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今年政府工作報告提出，培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未來產業(yè)。其中，具身智能產業(yè)發(fā)展意義重大，它是人工智能與物理世界深度融合的必然范式，是人工智能從“會說”到“會做”的關鍵跨越，是搶占全球產業(yè)科技競爭制高點的核心戰(zhàn)略舉措。為此，著力強化四大核心技術體系建設、構建覆蓋全產業(yè)鏈的標準體系以搶占國際話語權、推動形成多主體多維度協(xié)同發(fā)力的發(fā)展格局，已然成為我國推動具身智能產業(yè)高質量發(fā)展、牢牢把握國際競爭主動權的重要保障。

四大核心技術體系構筑具身智能技術底座

從技術層面，需要持續(xù)鍛造“智能大腦”“銳利感官”“強健體魄”仿真與“模擬到現(xiàn)實”遷移技術這四個具身智能產業(yè)技術底座。

以視覺-語言-行動大模型為核心的“智能大腦”是實現(xiàn)機器人通用性與泛化能力的根本。當前，具身智能的技術范式正從為特定任務訓練專用“小模型”的傳統(tǒng)路徑，轉向研發(fā)能夠適配多任務、多場景的“大模型”或機器人基礎模型。其中，視覺-語言-行動（Vision-Language-Action，VLA）模型代表了最前沿的技術方向，這種方法通過將機器人的動作指令（如關節(jié)角度、末端位姿）編碼為文本符號（Tokens），實現(xiàn)了機器人控制數(shù)據(jù)與語言數(shù)據(jù)的統(tǒng)一，使得模型能夠將從互聯(lián)網(wǎng)學到的廣泛世界知識和語義理解能力遷移至機器人控制任務中。構建國家級、多模態(tài)、跨平臺的機器人交互數(shù)據(jù)庫，并研發(fā)自主可控的機器人基礎模型，已成為保障我國產業(yè)安全與發(fā)展主導權的戰(zhàn)略要務。

自主感知與導航系統(tǒng)構成了機器人的“銳利感官”，是其在復雜動態(tài)環(huán)境中自主作業(yè)的前提。機器人要在非結構化環(huán)境中有效執(zhí)行任務，首先必須精確回答“我在哪里”并理解“周圍是什么”的問題，這依賴于其感知與導航能力。即時定位與地圖構建技術是此能力的核心，它允許機器人在未知環(huán)境中實時構建地圖并進行自我定位。為應對高速運動和弱紋理等挑戰(zhàn)性場景，視覺慣性里程計通過融合攝像頭與慣性測量單元的數(shù)據(jù)，提供了更為魯棒和精確的位姿估計，其技術路線正朝著更適用于嵌入式系統(tǒng)的高效濾波算法方向發(fā)展。語義SLAM的出現(xiàn)是該領域的重大突破，它通過深度學習模型識別并標記環(huán)境中的物體類別（如桌子、椅子、門），將幾何地圖升級為機器人可理解的“世界模型”。這不僅能通過剔除動態(tài)物體來提升定位精度，更關鍵的是，它建立了底層感知與上層大模型決策之間的橋梁，使機器人能夠執(zhí)行“把桌上的杯子拿過來”這類包含語義的復雜指令。可以說，沒有語義SLAM，VLA大模型便是“睜眼瞎”，其強大的推理能力將因無法與物理世界對應而失效。

高性能端側計算芯片、先進傳感器與新型驅動器共同構成了支撐智能涌現(xiàn)的“強健體魄”。具身智能的實現(xiàn)，不僅依賴于先進的算法模型，更需要強大硬件體系的支撐，三者協(xié)同進化，缺一不可。首先，高性能端側AI芯片是機器人的“前線大腦”，負責在本地實時運行復雜的感知、決策與控制模型，以保證低延遲和高自主性。端側芯片/先進傳感器、大面積柔性觸覺傳感器（電子皮膚）、以準直驅執(zhí)行器為代表的新型驅動器，這三大硬件支柱的融合，正推動機器人控制范式從傳統(tǒng)的、剛性的“位置控制”向柔性的、適應性的“力-交互控制”轉變，這是具身智能在物理層面的核心體現(xiàn)。

仿真與“模擬到現(xiàn)實”遷移技術是破解機器人模型訓練瓶頸、加速產業(yè)化進程的關鍵工程方法。訓練具身智能模型，尤其是采用強化學習路徑的模型，需要在海量交互中進行試錯學習，這在物理世界中不僅成本高昂、耗時漫長，更存在嚴重的安全風險。因此，在虛擬仿真環(huán)境中進行大規(guī)模、并行化的訓練，再將學成的策略遷移到真實機器人上，已成為業(yè)界重要的技術路徑。然而，仿真環(huán)境與物理世界之間固有的差異，即“模擬到現(xiàn)實”（Sim2Real）的鴻溝，是該路徑的核心挑戰(zhàn)，直接導致在仿真中表現(xiàn)優(yōu)異的策略在現(xiàn)實中性能下降甚至完全失效。未來，具身智能產業(yè)的競爭優(yōu)勢，將不僅取決于模型算法的優(yōu)劣，更取決于誰能構建最高效、最逼真的Sim2Real技術管線。管線整合了高保真物理引擎、自動化數(shù)據(jù)生成和高效遷移算法，構成了生產機器人“智能”的虛擬工廠，是支撐整個產業(yè)發(fā)展的關鍵數(shù)字基礎設施。

全方位推進具身智能產業(yè)標準體系建設

標準是產業(yè)發(fā)展的基礎設施和通用語言，具身智能產業(yè)作為一個新興且高度復雜的交叉領域，其健康發(fā)展迫切需要一套系統(tǒng)、完善的標準體系進行引導和規(guī)范。構建完善的具身智能產業(yè)標準體系有助于提升我國在該產業(yè)的核心競爭力與國際話語權。

建立覆蓋全產業(yè)鏈的標準體系是提升核心競爭力與國際話語權的根本保障。我國已發(fā)布《國家人工智能產業(yè)綜合標準化體系建設指南（2024版）》《國家智能制造標準體系建設指南（2024版）》等頂層設計文件，覆蓋從設計、生產到集成應用的全生命周期，為具體智能產業(yè)標準體系建設提供了相關經驗借鑒。標準不僅要規(guī)范具身智能本體的機械電氣性能，更要涵蓋其智能算法、數(shù)據(jù)接口、軟件平臺乃至倫理規(guī)范等全新維度。當前產業(yè)尚處早期，技術路線仍在快速演進，主導制定關鍵標準，能夠有效引導國內技術路徑的統(tǒng)一，降低產業(yè)內部協(xié)作成本，形成技術和生態(tài)合力。

主導制定性能評測、功能安全與數(shù)據(jù)規(guī)范等關鍵國家標準，并深度參與國際標準協(xié)調。在具身智能的標準體系建設中，應優(yōu)先聚焦于對產業(yè)發(fā)展具有決定性影響的核心領域。首先，在性能評測方面，需建立一套能夠科學評估具身智能體在非結構化環(huán)境中自主感知、決策和執(zhí)行能力的綜合評測基準與方法學，為技術迭代和市場采購提供客觀依據(jù)。其次，在功能安全領域，在依托現(xiàn)有機器人安全標準的基礎上，前瞻性地應對具身智能帶來的新挑戰(zhàn)。我國應迅速跟進國際標準化組織（ISO）發(fā)布的工業(yè)機器人安全技術要求系列國際標準，主動對標達標，制定符合國情的網(wǎng)絡-物理安全技術規(guī)范與認證體系。最后，在數(shù)據(jù)與接口規(guī)范方面，應著力推動機器人操作系統(tǒng)、感知數(shù)據(jù)、模型接口、模塊化組件等關鍵環(huán)節(jié)的標準化，以打破生態(tài)壁壘，促進產業(yè)鏈上下游的協(xié)同創(chuàng)新。

國際標準體系已初步形成，我國需在國際標準組織中積極貢獻方案以掌握主動權。當前，全球具身智能相關領域的標準化工作正由幾大核心國際組織分工推進，形成了一個既有分工又有交叉的復雜格局。國際標準化組織、國際電工委員會（IEC）、ISO/IEC JTC 1/SC 42人工智能分技術委員會、電氣與電子工程師協(xié)會（IEEE）在推進具身智能、機器人標準化工作方面各有側重。我國需建立國家層面的統(tǒng)籌協(xié)調機制，整合產業(yè)界和學術界的力量，系統(tǒng)性地向這些國際組織輸送專家、提交提案，確保我國的技術路線和產業(yè)利益能在國際標準中得到充分體現(xiàn)，避免在未來全球市場中陷入被動。

五大對策推動我國具身智能產業(yè)發(fā)展

推動我國具身智能產業(yè)高質量發(fā)展是一個復雜的系統(tǒng)工程，需多主體多維度協(xié)同發(fā)力。

強化頂層戰(zhàn)略規(guī)劃與國家安全需求深度融合。一是建議成立國家級具身智能發(fā)展領導協(xié)調小組，統(tǒng)籌相關部門等，將經濟安全、產業(yè)鏈韌性、技術自主等國家安全目標融入規(guī)劃、資源配置與項目評估全過程，避免重復建設。二是在“十五五”人工智能產業(yè)規(guī)劃基礎上，制定國家具身智能發(fā)展路線圖與行動計劃，明確近、中、遠期目標、關鍵任務與責任主體，建立動態(tài)評估調整機制。三是鑒于具身智能技術與關鍵基礎設施、國防體系的深度綁定，須在研發(fā)初期即同步介入安全考量，建立“安全內生”機制，從源頭防范化解風險。

集中力量突破核心技術瓶頸，保障產業(yè)鏈供應鏈安全可控。一是建議設立相關重大科技專項，發(fā)揮新型舉國體制優(yōu)勢，集中攻關AI芯片、高精度傳感器、精密減速器、伺服電機等核心硬件短板，加速本土化發(fā)展。持續(xù)投入多模態(tài)大模型、強化學習、高逼真度仿真平臺等基礎算法研究，保持國際前沿水平。二是綜合運用國家科技計劃、引導基金、稅收優(yōu)惠、首臺（套）示范應用等政策工具，激勵企業(yè)研發(fā)投入與產業(yè)鏈上下游協(xié)調，探索應用硬件可信執(zhí)行環(huán)境等技術提升供應鏈安全。三是打破軟硬件壁壘，促進二者在研發(fā)、測試、應用中深度融合與協(xié)同進化，構建自主可控的技術體系。

加快構建數(shù)據(jù)共享生態(tài)、統(tǒng)一技術標準與公共測試平臺。一是建議由相關部門牽頭，聯(lián)合地方、龍頭企業(yè)與研究機構，建設國家級具身智能交互數(shù)據(jù)共享平臺，并制定數(shù)據(jù)安全、隱私保護與合規(guī)使用規(guī)范，以解決數(shù)據(jù)壁壘問題。二是加速推進國家標準體系建設，涵蓋硬件接口、軟件架構、通信協(xié)議、功能安全、信息安全及倫理規(guī)范，積極主導或參與國際標準制定。三是加大投入建設高保真仿真平臺與物理試驗場，為技術系統(tǒng)提供安全可控的測試驗證環(huán)境，降低真實世界試驗風險，加速技術成熟。

系統(tǒng)性拓展應用場景，引導技術有序賦能經濟社會發(fā)展。一是建議產業(yè)主管部門引導智庫機構，發(fā)布具身智能優(yōu)先應用場景目錄，引導資源向制造業(yè)（柔性裝配、智能檢測）、物流（倉儲分揀、末端配送）、能源礦山（巡檢、高危作業(yè)）、醫(yī)療康養(yǎng)（手術輔助、養(yǎng)老陪護）及公共安全（應急救援、安防巡邏）等高價值領域傾斜。二是大力實施“人工智能+”行動，通過政府示范采購、財政補貼、稅收優(yōu)惠及設立“監(jiān)管沙盒”等方式，降低早期應用風險，鼓勵行業(yè)應用。三是強化供需對接，支持研發(fā)企業(yè)與終端用戶共同開發(fā)解決方案，避免技術與需求脫節(jié)，確保研發(fā)成果能夠解決行業(yè)痛點。發(fā)展初期應采取有重點、分階段的推進策略，優(yōu)先在技術相對成熟、需求迫切的標桿場景取得突破，以點帶面，為后續(xù)推廣奠定基礎。

優(yōu)化人才培養(yǎng)體系，構建協(xié)同創(chuàng)新生態(tài)。一是建議完善從職業(yè)教育到頂尖科研的多層次人才培養(yǎng)體系，加強多學科交叉融合，并大力推行產教融合，使人才培養(yǎng)緊貼產業(yè)需求。二是制定更具吸引力的人才引進政策，在全球范圍延攬頂尖科學家與工程師。三是著力構建開放協(xié)同的創(chuàng)新生態(tài)，鼓勵龍頭企業(yè)、高校、科研院所加強合作，支持開源社區(qū)與開放平臺建設，并運用金融工具支持初創(chuàng)企業(yè)。四是積極參與聯(lián)合國、國際電信聯(lián)盟、國際標準化組織等框架下的全球治理對話，主動提出中國方案，推動形成公平合理的國際AI治理體系。