服贸会共议具身智能: AI让机器人自主决策, 企业差异化走出内卷
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9月10日至9月14日，2025年中国国际服务贸易交易会在北京举办。在“具身无界：智能机器人创新发展论坛”上，来自学界、产业界和投资界的嘉宾，就前沿技术、产业痛点、未来发展方向等进行对话交流。
在这场聚焦具身智能发展的对话中，行业现存的关键挑战和落地路径成为嘉宾们关注的重要议题。中国电子学会理事会党委书记张峰在致辞中指出，当前具身智能产业还面临硬件成本高的问题，制约规模化应用；通用知识向实际操作转化的适配性还不足，跨域泛化、多智能体协作还有待进一步突破。除此之外，实时性与计算代价难以平衡，尤其是在真实场景中，动态数据标注成本高，这制约了模型训练的效果。
张峰建议，应强化政策协同与产业生态的构建，整合产学研资源，建立从技术研发到应用推广的全链条服务体系；同时，聚焦核心技术攻关与场景落地，深化国际合作与标准引领。
构建透明可靠的核心技术体系，具身智能技术迎新突破
具身智能与前沿技术的结合成为业界探讨的重点。微亿智造董事长兼CEO张志琦表示，当前工业机器人是“封闭”的自动化装置，难以应对当前真实工业场景中的开放性、不确定性问题。而具身智能通过AI与机器人的深度融合，赋予机器以“人”般的感知、学习、决策与执行能力，实现从“复杂编程”到“AI驱动”、“固定刚性”到“柔性生产”、“机械重复”到“具身智能”的三大跨越。
“这让工业具身智能机器人能够快速适配3C电子、汽车、新能源等行业产品快速迭代的需求，灵活应对不同物品、不同工序的复杂生产场景，真正解决传统自动化设备适配难、升级慢、成本高的痛点。”张志琦说。
具身智能在核心技术体系构建上也有新突破。论坛上，哈尔滨工程大学智能系统研究所所长、莫斯元宇创始人张智发布了机器人大脑“莫斯（MOS）”系统。张智介绍，该系统融合了符号主义与连接主义技术路线，解决了纯AI大模型存在的“黑盒决策、幻觉、高算力成本”等行业痛点。MOS具备环境感知、复杂任务规划、自主决策与多机协同（群体智能）能力，其决策过程透明、可解释，具有极高的可靠性。
从理论迈向产业实践，具身智能落地提速
当具身智能技术从理论研发逐步迈向产业实践，其核心价值正体现在与各行业的深度融合。多位业界嘉宾围绕这一主题，从场景痛点破解、实际落地案例、技术协同赋能到产业机遇研判，分享了机器人与具身智能如何突破局限、融入产业生态。
千寻智能副总裁孙荣毅表示，智能制造生产的组织模式中存在多品种、小批量、高柔性的生产组织方式，传统的预编程机器人无法处理这些情况。所以，需要用具身智能的泛化能力，以及对环境的泛化、对工艺的泛化来解决多品种、小批量、高柔性的问题。
千寻智能已将这一思路转化为实际行动。孙荣毅介绍，目前千寻智能在工业场景主要服务于其产投方宁德时代和京东等公司，“宁德时代是我们天使轮的投资方，给我们开放了大量的新能源动力电池生产的场景。我们POC做完了，现在在基地里面落地。京东是我们PreA+轮的领投方，京东在全国的员工数量更多，在物流等领域有大量需要用具身智能来替代人工的需求，现在我们在物流分拣、无人药房方面也在开展无人化合作。”
北京虚拟动点科技有限公司董事长兼CEO刘耀东表示，空间计算是未来影响AI发展的技术趋势，作为一家专注在AI与空间计算领域的企业，虚拟动点不造机器人本体，而是基于公司在空间计算层面的积累赋能合作伙伴造更好的机器人。
刘耀东介绍，在行业的热门话题中，数据无疑是被讨论最多的主题，特别是高质量的3D动作数据，虚拟动点通过在空间计算领域的深耕，积累了大量、优质的3D动作数据，同时也在持续产出高精度数据；在算法层面，虚拟动点拥有全球领先的空间计算-OptiTrack光学识别算法、无标记识别算法、光学与无标记融合算法以及LYDIA动作大模型技术等。
在技术协同与场景落地双向发力的基础上，具身智能的核心落地场景与中国在该领域的独特优势，也成为投资界关注的焦点。
梅花创投创始人吴世春指出，AI驱动效率革命与差异化竞争。“一定要走出内卷，要差异化的竞争。内卷的本质是太同质化了，我相信人形机器人里面也会是一样的，大家最后卷价格的时候，就和新能源汽车是一样的，打得不可开交，所以我觉得还是要做到与其更好，不如不同。”
吴世春表示，具身智能、智能驾驶、无人机和AI玩具是四大物理落地场景。按照OpenAI的时间线，今年AI代理开始工作，明年AI开始发现新知识，后面AI才会进入物理世界创造价值。“具身智能是中国引领世界的历史性机遇，也就是大模型的突破，赋能供应链和成本优势，在人才、工程师红利和数据采集上，中国也很有优势。”
新京报贝壳财经记者韦博雅
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