As a generation all of us,

we‘re born too late to explore the earth,

we‘re born too early to travel to other galaxies,

we‘re born just in time to solve robotics.

——2025 GTC

在科技飛速迭代、商業(yè)格局不斷重塑的當(dāng)下，具身智能作為人工智能與機(jī)器人領(lǐng)域深度融合的前沿賽道，正吸引著各界的目光，成為推動(dòng)產(chǎn)業(yè)變革的關(guān)鍵力量。

2025年4月13日，由戰(zhàn)略節(jié)奏研習(xí)社、清華MBA具身智能俱樂(lè)部主辦，清華x-lab協(xié)辦，主題為「從產(chǎn)業(yè)視角看具身智能發(fā)展」的閉門(mén)會(huì)成功落幕。眾多行業(yè)精英、專(zhuān)家學(xué)者、投資界人士齊聚一堂，圍繞具身智能領(lǐng)域的關(guān)鍵議題展開(kāi)深度研討，為行業(yè)發(fā)展提供新思路、探索新方向。

清華MBA具身智能俱樂(lè)部主席王明玥在活動(dòng)開(kāi)始前介紹了俱樂(lè)部創(chuàng)立的初衷與愿景，并展望后續(xù)活動(dòng)規(guī)劃。

由地瓜機(jī)器人技術(shù)副總裁秦玉森《具身智能的現(xiàn)代應(yīng)用與系統(tǒng)化挑戰(zhàn)》、華如科技副總裁陳敏杰《解析仿真技術(shù)與具身智能的協(xié)同進(jìn)化》專(zhuān)題分享正式開(kāi)篇。

秦玉森在演講中指出，智能概念自1950年圖靈測(cè)試提出后經(jīng)歷了起伏，如今具身智能面臨產(chǎn)業(yè)規(guī)范缺失、技術(shù)復(fù)雜性、產(chǎn)業(yè)鏈不成熟等挑戰(zhàn)。他強(qiáng)調(diào)機(jī)器人行業(yè)需長(zhǎng)期投入，技術(shù)發(fā)展有周期，需找到類(lèi)似新能源汽車(chē)鋰電池那樣的底層技術(shù)突破點(diǎn)，推動(dòng)行業(yè)進(jìn)步。陳敏杰認(rèn)為，仿真技術(shù)是研究復(fù)雜問(wèn)題的重要手段，可為具身智能提供虛擬環(huán)境和海量數(shù)據(jù)支持。具身智能強(qiáng)調(diào)交互性、多模態(tài)感知與自主能力，仿真可助力其突破數(shù)據(jù)瓶頸，加速技術(shù)發(fā)展。當(dāng)前具身智能在技術(shù)、場(chǎng)景和倫理方面面臨挑戰(zhàn)，但技術(shù)正加速突破，未來(lái)有望在自動(dòng)駕駛、家庭服務(wù)等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。

隨后陣容強(qiáng)大的嘉賓熱烈地進(jìn)行了圓桌討論。嘉賓涵蓋學(xué)術(shù)、產(chǎn)業(yè)、投資等多個(gè)領(lǐng)域。有從產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新視角為行業(yè)發(fā)展提供深刻見(jiàn)解的朱恒源教授；在機(jī)器人領(lǐng)域深耕 20 多年趙明國(guó)教授；推動(dòng)創(chuàng)意創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的清華x-lab郝秀清主任；還有來(lái)自學(xué)校、企業(yè)、投資機(jī)構(gòu)的代表，如劉明豫、侯偉、史雪松、朱向前、劉松銘、秦深濤等，他們從各自的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域出發(fā)，為會(huì)議帶來(lái)了多元的觀點(diǎn)和豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

會(huì)議聚焦四大核心問(wèn)題：人形機(jī)器人的 “GPT moment” 何時(shí)發(fā)生及呈現(xiàn)形式；人形機(jī)器人行業(yè)近兩年從實(shí)驗(yàn)室走向大眾視野的變化；人形機(jī)器人未來(lái) 1 - 5 年最可能的商業(yè)化落地場(chǎng)景；人形機(jī)器人的技術(shù)卡點(diǎn)，以及哪些卡點(diǎn)可能最早突破、哪些需要長(zhǎng)期投入。

一、具身智能的“GPT moment” 何時(shí)到來(lái)？技術(shù)與市場(chǎng)的深度結(jié)合

朱恒源教授對(duì) “GPT moment”有著深刻的見(jiàn)解。他指出，真正的 “GPT moment”發(fā)生之時(shí)，一定是企業(yè)家要?jiǎng)?chuàng)造出前所未有的新產(chǎn)品、滿足新的需求，這需要技術(shù)和商業(yè)的深度結(jié)合。回顧歷史，新技術(shù)往往先在社會(huì)阻力最小的方向展開(kāi)應(yīng)用，逐漸改進(jìn)技術(shù)和形成關(guān)鍵需求規(guī)模，才會(huì)迎來(lái)廣泛應(yīng)用。就像內(nèi)燃機(jī)最初應(yīng)用于火車(chē)這個(gè)最大的、技術(shù)替換門(mén)檻較低的需求場(chǎng)景，后來(lái)才逐漸拓展到其他領(lǐng)域。對(duì)于人形機(jī)器人來(lái)說(shuō)，目前還處于技術(shù)探索和市場(chǎng)試探階段，需要不斷積累和創(chuàng)新，去尋找那個(gè)場(chǎng)景。他進(jìn)一步解釋?zhuān)诰呱碇悄艿陌l(fā)展過(guò)程中，單一任務(wù)泛化和多任務(wù)拓展會(huì)引發(fā)市場(chǎng)的多樣探索。企業(yè)和創(chuàng)業(yè)者在這個(gè)過(guò)程中既要努力說(shuō)服客戶發(fā)現(xiàn)新需求、購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品，又要說(shuō)服投資人提供資金，但成功實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值的只是少數(shù)。不過(guò)，這些創(chuàng)新嘗試為整個(gè)產(chǎn)業(yè)積累了關(guān)鍵能力，推動(dòng)了具身智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。他強(qiáng)調(diào)，從歷史經(jīng)驗(yàn)看，新技術(shù)的應(yīng)用往往從滿足已有需求的技術(shù)替代開(kāi)始，逐漸拓展新的應(yīng)用領(lǐng)域。因此，具身智能的發(fā)展也可以遵循這一規(guī)律，先從現(xiàn)有場(chǎng)景入手，逐步實(shí)現(xiàn)技術(shù)突破和市場(chǎng)拓展。

趙明國(guó)教授表示，目前行業(yè)對(duì) “GPT moment”的到來(lái)時(shí)間難以確定。他認(rèn)為，技術(shù)的發(fā)展充滿不確定性，需要在技術(shù)突破和市場(chǎng)需求之間找到平衡。在實(shí)現(xiàn)這些關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)之前，行業(yè)還需要解決諸多技術(shù)和應(yīng)用層面的問(wèn)題。

侯偉雖未直接對(duì)這兩個(gè)時(shí)刻進(jìn)行定義，但從他對(duì)全身強(qiáng)化學(xué)習(xí)突破的關(guān)注可以看出，他期待技術(shù)的質(zhì)變能推動(dòng)行業(yè)迎來(lái)類(lèi)似 “GPT moment” 的轉(zhuǎn)折，實(shí)現(xiàn)更廣泛的應(yīng)用和市場(chǎng)認(rèn)可。而史雪松則認(rèn)為，“GPT moment” 可能發(fā)生在機(jī)器人從單任務(wù)邁向多任務(wù)，能夠通過(guò)大語(yǔ)言模型實(shí)現(xiàn)與普通人自然交互之時(shí)，但目前 VLA 技術(shù)還處于初級(jí)階段，存在諸多卡點(diǎn)?！癷Phone 時(shí)刻” 的實(shí)現(xiàn)則更為困難，它需要產(chǎn)品化的重大突破，涉及整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同，當(dāng)前環(huán)境下較難達(dá)成。

二、行業(yè)變化：技術(shù)迭代與市場(chǎng)擴(kuò)張雙輪驅(qū)動(dòng)

研究機(jī)器人多年的趙明國(guó)教授，對(duì)行業(yè)變化有著深刻的感受，他提到，過(guò)去搞人形機(jī)器人的人寥寥無(wú)幾，企業(yè)也屈指可數(shù)，如今參與人數(shù)和企業(yè)數(shù)量大幅增長(zhǎng)。特斯拉的進(jìn)入帶來(lái)了產(chǎn)業(yè)模式的轉(zhuǎn)變，英偉達(dá)以大規(guī)模仿真推動(dòng)技術(shù)發(fā)展，AI 領(lǐng)域眾多企業(yè)的參與使行業(yè)技術(shù)得到了快速發(fā)展。但他也指出，中國(guó)和美國(guó)在行業(yè)發(fā)展上存在明顯差異。美國(guó)企業(yè)憑借雄厚資金和長(zhǎng)遠(yuǎn)戰(zhàn)略布局，積極投入資源推動(dòng)行業(yè)發(fā)展；中國(guó)企業(yè)則多著眼于短期利益，缺乏像美國(guó)企業(yè)那樣的革命性舉措。此外，他還強(qiáng)調(diào)，目前行業(yè)內(nèi)對(duì)一些關(guān)鍵技術(shù)，如 VLA 的理解和應(yīng)用存在不足，整個(gè)行業(yè)未來(lái)兩三年可能會(huì)面臨大洗牌。

劉松銘博士分享了自己投身于具身智能學(xué)術(shù)研究的原因：大模型技術(shù)的進(jìn)步使人形機(jī)器人在智能層面有了更多可能，同時(shí)特斯拉、谷歌等企業(yè)的相關(guān)工作，讓該領(lǐng)域展現(xiàn)出突破的潛力。

郝秀清主任從資本和創(chuàng)業(yè)的角度進(jìn)行分享：資本對(duì)具身智能的關(guān)注度不斷提高，創(chuàng)業(yè)者也紛紛涌入這個(gè)領(lǐng)域，中國(guó)在該領(lǐng)域呈現(xiàn)出百家爭(zhēng)鳴的態(tài)勢(shì)。希望我們的同學(xué)抓住風(fēng)口。

侯偉認(rèn)為，GPT 的出現(xiàn)讓人們看到了 AI 的泛化能力，引發(fā)了對(duì)具身智能的想象，同時(shí)中美科技競(jìng)爭(zhēng)也促使國(guó)內(nèi)加大在該領(lǐng)域的投入。雖然過(guò)去他對(duì)人形機(jī)器人行業(yè)有所悲觀，但近期全身強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的突破讓他看到了行業(yè)的新希望，人形機(jī)器人在表演領(lǐng)域已逐漸形成市場(chǎng)，滿足了人類(lèi)對(duì)其的想象力。

史雪松則從技術(shù)落地的角度談到行業(yè)變化。他提到，近年來(lái)資本對(duì)具身智能的關(guān)注度大幅提升，這促使大量企業(yè)涌入賽道，在一定程度上加速了技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向?qū)嶋H應(yīng)用的進(jìn)程。不過(guò)，這種熱度也帶來(lái)了挑戰(zhàn)，許多企業(yè)在技術(shù)尚未成熟、應(yīng)用場(chǎng)景尚未清晰的情況下盲目跟風(fēng)，可能導(dǎo)致行業(yè)發(fā)展的泡沫化。他強(qiáng)調(diào)，技術(shù)落地需要扎實(shí)的研發(fā)和對(duì)市場(chǎng)需求的精準(zhǔn)把握，不能僅靠資本推動(dòng)。

從事軍工行業(yè)的陳敏杰從以往參觀亦莊機(jī)器人大會(huì)的體驗(yàn)以及對(duì)俄烏戰(zhàn)爭(zhēng)的觀察，看到了發(fā)展具身智能的必要性和重要性。

三、商業(yè)化落地：短期聚焦細(xì)分，長(zhǎng)期探索多元

在探討人形機(jī)器人未來(lái) 1 - 5 年的商業(yè)化落地場(chǎng)景時(shí)，朱恒源教授在這個(gè)問(wèn)題上強(qiáng)調(diào)，企業(yè)應(yīng)根據(jù)自身資源和戰(zhàn)略定位選擇合適的投資方向。不同規(guī)模的資金在投資策略上有所不同，要充分考慮技術(shù)應(yīng)用的場(chǎng)景和需求，通過(guò)技術(shù)替代滿足已有需求，逐步拓展商業(yè)前景。

華山資本合伙人劉明豫以 figure AI 為例，指出其高估值背后是宏大的故事、明星團(tuán)隊(duì)、技術(shù)落地以及與頭部企業(yè)合作的落地場(chǎng)景。她認(rèn)為國(guó)內(nèi)企業(yè)可在估值、技術(shù)落地和場(chǎng)景應(yīng)用上對(duì)標(biāo)，但同時(shí)強(qiáng)調(diào)要關(guān)注垂類(lèi)機(jī)器人投資，先抓住確定性的機(jī)會(huì)，如核心零部件投資，再逐步關(guān)注整機(jī)公司。

趙明國(guó)教授對(duì)人形機(jī)器人未來(lái) 1 - 3 年的商業(yè)化落地持謹(jǐn)慎態(tài)度，他認(rèn)為短期內(nèi)人形機(jī)器人難以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)落地。從產(chǎn)品形態(tài)來(lái)看，輪臂和手部相關(guān)產(chǎn)品可能會(huì)率先落地，教育科研領(lǐng)域目前已經(jīng)是一個(gè)可行的市場(chǎng)，未來(lái)三到五年，展演、簡(jiǎn)單服務(wù)等場(chǎng)景也可能會(huì)逐步擴(kuò)大。他還提到，中國(guó)在人形機(jī)器人領(lǐng)域應(yīng)具備超越美國(guó)企業(yè)的勇氣和決心，以更高的性價(jià)比參與國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)，但也要注意其中的風(fēng)險(xiǎn)。

侯偉結(jié)合自身經(jīng)驗(yàn)，指出科研領(lǐng)域和靈巧手相關(guān)應(yīng)用目前已有一定的商業(yè)化成果。國(guó)內(nèi)外客戶需求存在差異，國(guó)內(nèi)在表演、迎接等場(chǎng)景有發(fā)展機(jī)會(huì)，國(guó)外則在物流領(lǐng)域有一定應(yīng)用。隨著機(jī)器人操作能力的不斷突破，應(yīng)用場(chǎng)景將進(jìn)一步擴(kuò)大。

史雪松從行業(yè)發(fā)展規(guī)律出發(fā)，建議先將機(jī)器人在單一任務(wù)上做穩(wěn)定，解鎖商業(yè)和工業(yè)應(yīng)用。通過(guò)提高機(jī)器人的泛化性能，相比傳統(tǒng)工業(yè)自動(dòng)化，可在一些場(chǎng)景中獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)垂類(lèi)應(yīng)用，有望在未來(lái)一兩年養(yǎng)活一批企業(yè)。他還強(qiáng)調(diào)，企業(yè)在選擇商業(yè)化落地場(chǎng)景時(shí)，要充分評(píng)估自身技術(shù)優(yōu)勢(shì)與場(chǎng)景需求的匹配度，優(yōu)先選擇對(duì)技術(shù)依賴度高、市場(chǎng)需求迫切且能快速形成規(guī)模效應(yīng)的場(chǎng)景。

四、技術(shù)卡點(diǎn)：數(shù)據(jù)與架構(gòu)是核心難題

在技術(shù)卡點(diǎn)方面，秦深濤從數(shù)據(jù)基建角度出發(fā)，認(rèn)為具身智能目前尚未探索到數(shù)據(jù)的邊界，數(shù)據(jù)利用率難以提升。自動(dòng)駕駛領(lǐng)域面臨的數(shù)據(jù)成本高、質(zhì)量提升難等問(wèn)題，在具身智能領(lǐng)域同樣存在，且具身智能的技術(shù)卡點(diǎn)解決起來(lái)可能更具長(zhǎng)期性。他強(qiáng)調(diào)應(yīng)思考如何構(gòu)建高效的數(shù)據(jù)體系，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，降低成本，同時(shí)優(yōu)化架構(gòu)，提高數(shù)據(jù)應(yīng)用效率。他指出，數(shù)據(jù)是具身智能發(fā)展的基礎(chǔ)，只有解決了數(shù)據(jù)問(wèn)題，才能為技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展提供支撐。

關(guān)于具身智能模型能力的問(wèn)題，他認(rèn)為當(dāng)前機(jī)器人獲取數(shù)據(jù)困難，與人類(lèi)學(xué)習(xí)能力相比，模型在推理和解決新問(wèn)題方面可能存在不足，或許是因?yàn)槟Ｐ筒粔蚝?，?shù)據(jù)規(guī)模也不夠大。秦深濤對(duì)此回應(yīng)，模型能力的提升確實(shí)受到數(shù)據(jù)和架構(gòu)兩方面的制約。從數(shù)據(jù)角度看，機(jī)器人難以像人類(lèi)一樣在日常生活中自然地獲取大量多樣化的數(shù)據(jù)，且現(xiàn)有的數(shù)據(jù)規(guī)模與訓(xùn)練出真正泛化模型所需的規(guī)模相差甚遠(yuǎn)。從架構(gòu)方面來(lái)看，現(xiàn)有的模型架構(gòu)在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)，缺乏像人類(lèi)大腦那樣高效的推理機(jī)制。雖然增加數(shù)據(jù)量可以在一定程度上提升模型性能，但當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到一定程度后，收益會(huì)逐漸遞減，且面對(duì)分布外的數(shù)據(jù)時(shí)，模型的表現(xiàn)會(huì)急劇下降。他提出，要解決這些問(wèn)題，需要從多個(gè)方面入手，探索更有效的數(shù)據(jù)獲取方式，優(yōu)化模型架構(gòu)，引入更先進(jìn)的算法和技術(shù)。

最后問(wèn)答環(huán)節(jié)，自動(dòng)化系博士于同學(xué)提了一個(gè)非常好的問(wèn)題“人形機(jī)器人的小腦、大腦和本體三個(gè)方向，從學(xué)術(shù)角度來(lái)說(shuō)，這三個(gè)方向哪個(gè)更重要？從商業(yè)落地角度來(lái)說(shuō)，這三個(gè)方向哪個(gè)賽道可能更寬？”引發(fā)了嘉賓熱烈探討。

趙明國(guó)教授認(rèn)為，將人形機(jī)器人簡(jiǎn)單地分為本體、小腦和大腦并不科學(xué)，具身智能強(qiáng)調(diào)的是各部分的復(fù)合與協(xié)同。從根本邏輯上講，不能單純地認(rèn)為某一部分好就一定能推動(dòng)行業(yè)發(fā)展。每個(gè)部分只要做到極致，都有其用武之地。他強(qiáng)調(diào)，企業(yè)和個(gè)人不應(yīng)將命運(yùn)賭在某一個(gè)點(diǎn)上，而應(yīng)根據(jù)自身能力，在擅長(zhǎng)的領(lǐng)域做到頂尖，這樣無(wú)論行業(yè)如何發(fā)展，都能找到自己的機(jī)會(huì)。他以自身在行業(yè)中的觀察為例，行業(yè)發(fā)展需要的是多元化的探索和創(chuàng)新。

朱向前從投資和產(chǎn)業(yè)視角出發(fā)，認(rèn)為應(yīng)從應(yīng)用場(chǎng)景落地的角度思考這個(gè)問(wèn)題。他指出，在未來(lái)兩到三年，人形機(jī)器人可以先滿足科研市場(chǎng)、教育市場(chǎng)的需求，這些市場(chǎng)雖然碎片化，但具有確定性。同時(shí)，面向商業(yè)交互場(chǎng)景，人形機(jī)器人也有發(fā)展機(jī)會(huì)，比如結(jié)合自動(dòng)駕駛的視覺(jué)感知和移動(dòng)導(dǎo)航技術(shù)，人形機(jī)器人可以在文旅、教育、政務(wù)等場(chǎng)景中提供服務(wù)。他強(qiáng)調(diào)，企業(yè)要關(guān)注技術(shù)的可達(dá)性和市場(chǎng)空間，選擇適合自己的細(xì)分場(chǎng)景進(jìn)行突破。對(duì)于輪式人形機(jī)器人，在特定任務(wù)中，如上下料、搬運(yùn)等，大腦（決策和控制能力）更為重要；而對(duì)于一些強(qiáng)調(diào)本體穩(wěn)定性的場(chǎng)景，如展示、表演等，本體則更為關(guān)鍵。他建議創(chuàng)業(yè)者和投資者要腳踏實(shí)地，關(guān)注短期的商業(yè)價(jià)值，同時(shí)也要有長(zhǎng)遠(yuǎn)的眼光，跟隨前沿技術(shù)的發(fā)展。

侯偉在回答該問(wèn)題時(shí)表示，從商業(yè)落地角度來(lái)看，本體（肉身）目前在科研領(lǐng)域和一些表演場(chǎng)景中更容易落地，比如為科研提供實(shí)驗(yàn)設(shè)備，在表演場(chǎng)景中展示。但如果要實(shí)現(xiàn)真正的通用人工智能，本體、小腦（控制能力）和大腦（決策能力）三者缺一不可。他以加速進(jìn)化的產(chǎn)品為例，說(shuō)明在科研市場(chǎng)中，本體性能良好的機(jī)器人具有明確的市場(chǎng)需求。而在控制方面，雖然重要，但它依賴于本體，且面臨著與不同本體適配的問(wèn)題。大腦則更偏向于泛化的決策，一些企業(yè)專(zhuān)注于上層操作的研發(fā)，但要真正實(shí)現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的處理，還需要三者的協(xié)同發(fā)展。他認(rèn)為，不同的細(xì)分場(chǎng)景對(duì)各部分的需求不同，企業(yè)應(yīng)根據(jù)自身定位和市場(chǎng)需求，合理布局研發(fā)方向。

本次具身智能俱樂(lè)部閉門(mén)會(huì)為參會(huì)者提供了一個(gè)深入交流和思想碰撞的平臺(tái)，各位嘉賓的觀點(diǎn)和見(jiàn)解為行業(yè)發(fā)展提供了寶貴的參考。具身智能的發(fā)展前景廣闊，但也面臨諸多挑戰(zhàn)，需要行業(yè)各方攜手共進(jìn)，以創(chuàng)新為驅(qū)動(dòng)，以市場(chǎng)需求為導(dǎo)向，穩(wěn)步推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)發(fā)展，共同開(kāi)啟具身智能的新時(shí)代。