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如果說大語言模型是讓人工智能學(xué)會了人類的語言與邏輯，那么“具身智能”則是要讓人工智能穿上物理的軀殼，走進(jìn)真實(shí)的世界。然而，當(dāng)一個“初出茅廬”的機(jī)器人嘗試拿起水杯或邁出第一步時，現(xiàn)實(shí)世界的高昂試錯成本成為了橫亙在產(chǎn)業(yè)面前的最大阻礙。

要想讓機(jī)器人真正在物理世界中游刃有余，要先為它們建造“健身房”與“訓(xùn)練場”。4月13日，在由上海市發(fā)展和改革委員會、上海市科學(xué)技術(shù)委員會指導(dǎo)，上海市經(jīng)濟(jì)信息中心、上海張江（集團(tuán)）有限公司承辦，上海市經(jīng)濟(jì)信息中心未來產(chǎn)業(yè)高端智庫智力支持的“上海市重大科技基礎(chǔ)設(shè)施用戶戰(zhàn)略咨詢委員會第二期產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新沙龍”上，科研學(xué)者、行業(yè)專家與投資人齊聚一堂，圍繞“重大科技基礎(chǔ)設(shè)施賦能人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)”這一主題展開探討。

資本狂熱與數(shù)據(jù)缺口

在資本端，具身智能正處于空前的“狂熱期”。上海孚騰私募基金管理有限公司執(zhí)行董事嚴(yán)祎祎表示，行業(yè)已進(jìn)入從技術(shù)驗(yàn)證邁向規(guī)模化落地的關(guān)鍵階段，資本市場對具身智能賽道的關(guān)注度顯著提高。她提到，2026年開年至今，國內(nèi)具身智能已披露融資超30起，融資總金額約200億，遠(yuǎn)超2024年同期的70億和2025年同期的126億。

張江集團(tuán)產(chǎn)業(yè)促進(jìn)中心研究員彭澤州說，根據(jù)2025年投融資事件數(shù)據(jù)，生物醫(yī)藥行業(yè)漲幅6%，人工智能行業(yè)漲幅約60%，而具身智能漲幅達(dá)到了206%。“一個具身智能公司融到資的幾率是非常高的。”他說。

嚴(yán)祎祎指出，政策紅利、“國家隊(duì)”等戰(zhàn)略資本的入場以及本土模型性能提升帶來的技術(shù)溢價(jià)等因素共同推高了市場對具身智能的期待，但與此同時，行業(yè)仍面臨著技術(shù)復(fù)雜度極高、核心零部件國產(chǎn)替代以及市場接受度等嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

在彭澤州看來，現(xiàn)在具身智能并不缺錢，真正缺的是數(shù)據(jù)，而且是“非常大”的數(shù)據(jù)缺口。在他看來，算法人才可以高薪爭奪，算力也可以通過投入獲得，但真實(shí)世界的數(shù)據(jù)并不是簡單花錢就能買來的。尤其是高價(jià)值、強(qiáng)專業(yè)、強(qiáng)場景約束的數(shù)據(jù)，更加稀缺。

他認(rèn)為，如果把具身智能和智能駕駛類比，當(dāng)前行業(yè)擁有的數(shù)據(jù)量距離真正成熟所需的規(guī)模仍有巨大差距。哪怕把目前企業(yè)手里的數(shù)據(jù)都匯總起來，和未來產(chǎn)業(yè)真正需要的數(shù)據(jù)總量相比，可能還差百倍以上。

正因如此，圍繞數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標(biāo)注、仿真生成和場景開放的基礎(chǔ)設(shè)施，正在變成具身智能產(chǎn)業(yè)鏈中越來越關(guān)鍵的一環(huán)，也是“訓(xùn)練場”的價(jià)值凸顯的原因。

過去，人們更容易把重大科技基礎(chǔ)設(shè)施理解為面向前沿科學(xué)問題的“國之重器”，而不一定將其與機(jī)器人產(chǎn)業(yè)直接聯(lián)系起來。但在具身智能時代，基礎(chǔ)設(shè)施不只是做科研的地方，也可能成為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的來源、模型驗(yàn)證的平臺和產(chǎn)業(yè)協(xié)同的節(jié)點(diǎn)。幾名與會嘉賓呼吁，應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)各方合作，讓更多基礎(chǔ)設(shè)施能夠賦能行業(yè)。

機(jī)器人“健身房”

具身智能的“進(jìn)化”高度依賴試錯與交互。如果在真實(shí)物理世界中讓一臺造價(jià)高昂的人形機(jī)器人去學(xué)習(xí)開門、倒水或穿越障礙，不僅跌倒損毀的成本極高，數(shù)據(jù)采集的效率也很低。因此，構(gòu)建各類虛擬與現(xiàn)實(shí)交織的訓(xùn)練場，成為了產(chǎn)業(yè)破局的關(guān)鍵。

上海人工智能實(shí)驗(yàn)室主任助理、領(lǐng)軍科學(xué)家、上海創(chuàng)智學(xué)院副院長喬宇在分享中指出，解決數(shù)據(jù)少、訓(xùn)練難的有效途徑之一，是構(gòu)建一個具身仿真環(huán)境和數(shù)據(jù)生成體系，并與真實(shí)數(shù)據(jù)相融合。研究人員在虛擬世界中建立起包含各類材質(zhì)、力學(xué)屬性和三維結(jié)構(gòu)等的虛擬環(huán)境，將數(shù)字機(jī)器人放入其中進(jìn)行成千上萬次的演練。這如同為機(jī)器人打造了一個“黑客帝國”般的“數(shù)字母體”，讓機(jī)器人在接入現(xiàn)實(shí)軀體前，就已經(jīng)在虛擬工廠或家庭中完成了海量長程任務(wù)的試錯與學(xué)習(xí)。

純虛擬的數(shù)據(jù)始終與真實(shí)物理世界存在差異，機(jī)器人最終還是要雙腳落地。上海傅利葉智能科技股份有限公司副總裁戴志輝展示了一種半實(shí)物物理訓(xùn)練設(shè)施。

這套系統(tǒng)類似于一個專為機(jī)器人打造的“5D沉浸式影院”。其中，機(jī)器人的面前是一塊巨大的環(huán)幕，播放著公交車、地鐵或喧鬧街市的實(shí)景視頻。與此同時，機(jī)器人腳下踩著的并非普通地面，而是可以動態(tài)模擬各種顛簸、傾斜路況的六自由度平衡平臺。在這套設(shè)施中，研發(fā)人員可以精準(zhǔn)監(jiān)測機(jī)器人在面對復(fù)雜視覺干擾和腳下動態(tài)變化時的平衡能力與動力學(xué)數(shù)據(jù)。

落地場景：介于標(biāo)準(zhǔn)自動化和高價(jià)值任務(wù)之間

科技基礎(chǔ)設(shè)施不僅能提供數(shù)據(jù)和新材料，本身也有望成為機(jī)器人的落地場景。喬宇在演講中舉例，在核聚變設(shè)施的建設(shè)與維護(hù)中，環(huán)境中充斥著高輻射與極端溫度，這是人類肉身難以承受的禁區(qū)。如果具備空間理解和精細(xì)操作能力的機(jī)器人集群能在此替代人類進(jìn)行零部件搬運(yùn)與檢測，將是產(chǎn)業(yè)落地的重大突破。

然而，彭澤州指出，高價(jià)值場景往往伴隨著極低的容錯率。無論是造價(jià)昂貴的同步輻射光源，還是動輒損失百萬美金的半導(dǎo)體晶圓制造車間，當(dāng)前的具身智能都難以進(jìn)入。因?yàn)槟壳暗娜诵螜C(jī)器人系統(tǒng)尚缺乏絕對的穩(wěn)定性和基于實(shí)時操作系統(tǒng)的確定性。在這些零容錯的極端場景中，任何一次輕微的小腦控制延遲，都可能導(dǎo)致災(zāi)難性的財(cái)產(chǎn)損失。

在此次討論中，嘉賓們對落地場景的判斷雖然不完全一致，但有一個共同傾向：機(jī)器人率先落地的場景，大多會出現(xiàn)在介于“完全標(biāo)準(zhǔn)化自動化”與“高風(fēng)險(xiǎn)、高價(jià)值人工任務(wù)”之間的區(qū)域。

在工業(yè)制造中的部分環(huán)節(jié)，尤其是柔性裝配、搬運(yùn)和協(xié)同操作，被認(rèn)為仍有較大空間。與傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人相比，具身智能并不擅長替代那些高度固定、流程已優(yōu)化到極致的工作；相反，它更適合進(jìn)入那些變化較多、還依賴人工經(jīng)驗(yàn)的環(huán)節(jié)。華東師范大學(xué)國家可信嵌入式軟件工程技術(shù)研究中心副主任王江濤提到，未來幾年，制造業(yè)、物流業(yè)以及部分醫(yī)療和陪護(hù)場景，可能會更快看到落地。

有與會者表示，相較于高度自動化的成熟工業(yè)，農(nóng)業(yè)反而可能是值得關(guān)注的方向。農(nóng)業(yè)場景天然具有更強(qiáng)的柔性和更大的人工依賴，同時一些現(xiàn)代設(shè)施農(nóng)業(yè)已經(jīng)具備較好的環(huán)境可控性。