英國發布高溫健康預警
2026-02-19 13:58 5,765次浏览文/陳昊星 在賽場上切磋武藝、踢足球、跑馬拉松；在景區裡進行舞獅表演、為遊客端茶倒水、打卡拍照；在工廠車間搬運物料、協同作業……一批批基於具身智能打造的機器人，正加速融入人們的生活。 自年初首次被寫入政府工作報告以來，具身智能便在政策加持和資本追捧下全面躍升為新興風口。這個新興領域，到底發展到哪兒了？ 各地支持具身智能不遺餘力 從政策布局到資源加持，各地對具身智能的支持不遺餘力。 目前，北京、上海已分別成立國家地方共建具身智慧機器人創新中心、國家地方共建人形機器人創新中心。浙江、安徽、湖北、廣東、四川等地均成立省級機器人創新中心，集聚區域產業優勢力量，推動技術共享與聯合攻關。 上海專門出臺了《上海市具身智能產業發展實施方案》，為這一產業量身定製扶持政策。根據方案，上海計劃到2027年，實現具身模型、具身語料等方面核心算法與技術突破不少於20項；建設不少於4個具身智能高質量孵化器，實現百家行業骨幹企業集聚、百大創新應用場景落地與百件國際領先產品推廣，具身智能核心產業規模突破500億元。 江蘇省崑山市也在近日發布《崑山市推動具身智能產業創新發展的行動方案(2025-2027年)》，提出圍繞AI伺服器、智慧機器人、智能網聯汽車、低空飛行器四項前沿領域，開展「十個一批產業行動」，打造新千億級產業集群。 多地加快布局具身智能的同時，業界亦動作頻頻。 京東在7月21日一天內連投三家人形機器人企業，宇樹科技以120億元的估值啟動IPO輔導，智元機器人透露於近日獲得正大集團旗下正大機器人的戰略投資……人形機器人作為該領域最具代表性的實體，一段時間以來，行業融資及上市步伐加快。 企查查數據顯示，截至7月下旬，國內人形機器人相關現存企業達834家，主要分布在華東地區、華南地區。從註冊資本分布來看，超5成相關現存企業註冊資本在千萬級別及以上。從註冊量角度來看，2024年註冊量同比增長103.92%至104家，截至目前今年已註冊123家，其中上半年註冊量達105家，同比增長183.78%。 產業快速起步仍待突破 越來越多資金與資源正向具身智能聚集，產業發展目前處於何種階段？ 大連理工大學力學與航空航天學院教授解兆謙接受國是直通車採訪時表示，目前，我國具身智能產業整體仍處於起步階段，距離真正成熟和廣泛應用尚有較大差距。 他直言，在複雜多變的家庭環境，或災害救援等高度混亂的場景中，機器人往往難以全面、準確地感知周圍環境，從而及時調整策略並找到最佳行動路徑。要實現具身智能的全面普及，仍需攻克諸多技術難題，前路任重而道遠。 在解兆謙看來，未來具身智能產業亟須在感知系統、運動控制、人機互動、算法算力及軟硬體集成等方面實現突破。 解兆謙分析稱，感知系統方面，現有傳感器精度遠低於人類皮膚，難以高效感知溫度、壓力、剪切力及滑移等多模態信息。運動控制存在模式單一，難以適應多樣且強耦合的交互場景。人機互動方面，隨著媒介擴展至動作、身體狀態及環境物品，機器人處理複雜信號的能力面臨重大挑戰。同時，多模態觸覺反饋設備的開發仍是關鍵技術瓶頸。 上海社科院研究員、南通大學長三角現代化研究院院長何建華接受國是直通車採訪時亦表示，目前，具身智能發展介於傳統機器人與人形機器人之間，尚處過渡階段。但自年初被寫入政府工作報告以來，國內具身智能領域已進入快速發展期，在實體場景、工業網際網路等方面的落地應用日益增多。 專家：行業監管須跟上技術迭代 日前召開的2025世界機器人大會上，發布了2025具身智慧機器人十大發展趨勢，包括具身感認知協同、多層次端到端決策、智能控制、生成式AI設計、軟硬體一致性、大工廠仿真系統、高質量數據集、人機協同、跨學科開源社區以及安全與倫理建設等。 何建華指出，具身智能產業目前在長三角地區已具備一定先發優勢，尤其上海在政策和園區布局方面起步較早，國家政策出臺之前就已謀劃相關規劃。此外，該地區產業基礎雄厚，製造業體系完備，數據積累豐富，技術與人才資源高度集聚，依託上海、杭州、南通等地的科研實力和產業鏈配套，已形成較完善的創新生態。 據解兆謙觀察，部分地區發展具身智能產業存在一定的跟風和應用複雜等問題，容易脫離本地產業基礎，導致低效投入和資源浪費，尤其是缺乏核心技術人才。此外，一些企業為吸引關注，過度強調產品展示和外觀設計，忽視安全和人機互動體驗。所以，行業標準和監管體系要進一步跟上技術快速迭代。 2024年10月，國家地方共建人形機器人創新中心發布了《人形機器人分類分級應用指南》。解兆謙認為，該非強制性標準側重功能分類，缺乏對關鍵安全性能(如動態環境下感知誤判率)和倫理風險(如自主決策權限、隱私保護)的強制約束。將強制性安全標準與交互能力評估納入監管，引導企業聚焦技術核心，才是下一步亟待完善的發展方向。 何建華則提醒，具身智能產業還可能面臨同質化競爭的風險。地方政府後續在推動產業發展的過程中，應善於發現問題，針對性地制定和完善相關標準。鑑於新興技術領域技術細節複雜，政府部門在專業認知上可能不及科研人員，因此需要充分依託專家力量，強化引導和把關，確保產業健康有序發展。
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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