北京8月10日電 (孫豔平)正在召開的2025世界機器人大會「產業發展」主論壇上,北京經濟技術開發區發布具身智能社會實驗計劃,並配套發布《北京經濟技術開發區關於推動具身智慧機器人創新發展的若干措施》(以下簡稱「具身智慧機器人十條」)專項支持政策,以十條硬核措施全方位支持企業發展,精準賦能具身智慧機器人產業發展。 作為北京機器人產業發展高地,北京亦莊憑藉充滿活力的創新生態,已成功吸引眾多機器人產業鏈上下遊優勢企業在此集聚。為加快推進具身智慧機器人產業創新突破與高質量發展,此次出臺的專項政策,聚焦軟硬技術協同攻關、數據要素先行先試、應用場景牽引推廣、新業態全鏈條培育等關鍵領域,全國首創數據採集實訓場獎勵、二次開發社區支持、「打樣券」、人形機器人銷售補貼、供應鏈響應平臺支持等支持措施,加快推動具身智慧機器人創新發展,搶佔全球機器人產業制高點。 謀「新」而動。隨著人形機器人「天工」、通用具身智能平臺「慧思開物」接連落地,越來越多的「全球首個」在北京亦莊誕生。聚焦軟硬協同攻關,「具身智慧機器人十條」精準發力關鍵環節,通過揭榜掛帥、重大專項配套、「白菜心工程」等方式,支持企業開展「大腦」「小腦」、機器人通用本體及關鍵零部件等技術攻關。推動產學研合作,建設產教融合基地,支持建設校企聯合實驗室、共性實驗室,按照項目總投資情況給予最高500萬支持,為機器人產業發展注入源源不斷的創新動力。 要素賦能。北京亦莊聚焦數據、本體等關鍵要素,多措並舉破解數據採集貴、場景落地難等難題。支持真實世界數據採集,有序推動全域開放真實世界場景數據採集點位,打造一批標杆具身智能實訓場,對於成功認定的實訓場給予資金獎勵。探索數據交易共享機制,推動具身智能數據開源開放,每年發放1億元「數據券」,引導企業採購數據集、數據接口、數據模型等數據產品。鼓勵企業建設機器人二次開發社區,為開發者團隊提供共享本體、免費空間、算力補貼等要素支撐,每年最高給予3000萬元,為垂類領域應用項目開發提供保障。 場景牽引。從研發到應用,北京亦莊還致力於打通機器人落地的「最後一公裡」。今年2月,北京亦莊發布萬臺機器人創新應用計劃,開放高端製造、教育教學、產業園區等九大標杆場景資源。以應用場景牽引推廣,「具身智慧機器人十條」進一步推動落實該計劃,從未定型產品首試首用、首臺(套)獎勵,到標杆場景建設,分階段提供全鏈條支持,加快推廣應用機器人產品。 生態育「鏈」。從單打獨鬥到全鏈協同,北京亦莊進一步培育新業態鏈條,完善產業鏈供應鏈體系。支持搭建機器人供應鏈快速響應平臺,依據項目投入按比例扶持,發放「打樣券」,削減整機與零部件打樣成本。率先布局人形機器人中試產線,探索「機器人生產機器人」柔性模式,從生產、銷售兩端給予資金支持,全方位支持製造能力和水平雙提升。強化金融賦能,鼓勵租賃使用機器人產品,支持企業為人形機器人整機投保並對保費給予補貼。支持打造機器人4S店等新業態,鼓勵「以賽促產」,支持多方合作舉辦機器人馬拉松等品牌賽事。推動國際要素融通發展,為機器人領域有影響力的社會組織提供開辦與運營經費支持。強化人才保障,為產業人才提供綜合支持。 作為世界機器人大會永久會址所在地,北京亦莊在去年世界機器人大會上,已發布建設全球一流具身智慧機器人產業新城行動計劃,實施「五先」計劃,搶佔具身智慧機器人產業發展機遇。如今,北京亦莊落地國地共建具身智慧機器人創新中心國家級創新平臺,集聚星海圖、北京優必選、安川首鋼等知名機器人和智能製造生態企業300餘家,基本形成了覆蓋核心零部件、整機製造、系統集成、場景解決方案的產業鏈條,布局了柔性製造、檢驗檢測、創新孵化、應用展示等公共服務平臺,正前著力打造全球首個機器人4S店、機器人主題餐廳等新經濟業態,前瞻布局機器人二次開發社區。 下一步,北京亦莊將以「具身智慧機器人十條」為「加速器」,聚焦破解產業發展痛點和難點問題,率先實現關鍵技術突破和產品迭代熟化,營造具有國際影響力的機器人產業生態,加快形成新質生產力,打造具身智慧機器人產業高質量發展的「亦莊樣板」。(完)
世界人形機器人運動會將於8月14日開幕,作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱,他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場,原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗,被裁判視作背後惡意衝撞,「它只會看球、場地」。 據悉,參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用,三名首發一名替補,少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。 在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影,實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累,都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。 技術的綜合考試 機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩,而是給技術能力搭了個實戰考場。 加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點:「機器人的運控,就是運動能力、步態這些,下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法,都是機器人能踢球的基礎;上半身則是感知,主要是視覺,能不能看得準,看得準才能踢得準;最後是決策,就是在什麼情況下用什麼樣的動作,怎麼樣去做接下來要做的動作。」 賽場邊各支隊伍的備賽細節,透出相似的技術打磨縮影:來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹,比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數,還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露,他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去,其中包含視覺、動作、策略等細節,都是為實戰而做的準備。 在現場,你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人,二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連,這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦,人類基於這些數據進行調優。當然,在比賽的時候,這些機器人都需要放開繩子,自主發揮。但考試並不一帆風順,呂明向北京商報記者進一步分析稱,如果機器人的視覺不行,那就看不清、定位不好、踢不準;如果決策不行,該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加,強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔,有的因決策失誤放棄防守猛衝前場,最終被踢成大比分的慘敗。 但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」,每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。 為應用試金 或許有人疑惑,興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰,意義何在?答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。 呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋:「你看他有那種橫移的,像螃蟹步,這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐,未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。 呂明還提到,這些機器人很多是一天要踢四場比賽,在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作,摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用,可自我調整的硬體性能,正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。 前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限,也可通過更複雜的算法解決,把環境感知數據練好,未來就能分清水杯、遙控器和毛巾,避免服務場景中的烏龍。 參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露,他們賽前僅用不到兩個月準備,依託的正是廠商提供的開源基礎平臺;呂明也向記者表示,現在其實還很難談比賽質量,更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步,加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程,對機器人有理解,再有興趣去研究,畢竟做運控、做感知、做策略,理論和實踐是很不一樣的。」 每次有進球發生,現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼,看得出他們確實很高興,像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態,正在培育未來的開發者群體。 慢功夫裡的大未來 比賽當中,有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門,然後球就徑直跨過半場,滾進對方球門。 但人形機器人產業的進化,不可能是一蹴而就的爆發,需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。 呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值:「我們會持續做相關的解決方案,掌握的數據越來越多,機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展,比賽只是其中一種形式,也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力,讓它以後能服務更多其他場景。」 這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性,正在編織一張技術網絡:硬體耐用性達標了,機器人才能走進真實場景;算法識別準了,才能理解人類需求;多模塊協同順了,商業化落地才有底氣。 或許十年後,當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時,它們的運動神經和大腦邏輯,最早正是在這場笨拙的足球賽裡,被一群學生和工程師一點點打磨出來的。 眼前跌跌撞撞的機械身影,正在用成功或失敗的動作,攢下人形機器人產業的未來底氣。 北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸
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