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。”

chucizhiwai，zaijushenzhinengqiyejinxingdaguimoshangyehuaguochengzhong
，haimianlinsandatiaozhan。wangtianmiaozhichu，shouxianshixiaolvhexiaonengwenti，dangqianxuduojubeifuzazhinengdetongyongjiqirenzaishangyexiaolvshangjindadaorenleide20%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、jiatinghulijigongyepaoguangdamodengduijingduyukekaoxingyaoqiujigao
，zheyaoqiujinxingyangedejishugongguanheshangyefenlei。zuihoushichengbenwenti，muqianguowaijiqirenjiagegaoang，suishengchengweilaijiangdafuxiajiang
，danzaicaozuoherenwuwanchengfangmianrengdaitisheng
，shangweizhenzhengshixianjushenzhineng。

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
、qichexingyebutong
，xuyaoconglinggoujianchanyeshengtai。lingwai
，anquanyunweiwentiyeburonghushi
，yidanchuxianshiguzerenguishubuming，shangyebaoxianheyunyingweihufuwutixidoushangweijianli。“因(yin)此(ci)，我(wo)認(ren)為(wei)應(ying)對(dui)這(zhe)些(xie)挑(tiao)戰(zhan)需(xu)要(yao)秉(bing)持(chi)長(chang)期(qi)主(zhu)義(yi)並(bing)保(bao)持(chi)專(zhuan)注(zhu)。部(bu)分(fen)問(wen)題(ti)需(xu)要(yao)個(ge)別(bie)公(gong)司(si)在(zai)通(tong)用(yong)技(ji)術(shu)上(shang)取(qu)得(de)突(tu)破(po)

，但(dan)大(da)部(bu)分(fen)問(wen)題(ti)需(xu)在(zai)實(shi)踐(jian)探(tan)索(suo)過(guo)程(cheng)中(zhong)逐(zhu)項(xiang)突(tu)破(po)
，如(ru)此(ci)才(cai)能(neng)切(qie)實(shi)推(tui)動(dong)行(xing)業(ye)發(fa)展(zhan)。”

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；另(ling)一(yi)類(lei)是(shi)具(ju)備(bei)強(qiang)大(da)算(suan)力(li)支(zhi)持(chi)的(de)企(qi)業(ye)
，如(ru)訓(xun)練(lian)算(suan)力(li)企(qi)業(ye)和(he)端(duan)側(ce)域(yu)控(kong)企(qi)業(ye)。通(tong)過(guo)與(yu)前(qian)者(zhe)合(he)作(zuo)
，中(zhong)小(xiao)型(xing)企(qi)業(ye)可(ke)以(yi)利(li)用(yong)其(qi)通(tong)用(yong)技(ji)術(shu)定(ding)製(zhi)垂(chui)類(lei)小(xiao)模(mo)型(xing)，並(bing)結(jie)合(he)自(zi)身(shen)對(dui)行(xing)業(ye)工(gong)藝(yi)、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。

“隻(zhi)有(you)在(zai)這(zhe)樣(yang)的(de)融(rong)合(he)與(yu)協(xie)作(zuo)中(zhong)，中(zhong)小(xiao)型(xing)企(qi)業(ye)才(cai)能(neng)在(zai)各(ge)個(ge)細(xi)分(fen)領(ling)域(yu)中(zhong)，既(ji)擁(yong)抱(bao)顛(dian)覆(fu)性(xing)技(ji)術(shu)帶(dai)來(lai)的(de)機(ji)遇(yu)，又(you)切(qie)實(shi)利(li)用(yong)行(xing)業(ye)數(shu)據(ju)和(he)運(yun)營(ying)經(jing)驗(yan)推(tui)動(dong)自(zi)身(shen)發(fa)展(zhan)。”王田苗表示。