)被(bei)這(zhe)些(xie)泡(pao)沫(mo)所(suo)裹(guo)挾(xie)

，進(jin)而(er)對(dui)未(wei)來(lai)發(fa)展(zhan)構(gou)成(cheng)不(bu)利(li)影(ying)響(xiang)。”王田苗表示，中小型企業應充分發揮自身在細分領域內的優勢，包括對行業的深刻理解、豐富的使用經驗和寶貴的數據資源。

王田苗建議
，中小型企業可積極尋求與兩類大企業的合作，共同推動生態發展。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；lingyileishijubeiqiangdasuanlizhichideqiye，ruxunliansuanliqiyeheduanceyukongqiye。tongguoyuqianzhehezuo，zhongxiaoxingqiyekeyiliyongqitongyongjishudingzhichuileixiaomoxing
，bingjiehezishenduixingyegongyi、操作安全數據的深刻認知，訓練標簽並約束輸出結果。同時
，與算力企業的合作則能確保這些模型得到高效訓練和部署。

“zhiyouzaizheyangderongheyuxiezuozhong
，zhongxiaoxingqiyecainengzaigegexifenlingyuzhong，jiyongbaodianfuxingjishudailaidejiyu，youqieshiliyongxingyeshujuheyunyingjingyantuidongzishenfazhan。”王田苗表示。