上合峰會將至 一起探訪時光裡的「津」彩
2025-11-03 17:18 5,524次浏览北京8月10日電 (孫豔平)2025世界機器人大會正在北京經濟技術開發區(簡稱北京經開區，也稱北京亦莊)舉行。北京經濟技術開發區工委副書記、管委會主任王磊在產業發展主論壇上表示，北京亦莊啟動具身智能社會實驗計劃，將打造全域人機協同、產研共融的全域實訓場，加速具身智慧機器人走進千家萬戶、服務千行百業。 作為世界機器人大會的永久舉辦地和北京市重要的機器人產業集聚區，北京亦莊已集聚星海圖、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，打造了核心零部件+人形、工業、特種、醫療、協作、物流機器人——「1+6」產業體系，機器人產業鏈規模超百億。「我們打造了龍頭引領的技術創新體系、功能完備的產業創新平臺、要素集聚的科技創新生態和產城融合的產業發展空間，今天正式啟動具身智能社會實驗計劃」，王磊表示。 如何讓具身智慧機器人真正走進千家萬戶、服務千行百業？ 王磊介紹，首先是全區域開放真實世界數據採集資源。北京亦莊開放亦莊新城內商超酒店、藥房醫院、物流倉庫等近千個真實場景數據採集點位，建設全球領先的具身智能真實世界PB級數據池，開源開放高價值、標準化、可交易的具身智能數據，服務全行業具身智能模型訓練和本體智能化水平提升。「首批20個具身智能實訓場、近百個點位將於本月正式開放。」 其次，北京亦莊將全鏈路賦能機器人二次開發生態。圍繞機器人創新成果共享、軟硬體集成協同、應用場景拓展、產業生態培育，北京亦莊創造性提出建設機器人二次開發社區，為開發者團隊提供免費機器人通用本體、研發空間、算力補貼、敏捷開發等要素支撐，鼓勵創新團隊針對特定應用場景進行二次開發，實現從代碼到產品的全鏈路賦能。 北京亦莊還將全環節布局人形機器人高水平製造。率先布局人形機器人中試量產工廠，提供技術轉化、工藝改進、型式試驗、小批量試生產等服務，強化人形機器人共性製造服務能力，探索高水平「機器人生產機器人」柔性生產模式。同時，北京亦莊搭建供應鏈快速響應平臺，提供標準件快速物流、非標零部件快速打樣等服務，提升機器人研發生產協同效率。 從研發生產走向市場應用，北京亦莊目前已在工廠、學校、醫院、公園等場景，實現超千臺機器人應用。如何加速推動產品落地？具身智能社會實驗計劃明確，全場景賦能機器人產品規模應用。北京亦莊深化萬臺機器人創新應用計劃，今明兩年逐步釋放萬臺、近50億元具身機器人應用需求，其中超千臺為人形，應用場景覆蓋高端製造、教育教學、園林水域、產業園區、商業服務、醫療康養、電力巡檢、市政管理、社區物業等社會經濟重點領域。 今年以來，北京亦莊全領域探索機器人新經濟新消費，熱點紛呈，好戲不斷：率先舉辦人形機器人馬拉松、機器人足球聯賽等賽事，打造「國際範兒+科技範兒」的文旅高地；舉辦全球首個機器人消費節，發放機器人品類消費券，打造機器人「參觀-體驗-銷售-交付」一體化消費新範式；開放機器人主題餐廳，提供機器人樂隊、脫口秀、抓娃娃等沉浸式交互服務；打造全球首個具身智慧機器人4S店，建設集機器人銷售、零配件供應、售後服務、信息反饋於一體的一站式綜合展銷服務平臺。 在技術競相突破和產業迅猛發展的同時，亦莊也在思考如何統籌好產業高質量發展和高水平安全，前瞻探索機器人社會治理模式。北京亦莊堅持「以人為本」「智能向善」理念相結合，以服務經濟社會發展、保障人類權益為前提，支持機器人率先在互動交流、特種行業、危險崗位、重複勞動環節試用，探索形成有溫度的機器人發展和應用模式。加強對機器人、具身智能安全、隱私保護、倫理道德等領域的理論研討和體系構建，確保機器人安全、可靠、可控。 為進一步完善創新生態、加速產業發展，北京亦莊制定了《推動具身智慧機器人創新發展的若干措施》，將每年投入2億元，圍繞軟硬體技術創新、數據要素先行先試、應用場景牽引推廣、新業態鏈條培育等方面，提供全方位、精準化、大力度政策支持，助力具身智慧機器人企業在亦莊創新發展。其中，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8項政策為全國首創。 王磊表示，機器人是「製造業皇冠頂端的明珠」，也是新質生產力的典型代表。北京亦莊將以更優質的環境、更高效的服務、更精準的政策、更完備的生態，建設全球一流的具身智慧機器人產業領航示範新城。(完)
閱讀提示 近期，人形機器人在各大展會和活動中頻頻亮相，展現出強大創新力和蓬勃發展活力。從實驗室到千家萬戶，其商業化落地還需突破技術、成本等難題。專家認為，未來，可以通過建設大規模數據採集工廠等方式，加快部分場景的商業化落地，以更好跨越「最後一公裡」。 格鬥臺上，4臺身高約1.3米的人形機器人兩兩對抗，直拳、勾拳、側踢，連招行雲流水……在不久前舉辦的世界人工智慧大會上，一場人形機器人格鬥賽引發關注。 今年，被認為是人形機器人量產「元年」，人形機器人頻頻亮相各大展會，展現出強大創新力和蓬勃發展活力。2025世界機器人大會上，200餘家國內外機器人企業參展，人形機器人整機企業數量創下新高；2025世界人形機器人運動會開賽在即，500餘臺人形機器人將在538個比賽項目中大顯身手…… 作為機器人技術的集大成者，人形機器人承載著新一輪科技革命和產業變革的厚望。迎來量產的人形機器人如何從實驗室到千家萬戶？其商業化落地還面臨哪些挑戰、需要突破哪些藩籬？對此，《工人日報》記者展開了採訪。 產業發展有基礎，技術細節存卡點 「看它走路搖搖晃晃，跑兩步就摔跤，感覺還不是很靈活。」來自鄭州的謝嘉豪觀看了近期舉辦的2025RoboCup巴西機器人足球世界盃的多場賽事，在他看來，一些參賽的人形機器人在運動能力上還有提升空間。這也道出了當前該產業面臨的困境之一。 根據工信部發布的《人形機器人創新發展指導意見》(以下簡稱《意見》)，今年，我國將初步建立人形機器人創新體系。工信部相關負責人在解讀《意見》時表示，我國人形機器人產業前期已有一定基礎，但在一些方面仍存在短板弱項。 據了解，智能能力、運動能力和本體能力技術卡點，是當前人形機器人面臨的主要發展瓶頸。有業內專家將這三類能力比作人類的「大腦、小腦、肢體」，它們對人形機器人的發展至關重要。 「人形機器人的運動控制、感知能力目前存在技術卡點，導致它們看起來『笨笨的』。」飛上天傳媒CEO宋宇飛及其團隊針對人形機器人賽道開展了多項研究，他告訴記者，在運動控制方面，部分人形機器人的電機雖能提供高瞬時功率，但持續運行時散熱不佳，致使關節溫度升高、扭矩精度下降，且當前的機器視覺和傳感器技術尚不足以讓機器人準確感知複雜環境，「這也是為什麼人形機器人在運動時容易摔倒」。 而在人形機器人的運動能力和本體能力之外，多位受訪專家指出，類似於人類「大腦」能力的智能能力在技術細節方面仍需不斷完善。 對此，高工機器人研究總監蔡炳貞分析認為，機器人需要先感知外界信息，再把信息傳給「大腦」，「大腦」要加以理解、分析、推理、決策，再指揮「小腦」控制運動，現有的人形機器人大模型推理速度、邊緣計算算力相對不足，由此帶來延時性問題，進而導致整套動作流程耗時較長。 供應鏈進一步完善，價格有待更「親民」 從幾年前的幾百萬元一臺，到今年的幾萬元一臺，人形機器人售價總體呈下降趨勢。特別是今年以來，多個品牌產品進入量產階段，價格降幅更為明顯。7月，國內某品牌推出的一款人形機器人，售價為3.99萬元起。 不過，人形機器人要進一步實現家用，現階段的成本和售價仍然較高，有消費者表示，「期待隨著國產供應鏈進一步完善，售價能夠更加『親民』。」 人形機器人為什麼「有些貴」？蔡炳貞認為，目前，無論是人形機器人的「大腦」「小腦」技術，還是關節模組等硬體技術，都還沒有實現標準化和統一，各個零部件主要由各機器人廠家設計定製，導致定製成本較高。 對於如何進一步降低人形機器人成本，宋宇飛建議，一方面，企業應當繼續提高自研自產能力，通過自研自產電機、3D雷射雷達等核心部件，不斷降低硬體成本；另一方面，也應持續優化設計與生產工藝，如減少模具成本和零部件數量，提高裝配效率。 上海大學智慧機器人團隊成員張哲瑞告訴記者，我國具有完整的人形機器人產業鏈，如果人形機器人的技術問題得以更好地解決，大規模量產和降低成本都有望實現。 「技術進一步成熟之後，產業鏈上下遊才能有相對統一的產線進行大規模生產。實現這種大規模量產後，人形機器人進入千家萬戶才有可能。」蔡炳貞說。 拓展應用場景，加快商業化落地 從實驗室到工廠，從展臺到救援現場，再從商場到尋常百姓家……跨越「最後一公裡」，人形機器人如何探索應用場景的更多可能？ 據蔡炳貞觀察，人形機器人目前主要應用於科研場景、教育場景、展覽娛樂場景、商業巡檢場景，這4類場景佔到人形機器人全部應用場景的70%以上。 近年來，國家和地方在拓展人形機器人應用場景方面進行了諸多積極嘗試。《意見》提出，加快人形機器人在特種環境應用，聚焦3C、汽車等製造業重點領域，提升人形機器人工具操作與任務執行能力，並拓展人形機器人在醫療、家政等民生領域服務應用。部分地區已展開先行先試，如北京嘗試打造高智能化和柔性化的生產線及汽車超級無人工廠，上海啟動運行全球首個全尺寸人形機器人開源社區「OpenLoong」。 宋宇飛建議，將人形機器人優先用於救援救災場景。「如在坍塌等高危場景中，機器人能進入人類難以到達的危險區域，執行探測、搜救等任務，提高作業安全性和效率。」 「人形機器人的最大優勢就是能夠適配人類社會的基礎設施。在應用場景方面，可以按從簡單到複雜、從封閉到開放的順序進行拓展。」張哲瑞分析稱，可以先從工廠等簡單的、封閉的場景推廣人形機器人，再逐步推廣至更開放、更複雜的場景。 「讓人形機器人到工廠去做『簡單勞動』其實並不簡單，核心卡點在於模型有待優化和數據稀缺。」蔡炳貞告訴記者，行業內目前主要通過遙操機器人採集數據、生成仿真數據等解決上述問題，要突破這一瓶頸，未來還需建設大規模數據採集工廠，或通過切割場景，讓一部分場景機器人先實現商業化落地。
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