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全国政协委员、北京理工大学计算机学院院长王国仁认为，仿真训练、多模态感知与机器人决策是支撑具身智能从“思”到“行”的三大核心技术。其中，仿真训练成为头部企业的技术标配，多模态感知已在多个场景规模化应用，机器人决策正处于产线验证阶段。

在原力灵机联合创始人唐文斌看来，具身智能的价值正在真实场景中加速显现：传统工业机器人按照预设程序“指哪儿打哪儿”，遇到变化只能停下来等指令；而具备大模型能力的具身智能机器人，可以在工作中根据现场情况自主判断、调整动作。这种从“只能执行”到“能想会做”的转变，才是具身智能给产业带来的真正价值。

市场前景广阔 亟待打通产业堵点

尽管具身智能的应用前景广阔，但在从实验室走向产业化的道路上，仍面临关键技术待突破、产业链需完善、数据支撑不足等多重挑战。

多位代表委员建议，需锚定人形机器人关键零部件、通用大模型等“卡点”做深做透，同时构建完善的产业协同生态，以打通行业发展堵点。

针对“大脑能力不足”这一共性难题，多位专家给出了破解思路。全国政协委员、京东集团技术委员会主席曹鹏认为，具身智能需要打通感知、决策、执行的全链路，而高质量数据是关键。

冷晓琨认为，高质量数据并非简单的动作记录，而是人形机器人在真实环境中完成任务时，对感知、决策、执行全过程的系统性记录，需通过严格的后处理工序保障数据质量。规模化、标准化数据采集能力，是驱动人形机器人“学明白怎么干活”的重要数据支撑。

全国人大代表、科大讯飞股份有限公司董事长刘庆峰建议，以“多模态大模型+具身智能”的“预训练+后训练”模式构建人形机器人大脑，打通从感知到执行的完整闭环。通过真实场景形成数据飞轮，先在高价值场景落地，再逐步走向通用应用。

“乐聚通过自研及投资一体化关节、电机、灵巧手等10余家产业链企业，已实现核心零部件国产化率超95%。”在冷晓琨看来，硬件能力的自主可控，是产业实现规模化落地的先决条件。星尘智能创始人来杰介绍，企业正协同上下游加速关键环节国产化与工程化，推动供应链完善和产业集群化发展。

规模化应用渐近 生态协同优化产业格局

在北京人形机器人数据训练中心，夸父机器人正反复练习叠衣动作——抖开、对折、再对折，虽动作缓慢但已颇具章法。

乐聚机器人具身训练中心技术负责人王强介绍，未来机器人能逐步承担起衣物整理、物品归位、地面清洁等各类琐碎事务，帮助人们从繁杂的家务中解放出来。

从工厂到家庭，从技术验证到规模化应用，瓶颈正在突破，规模化落地的曙光已然显现。

“2026年优必选工业人形机器人预计可达到万台产能。”周剑认为，现阶段人形机器人的供应链初步形成，硬件成本持续下降，行业已经站在规模化交付的门槛上。

珠城科技家电连接器产品线总经理周书浩介绍，公司引入的4台优必选轮式人形机器人，已经在高噪音的生产车间内稳定运行4个月，车间的检验效率已从每次3小时提升至2小时。

在全国政协委员、奇安信科技集团股份有限公司董事长齐向东眼中，具身智能技术和市场正在日趋成熟，以轮式、多足人形机器人为代表的具身智能市场正在逐渐打开。

全国政协常委、中国电子学会理事长徐晓兰认为，具身智能将推动AI从“通用技术”向“场景化应用”升级，带动算力、数据、算法突破，形成“需求牵引技术、技术反哺应用”的正向循环。

“产业协同生态日益成熟，这是产业实现自主可控的关键支撑。”徐晓兰从产业生态视角描绘了具身智能“3+3”发展格局：顶层是具备整机研发与生态能力的龙头企业，中层是专精特新企业，底层是技术与基础制造企业；同时配套安全、维修、标准三大体系。

多位代表委员表示，从“串点成线”到“聚链成群”，从技术攻坚到生态协同，具身智能正以快速进化、大步跃升之势，优化产业格局，开启人机协同、虚实融合的发展新阶段。

（新华社北京3月8日电）