具身智能迈向实用场景，创新与挑战并存

从实验室到真实世界：具身智能的商业化之路

前不久在上海举办的一场以“劳动最光荣”为主题的技能大赛，展示了人形机器人在工业、家庭和商业场景中的应用潜力。此次大赛不仅关注机器人的运动能力，更强调其在各类真实场景中执行任务的能力。例如，叠衣服、垃圾清理等任务展示了机器人如何利用视觉和触觉系统完成复杂的操作。虽然目前这些机器人在精度、速度和泛化度上仍显笨拙，但它们正逐步从实验室走向实际应用。

脑部进化：解决数据匮乏难题

具身智能模型的训练需要大量多模态数据，而这类数据的稀缺成为阻碍技术发展的关键因素之一。为应对这一挑战，企业和研究机构开始采用合成数据的方法来弥补真实数据的不足。例如，银河通用机器人有限公司开发的GraspVLA大模型通过10亿级别的合成大数据进行训练，已成功应用于24小时无人药店的运营。尽管如此，生成非视觉模态的数据仍然是一个重大挑战，如触觉、温度和声音数据等。

产业生态初现雏形，未来可期

全球范围内，具身智能产业发展呈现出多元化竞争态势。美国、欧洲和中国分别在算法、芯片及应用场景等方面取得进展。在中国，得益于完整的产业链优势，形成了涵盖本体制造、算法优化到场景验证的全栈式技术储备。国地共建人形机器人创新中心首席科学家江磊指出，我国的人形机器人整机产品已达国际先进水平，并涌现出一批具有代表性的企业。然而，在核心技术路线的选择上，行业内部仍存在分歧，如“数据驱动”与“模型驱动”的争论。

未来展望：5至10年内的发展预期

专家预测，在未来5到10年内，具身智能将在特定场景中实现初步应用，特别是在B端市场，如工厂、社区医院、农业等领域。张建伟院士认为，虽然能够胜任多种场景工作的通用型机器人可能还需10至20年的研发周期，但在抓取、装配等具体任务中，具身智能将很快迎来首批示范应用。

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总之，尽管具身智能尚处于发展初期，面临诸多技术瓶颈，但随着技术创新和市场需求的推动，这一领域有望在未来几年内取得显著进展，为智能制造产业注入新的活力。

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